运用主成分分析方法诊断和消除风云三号B星微波湿度计观测数据中的噪音

风云三号A星和B星上的微波湿度计（MWHS）在183GHz附近有3个水汽探测通道（通道3～5）。搭载在MetOp和NOAA卫星上的微波湿度计（MHS）在相同频率上也有3个水汽探测通道。MWHS和MHS都是跨轨扫描仪器。通过对比MWHS观测亮温和用辐射传输模式模拟得到的亮温，发现在这3个通道的观测中都存在着沿轨道方向、随扫描角变化的直线形噪音。即使对足够长时间里的大量资料进行平均分析，该噪音也没有消除，说明噪音并不是由大气或地表的自然变化引起的。通道3～5噪音的大小分别是0.3，0.2和0.2K。用主成分分析方法（PCA）对MWHS一个月的资料进行研究，发现MWHS的直线形噪音主要存在于第一模态中，MWHS的直线形噪音叠加在该模态所主要描述的观测亮温随扫描角变化特征，即跨轨仪器的主要特性。对于这3个水汽探测通道，第一主成分解释了超过99.91%的总方差。将第一主成分进行5点平滑再对原观测数据重构可以有效地去除MWHS资料中的噪音。重构后的资料随扫描角的变化变得比较平滑，与MHS偏差随扫描角的变化特征一致。

基于主成分分析的风云三号B星红外分光计资料质量控制研究

风云三号B星（FengYun．3B）红外分光计（InfraredAtmosphericSounder，IRAS）资料空间分辨率较高，同化后能有效提高数值天气预报准确率。变分同化要求误差服从高斯分布，如果不进行资料的质量控制，离群资料进入变分同化系统，会降低变分同化分析场的精度，甚至导致变分同化极小化迭代过程不收敛，影响数值天气预报模式最终的预报准确率。本文选取2012年7月3日FY3B／IRAS的Llc格式数据，基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）方法进行IRAS资料质量控制研究。通过PCA耦合双权重法去除离群资料后IRAS数据总体分布更靠近数据中心，各PCA方差贡献更加平缓，试验结果表明PCA方法用于FY3B／IRAS资料的质量控制是可行的。

风云三号B星微波温度探测仪观测资料的质量评估

继新一代气象极轨卫星上午窗口星风云三号A星于2008年5月27日成功发射以后,下午窗口星风云三号B星在2010年11月5日成功发射。搭载于风云三号卫星上的微波温度探测仪(MWTS,MicroWave Temperature Sounder)有4个通道,分别与先进微波探测仪(AMSU-A,Advanced Microwave Sounding Unit-A)的3,5,7和9通道相对应。通过与模式模拟亮温以及NOAA-18 AMSU-A同频率观测亮温的对比,评估了风云三号B星MWTS观测资料的质量。研究发现,MWTS通道3和AMSU-A通道7的观测偏差有较强的纬度依赖性;MWTS通道4的观测资料在约30°—40°N的狭窄纬度带上受到了严重污染;并且,通道4的扫描偏差不对称,第4个像元的偏差全球系统性地高于其他临近像元。造成这些异常偏差的可能原因包括卫星天线旁瓣污染和未知来源的信号干扰。为了将MWTS观测应用于数值天气预报,提出了一个质量控制算法剔除通道4的异常观测资料。

利用风云三号微波成像仪资料遥感“桑达”台风降雨云结构

本文利用搭载于我国风云三号B星上的微波成像仪(MWRI)观测亮温数据,结合戈达德廓线反演算法,对1102号"桑达"台风地面雨强和降雨云结构进行反演试验.利用AMSR-E业务降水产品对地面雨强反演结果进行了检验,结果表明,MWRI和AMSR-E反演的地面雨强在空间分布上非常吻合,相关性达76%,均方根误差约2.8mm/h,二者的观测亮温及地面雨强反演结果具有较好的一致性.提取洋面台风雨区的平均水凝物廓线,其垂直结构显示,雨水和可降冰含量丰富,随高度变化明显,且具有明显峰值高度,云水和云冰含量则较少,且随高度变化不明显;当降水增强时,雨水和可降冰各层含量稳定增加,且峰值高度基本保持不变,云水和云冰含量则增幅不稳,且峰值高度有所改变.地面雨强随距台风中心距离的变化阐释了台风的螺旋结构及降水特点,距台风中心距离0.3°和0.6°附近分别出现了地面雨强峰值和次峰值,且66%的降水集中在距台风中心距离1°的空间范围内.MWRI提供的台风地面雨强和降雨云垂直信息具有较高的可信度,对于我们监测台风降水、分析台风降水结构的时空演变特征以及数值预报模式应用等具有重要的参考价值.

基于敦煌辐射校正场的FY3B/VIRR反射太阳波段衰减分析

VIRR是搭载在我国最新一代极轨气象卫星FY-3B上的可见光红外扫描辐射计,发射后的遥感器需要进行不断的辐射定标校准以提高数据质量,更好的满足用户需求。为了研究FY3B/VIRR入轨后辐射响应的衰变规律,利用2011年—2015年敦煌辐射校正场同步试验数据,采用反射率基法计算其反射太阳波段的辐射定标系数,除受水汽吸收影响的波段10,其余各波段定标系数相对标准差均小于1.5%。以Aqua/MODIS为辐射基准验证了该方法的精度,结果表明,正演大气顶辐射与卫星观测值的平均偏差均小于2.5%。基于上述五年的VIRR定标结果,结合发射前定标系数,计算了遥感器的年际衰变率,结果表明:仪器衰减显示出一定的波长依赖性,波长越短的波段衰减越大;与发射前定标系数相比,入轨第一年的仪器定标系数有较大程度的变化;随着在轨运行时间变长,仪器衰减趋势开始减缓,在轨运行的第二和第三年衰减均大幅减小;从第四年开始波长<0.8μm的波段,有衰减增大的趋势;在轨运行两年后,波长>0.8μm的波段部分年份出现了响应增加的现象;与孙凌等的FY3A/MERSI衰减变化规律相比,衰减率和波长的相关性是一致的,但MERSI在0.65μm的波段3和13均出现相应增加的现象,而VIRR在该波长处的波段1却有衰减增大的趋势;综合历年的衰减率可以看出,波长较短的波段7,8和9年衰减率基本大于5%。

FY-3B/MWHS性能参数在轨实时监测

2010年11月5日发射的风云三号B星（FY-3B）是我国第2代极轨气象卫星的第2颗星。其上装载的微波湿度计（MWHS）在183 GHz水汽吸收线设计了3个大气探测通道,在大气窗区150 GHz设置了双极化通道。该文主要对FY-3B微波湿度计系统进行介绍,分析其在轨5年的性能,对仪器在轨关键性能参数进行了长时间序列分析,结果表明：仪器各通道灵敏度均优于0.4 K,其中通道1,2,4,5的灵敏度优于0.3 K,定标精度稳定在0.3～0.55 K,未出现恶化现象,同类型在轨载荷星下点处匹配数据交叉比对,相关系数优于96%。分析表明,该仪器在轨性能和数据质量均优于FY-3A微波湿度计。同时,利用微波湿度计实测数据,着重分析2015年6—7月若干台风的生成、演化、增强和消亡的整个过程,并对台风区域强降雨监测进行分析。

基于最小剩余法的FY-3B/IRAS资料云检测研究

由于红外探测器的观测易受云的影响及快速辐射传输模式对云亮温的模拟不精确,在同化风云三号B星(Feng Yun-3B)红外分光计(Infrared Atmospheric Sounder,IRAS)的亮温资料时,首先需要进行云检测,以获得晴空视场点或晴空通道信息。基于最小剩余法(Minimum Residual Method,MRM)对IRAS资料进行了云检测研究,该方法不仅能判识视场点是否有云,还能得到视场点的云参数(有效云量)。同时,采用FY-2E卫星云图对云检测效果进行了验证。结果表明,将该方法用于IRAS资料云检测是可行的。

FY-3B红外分光计亮温资料的云检测算法研究

结合风云三号B星(FY-3B)载红外分光计(InfraRed Atmospheric Sounder,IRAS)资料的通道特性,分析了云在不同波段的光谱特性。与通道亮温偏差阈值法不同,利用通道多光谱信息以及基于平滑梯度和通道信噪比的方法对FY-3B/IRAS资料进行云检测方法研究,更有效地识别出了有云视场点。对2013年1月9日00时至1月14日00时共5天的IRAS资料数据进行了偏差订正,然后采用以上方法进行了IRAS资料云检测。结果表明,经过云检测后的通道亮温偏差服从高斯分布,满足后期变分同化IRAS通道亮温的要求。

双权重质量控制法在FY-3B/IRAS资料中的应用研究

变分同化卫星资料前需要采用严格的质量控制方法以剔除离群资料。文中进行了风云三号B星红外分光计资料的质量控制研究。选取2012年12月26日00时至2013年1月4日18时共10天IRAS全球L1c格式资料作为研究对象,基于通道亮温偏差利用双权重质量控制法,剔除受云、地表发射率影响和误差较大的离群资料。结果表明,通过双权重质量控制后,IRAS通道亮温偏差均值和标准差整体有所减少;偏差均值和标准差随时间变化很稳定。最后把此方法耦合到GRAPES同化系统进行IRAS资料的初步质量控制应用得到结果是可行的。

基于快速局域线性回归的IRAS/FY-3B大气温湿廓线反演

提出一种快速的局域线性回归(Fast Locally Linear Regression,FLLR)算法,用于从搭载在风云三号B星(FY-3B)上的红外大气探测仪(IRAS)红外观测数据反演大气温湿廓线。算法所需的观测样本为IRAS/FY-3BL1数据红外观测值与AIRX2RET V5产品的时空匹配数据,以2011年为例,在180°W^180°E、60°N^60°S的研究区域内按照观测时间绝对差小于15min和观测角度绝对差小于2°的条件获取观测样本,并对样本进行了评价。在匹配观测样本的基础上比较分析了FLLR算法与LLR算法、D矩阵算法和非线性的神经网络算法,然后采用FLLR算法从IRAS/FY-3BL1数据反演得到2011年全年的大气温湿廓线,并外推反演得到2012年第1季度的大气温湿廓线。最后,利用相应的ECMWF再分析数据和RAOB探空观测对2011年的反演结果进行了精度验证,采用AIRX2RET V5产品对2012年第1季度的外推反演结果进行了验证。结果显示:与D矩阵算法相比,FLLR算法反演大气温度和湿度廓线的均方根误差分别减小~0.8K和~0.5g/kg,其精度与非线性的神经网络算法相当;相对于ECMWF再分析数据,本文大气温度和湿度廓线反演结果的均方根误差分别小于2.5K和2.3g/kg;而相对于RAOB数据,其均方根误差分别小于3.5K和2.0g/kg;2012年第一季度外推反演结果的均方根误差分别小于2.5K和1.6g/kg,与算法精度基本一致。IRAS/FY-3B大气温湿廓线的反演精度与MOD07V5大气廓线产品相当。

一套基于FY-3B/MWRI观测的热带气旋微波亮温数据集

利用风云三号B星(FY-3B)微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)一级亮温数据和每6 h一次的热带气旋(tropical cyclone,TC)最佳路径数据进行时空匹配,建立了TC微波亮温数据集。该数据集包含了2011—2016年全球六大海盆生成的热带风暴级别以上的TC共计538个,以及对应每个TC的微波十通道亮温和36.50 GHz、89.00 GHz的极化校正亮温度,并简要阐明了该数据集在热带气旋研究方面的潜在应用,尤其对TC生命周期内的微波亮温特征及TC强度变化研究提供了有力的数据支撑。

同化FY3B/IRAS资料对GRAPES分析场影响诊断

GRAPES(Globe and Regional Assimilation and Prediction System)变分系统能够同化常规资料和非常规卫星资料,这些被同化的资料究竟对同化系统得到的分析场有何影响,目前国内外尚未见相关的研究文献。为此,首次采用基于信息熵信号自由度思想,诊断风云三号B星(FY3B)红外分光计(Infrared Atmospheric Sounder,IRAS)资料对GRAPES分析场的影响。诊断过程中,采用数值逼近方法,统计2012年12月24日18时到2013年1月22日00时共114个时次IRAS资料对GRAPES分析场影响,结果表明,IRAS中高层通道亮温资料对GRAPES分析场影响比地表通道20观测亮温的影响大,地表通道8和9观测亮温对分析场影响较大。前24个GRAPES变分同化时次每个时次IRAS通道亮温对分析场影响的贡献率分析结果显示,高层通道和H_2O通道贡献率较大。个例分析结果表明,在同化探空资料基础上加入IRAS资料后,温度和湿度增量场变化幅度较大,表明IRAS资料对分析场有降温和增湿作用。