气象卫星最小的“千里眼”是怎样炼成的?——风云四号A星多通道扫描成像辐射计红外探测器芯片研制回顾

风云四号(FY-4)是中国新一代静止轨道(GEO)定量遥感气象卫星。多通道扫描成像辐射计作为FY-4上的主要载荷之一,被赞誉为风云四号的"千里眼"。它是迄今为止中国静止轨道卫星最先进的扫描辐射计,这与多通道扫描成像辐射计的核心部件——红外探测器研制水平的大幅提升是密不可分的。与现在正在运行的风云二号(FY-2)相比,风云四号的红外探测器实现了跨越式的发展:红外通道的数量从4个增加到了8个;探测器的波长已经延伸到了13.8μm;芯片的光敏元数量更是从单元发展到多元线列;每个光敏元尺寸只有56μm×56μm,是迄今为止中国研制的气象卫星中红外探测器光敏元尺寸最小的。这使得风云四号扫描成像辐射计红外探测器的研制遇到了许多前所未有的问题和困难,比如中短波光伏(PV)探测器的光敏面限制问题、水汽光导(PC)探测器的有效视场偏窄问题和长波光导探测器的高性能、高要求问题。本文介绍了中国气象卫星中最小的"千里眼"——风云四号多通道扫描成像辐射计碲镉汞红外探测器芯片的研制过程和关键技术。

面向资料同化的FY-4A卫星GIIRS探测仪偏差特征分析和偏差订正

干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder,简称GIIRS)是国际上第一部对地静止卫星平台上的高光谱红外大气垂直探测仪,能为对流尺度区域模式预报提供所需的高时空和高光谱分辨率的大气状态信息。本文利用高分辨率区域模式WRF及其同化系统WRFDA对GIIRS观测的偏差(观测亮温减去模拟亮温,记为O-B)分布特征进行了全景分析,结果表明:长波通道O-B偏差和标准差普遍小于中波通道,且都存在一段受污染的通道。O-B偏差的日变化和偏差与卫星天顶角的关系相对较弱,而所有筛选通道的偏差都与亮温值及卫星的扫描阵列位置有关,偏差的水平分布主要表现出“阵列偏差”的特征。2020年重新定标后,GIIRS观测数据质量比2019年有明显提高。在此基础上进一步进行了偏差订正试验,试验发现选取扫描阵列作为偏差订正的主要因子,都能有效地改进2019年和2020年筛选出的GIIRS通道的偏差,订正后O-B和O-A的系统性误差(偏差)都变小。该研究结果可为全球/区域模式中同化GIIRS长波及中波通道的辐射资料提供参考。

基于FY-4A卫星探测区域模式背景误差和观测误差估计的长波红外通道选择研究

中国新一代静止气象卫星风云四号A星(FY-4A)上搭载的干涉式大气垂直探测仪GIIRS (Geostationary Interferometric Infrared Sounder)是世界上首台在静止轨道运行的高光谱红外探测仪器,拥有1650个通道,其中长波通道689个,中波通道961个。由于计算机存储能力、数据传输和变分同化时效性等限制,目前很难在业务环境中同化全部通道,并且多通道卫星信息往往存在一定的空间相关和光谱相似,故在实际应用中必须降低高光谱资料的通道维数,去除数据冗余和观测相关性,挑选出对特定目标起主要作用的通道子集,进而利用有限的通道来最大限度地提供观测信息。考虑GRAPES (Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)数值预报系统估计得到的FY-4A观测范围内的背景误差协方差矩阵,并且在GIIRS观测误差后验重估计的基础上,结合通道权重函数峰值和信息熵分步迭代法对其长波通道进行了通道选择研究和试验。结果表明,在给定选择通道个数时,权重函数法和信息熵方法得到的通道组合进行温度和湿度误差分析时误差整体比单一方法小,在给定通道个数(40个)少于单一方案(50个)时,误差分析结果相当。GIIRS最优通道选择的研究为该资料的同化应用建立了基础。

FY-4A/AGRI传感器波段平均太阳辐照度计算及不确定性分析

传感器大气顶层波段平均太阳辐照度(Band-Averaged Extraterrestrial Solar Irradiance,BAESI)是表观反射率和星上辐亮度之间转换的重要因子,为了针对FY-4A/AGRI有关通道较为准确地计算这一数值,分别以韩国COMS/GOCI、美国GEOS-16/ABI、日本Himawari-8/9/AHI传感器为例,利用国际上常用的6条太阳光谱曲线与传感器光谱响应函数参与计算BAESI,并与各传感器BAESI标准值进行比较。结果表明,Kurucz计算结果平均绝对误差与均方根误差均最小,是最理想的太阳光谱曲线,此外,Kurucz计算值与各传感器各波段BAESI标准值的最大偏差均小于4.5%,最大偏差百分比及对应波段分别为-2.39%(GOCI-band3)、1.49%(ABI-band6)、4.28%(AHI-08-band6)、4.42%(AHI-09-band6)。因此选择Kurucz太阳光谱曲线参与计算FY-4A/AGRI传感器各波段BAESI值,给出相应结果,并分析了计算值的不确定性,解决了将表观反射率转换为辐射亮度的困难。

基于静止卫星探测的夏季青藏高原云分布及其日变化分析

我国新一代静止气象卫星首颗卫星风云四号先进成像仪AGRI(Advanced Geosynchronous Radiation Imager)具有更多的观测波段、更高的光谱分辨率和更高的时空分辨率,能够以较小的卫星天顶角获取完整的青藏高原观测图像,但尚未开发利用青藏高原地区的风云四号卫星云产品开展相关研究。本文基于FY-4A/AGRI提供的青藏高原地区像元级云图像,研究分析夏季青藏高原地区云分布及其日变化的特征和规律。研究发现高原南部和东南部区域云出现频率远高于高原其他地区;高原地区云频具有明显的昼夜变化,最高云频发生在12:00(当地时间,下同),最低云频出现在04:00;高原南部地区云频具有日出后增长速度最快、增长幅度最大、最先达到最高值的特征;当高原云频在当地正午达到最大值时,极高云频沿主要山脉分布,具有明显的地形依赖特征;云顶最大频率高度超过12 km的区域集中在雅鲁藏布江河谷及其北侧,念青唐古拉山脉附近,以及横断山脉东界以西地区;云顶最大频率高度日变化与云频的日变化存在显著不同。本文同时就青藏高原复杂地形对云分布和日变化的强烈影响进行了讨论。

地球同步轨道二维扫描红外成像技术

相对第一代地球同步轨道遥感卫星基于自旋稳定卫星平台的二维成像技术,基于三轴稳定平台成像技术的最大优势在于大幅度提高成像效率、缩短成像周期和多载荷并举。我国基于三轴稳定平台的第二代地球同步轨道气象卫星扫描成像辐射计,采用双扫描镜结合三反射光学系统、辐射制冷器及线列阵探测器,实现了从可见光至甚长波红外波段的成像。面对扫描成像辐射计的恶劣温度环境、极端指向精度、超长运动手寿命等任务要求组合,研制过程中采用了空间光学、精密机械、长寿命运动、电机控制、空间热控、信息处理等综合技术,使仪器实现了恶劣温度环境下的高精度成像。卫星计划于2016年发射,届时将进一步提高我国预报短时天气及突发性灾害的能力。

静止气象卫星轨道运动的成像补偿研究

为进一步提高观测频次和信噪比,近年来各国新一代静止气象卫星均采用三轴稳定工作模式对地扫描成像。为了精确提取遥感目标物所在地点关于地表、云和大气状态的定量参数产品,必须要解决图像配准和定位问题。轨道漂移运动引起卫星视轴在地球表面上移动,导致连续图像之间产生相对位移,影响云图动画的图像配准精度。以2016年12月发射的中国风云四号卫星成像仪为研究对象,给出了图像参考基准的严密定义,研究了一种轨道运动补偿OMC(Orbit Motion Compensation)方法。通过给成像仪2维扫描机构增加转角补偿的方法在卫星上实时引导视线扫描路径,卫星相当于在理想轨道位置的视角成像。得到的遥感图像均被配准到地球固定网格FG(Fixed Grid),保持相对固定的几何定位关系。由于这种在卫星上完成的补偿剥离了L0级图像数据与卫星轨道测量信息之间的关系,从根源上保证了原始图像的长周期定位稳定性。为证明方法的正确性,利用风云四号卫星在轨测试的遥感图像L0级数据进行了试验验证。结果表明,云图动画中南北方向相对运动距离由973.0μrad缩小至75.6μrad,东西方向由205.8μrad缩小至81.2μrad。星上轨道运动补偿有效削弱了周期性轨道运动对图像定位与配准的干扰,显著提升图像配准精度。针对未来带有长线阵的新型静止卫星成像仪发展趋势,分析了进行星上轨道运动补偿时引起的长线阵探测器边缘像元误差问题,提出了采用电推进系统对卫星轨道倾角进行高精度保持控制来降低边缘误差的解决方案。

地表温度日变化模型偏差系数解算的地表温度降尺度

地表温度LST(Land Surface Temperature)是全球气候变化研究的关键参数,遥感是获取全球和区域尺度地表温度的一种切实可行手段,但现有的单一传感器无法提供高时空分辨率的LST数据,限制了遥感地表温度数据的深入广泛应用。现有的降尺度方法难以生成无缝高时空分辨率的地表温度数据,且降尺度效果易受高空间分辨率LST数据缺失及有效时刻分布影响。本文提出了一种基于地表温度日变化模型DTC(DiurnalTemperature Cycle)偏差系数解算的地表温度降尺度方法,采用FY-4A、MODIS和Landsat 8的LST数据生成晴空及多云条件下逐小时100 m的无缝LST数据。方法主要包含4部分:(1)利用空值重建方法获取无缝的FY-4A的LST数据;(2)建立FY-4A LST数据的DTC模型;(3)采用时空融合模型对MODIS的LST数据进行空间降尺度;(4)解算DTC模型偏差系数,获取逐小时100 m分辨率的无缝LST数据。实验结果表明,本文提出的方法具有较高的降尺度精度,可获得晴空及多云条件下无缝高时空地表温度数据,且高空间分辨率的地表温度数据缺失和有效时刻分布对本文方法降尺度结果影响较小。