FY-3B/3C和AMSR2土壤含水量产品在锡林郭勒草原地区的适用性评价

土壤表层含水量存在于陆-气界面,是模拟全球水文、能源和碳循环及其相互作用的一个重要变量,对于气候和地球系统研究至关重要。为了评价风云三号B星(FY-3B)、风云三号C星(FY-3C)、先进微波扫描辐射计(AMSR2)土壤含水量产品在锡林郭勒草原以及不同土地覆盖类型的精度和适用性,本文基于2014-2019年生长季的地面观测数据,应用时间序列相关性(R)、均方根误差(RMSE)、平均偏差(Bias)和无偏均方根误差(ubRMSE)分析了这三种网格产品的可靠性。结果表明:(1)在日尺度上,FY-3B和FY-3C土壤含水量产品高估了陆地表层含水量,AMSR2低估了土壤含水量;各项评价指标表明三种土壤含水量产品均能够捕捉锡林郭勒草原表层土壤含水量的时间变化趋势。(2)在月尺度上,与AMSR2相比,FY-3B和FY-3C土壤含水量产品的月度分布与实测土壤含水量分布较为一致。(3)在生长季尺度,3种卫星土壤含水量产品能够反映各草原亚型的土壤含水量状况;FY-3B和FY-3C土壤含水量产品在植被覆盖较高的地区适用性较好,AMSR2在植被覆盖较低的地区可靠性较好,3种产品在监测土壤含水量方面具有互补功能;FY-3B与原位土壤含水量的变化趋势一致性最好;FY-3B和FY-3C能较好反映研究区西部和东部土壤含水量变异情况,AMSR2能很好捕捉研究区中部土壤含水量变异状况。

FY-3B/VIRR海表温度算法改进及精度评估

该文介绍了卫星观测海表温度(SST)算法的发展历程,给出了所用SST算法的同归模型,并在FY-3B/VIRR业务SST算法的基础上进行了改进。基于NOAA-19/AVHRR匹配数据集,进行多算法建模分析及精度评估,白天最优算法为非线性SST(NL)算法,夜间最优算法为三通道SST(TC)算法,最优算法的确定与NESDIS/STAR-致。建立2012年8月-2013年3月FY-3B/VIRR匹配数据集,并在此基础上进行多算法回归建模及精度评估,白天和夜间的最优均为NL算法,分析发现夜间TC算法采用匹配数据集版本2(MDB_V2)时,3.7μm通道存在类似百叶窗的条带现象。以2012年10-12月FY-3B/VIRR匹配数据集计算回归系数,以2013年1-3月独立样本进行精度评估,与浮标SST相比,NL算法白天和夜间的均方根误差分别为0.41℃和0.43℃。与日平均最优插值海温(OISST)相比,NL算法白天和夜间的均方根误差分别为1.45℃和1.5℃;选择与OISST偏差在2℃以内的样本,NL算法白天和夜间均方根误差分别为0.82℃和0.84℃。

基于FY-3B/VIRR数据的新疆沙尘天气遥感监测应用研究

新疆是我国沙尘天气多发区,但是地面测站稀少,使用卫星遥感监测沙尘天气有非常大的优势。利用国家卫星气象中心开发并向各省推广的SMART业务系统,以FY-3B/VIRR为数据源,采用以人机交互方式分析区域沙尘遥感监测方法。以2012年数据为例,对沙尘天气进行了遥感监测,结果表明FY-3B/VIRR数据可有效提取沙尘天气信息,具有较好的沙尘监测评估业务应用前景。

基于表观热惯量与温度植被指数的FY-3B土壤水分降尺度研究

为进一步研究风云三号(FY-3B)土壤水分降尺度获取高分辨率土壤水分的方法,使其更适用于农业、水文、生态等区域尺度的应用要求,以MODIS为数据源,青藏高原那曲地区为研究区,利用表观热惯量模型(apparent thermal inertia,ATI)与温度植被指数(temperature vegetation index,TVI)模型在不同植被覆盖度下适用的特点,构建综合ATI与TVI的土壤水分反演模型;结合低分辨率FY-3B土壤水分产品,利用土壤水分降尺度方法,获取高分辨率下土壤水分反演模型系数,并得到高分辨率土壤水分。通过与地面观测数据对比,降尺度后土壤水分与实测数据的R2在0.4以上,RMSE在0.055~0.103 cm^(3)/cm^(3)之间,表明降尺度后的土壤水分能够较好地反映区域土壤水分的空间分布与变化。

FY-3B 1级数据质量保障技术研究

极轨气象卫星1级遥感数据是遥感信息定量应用的基础,了解影响1级遥感数据完整性和时效性的异常现象并在最短时间内进行问题的定位和处理,可以在最大程度上保障该数据的质量。以FY-3B卫星为研究对象,根据国家卫星气象中心多年积累的运行经验,对FY-3B1级数据的质量问题进行了分类,然后从问题现象、问题原因的快速定位和处理方法等方面对1级数据的质量保障技术进行了研究。最后基于研究结果提出了地面应用系统的改进建议,从而进一步提高1级数据的质量。

不同季节下FY-3B/MERSI数据大气校正前后对比

应用FLAASH模型对FY-3B/MERSI数据进行大气校正,并从大气校正前后反射率变化、NDVI和EVI变化及其与MODIS地表反射率产品比较等4方面对校正效果进行讨论分析,以期提供一种行之有效的FY-3B/MERSI数据大气校正方法。结果表明:(1)校正后削弱了大气分子与气溶胶在可见光波段的散射影响,且各通道反射率区间变宽;(2)除红光波段外,可见光其余波段各通道大气校正后的反射率均有所减小,且秋、冬季比春、夏季影像反射率减小幅度更大;对于近红外波段,除秋、冬季第16通道外,大气校正后的反射率均有所增加;(3)与MODIS地表反射率产品相比较,FY-3B/MERSI校正后的反射率与MYD09GA产品的误差均小于校正前,校正后的植被和居民地2种地物的反射率比校正前更具有较好的一致性;(4)校正后,植被与居民地的NDVI和EVI均有所增大,且NDVI较EVI增加的幅度大,同时校正前后两者的NDVI、EVI差值均增大,表明FY-3B/MERSI影像经大气校正后更有利于植被与非植被信息的区分。

基于FY-3B卫星资料的中国南海海区1—3月海雾时空分布特征研究

为全面了解中国南海海区海雾的分布特征,为南海海雾气象服务提供基础背景资料,利用2011—2016年1—3月FY-3B气象卫星资料的雾监测产品,分析了中国南海海区海雾的时空分布特征。结果表明:中国南海海雾具有特定的区域特征,中国南海海雾多出现在华南沿海、北部湾沿海、琼州海峡和海南岛东北部沿海海区,南海南部海域出现海雾概率低;南海出现高频次海雾的时间多发生在2月,1月次之,3月最少。该研究结果可为中国南海海雾研究提供背景资料。

改进的FY-3B/VIRR OLR反演模式及其应用效果

FY-3B卫星VIRR仪器的向外长波辐射(outgoing long-wave radiation,OLR)产品处理采用与NOAA/AVHRR相同的算法模型,即用窗区通道亮温-通量等效亮度温度的回归关系式计算OLR,但两星的OLR业务产品与目前国际质量最好的云和地球辐射能量系统(cloud and earth’s radiant energy system,CERES)仪器观测OLR产品相比,存在约10 W·m^(-2)的系统负偏差。FY-3B的原因在于OLR反演模式建立过程中红外辐射传输计算软件的精度不够。鉴于此,本文采用美国21世纪开发的逐线辐射传输模型计算软件(LBLRTM),模拟计算了全球2521条大气廓线的大气顶辐射率光谱,在此基础上计算了每条廓线的OLR和FY-3B/VIRR窗区通道亮温,应用最小二乘法统计回归模拟数据,重新建立了由FY-3B/VIRR窗区通道亮温计算OLR的回归关系式及系数。模式应用于FY-3BL1级数据,处理2016年1,3,7和10月的FY-3B逐日全球OLR资料,该资料与AQUA-TERRA卫星的CERES仪器OLR观测产品相比,得到日平均OLR:RMSE=9~15 W·m^(-2),R=0.9834,Bias=-0.3W·m^(-2);月平均OLR:RMSE=4~7W·m^(-2),R=0.9915,Bias=-0.3W·m^(-2),表明改进的模式能处理出无系统偏差的、精度基本与CERES观测相当的OLR产品,尽管单通道反演算法有着固有的模式回归误差。

内蒙古地区FY-3B/3C微波遥感土壤水分数据产品的融合与评估

土壤水分是陆−气耦合系统的重要组成部分,土壤水分监测在气候、水文、农业等领域具有重要意义。与站点资料相比,遥感数据能够较好地反应区域格点上土壤水分的变化。基于2018年作物生长季(5−10月)观测站点表层(0−10cm)土壤水分逐日观测资料,选用与观测站点资料时空一致的FY-3B升轨/降轨、FY-3C升轨/降轨、AMSR2、SMOS卫星土壤水分产品,对各遥感数据进行检验。首先利用加权平均法对FY-3B升轨/降轨、FY-3C升轨/降轨产品数据进行融合,然后利用随机森林方法融合形成FY-3B/3C数据集,对比评价AMSR2、SMOS、FY-3B/3C在内蒙古地区的适用性。结果表明:FY-3B升轨/降轨、FY-3C升轨/降轨中日间的数据质量好于夜间,通过加权平均融合后的FY-3B和FY-3C数据质量无显著改善,利用随机森林模型融合形成的FY-3B/3C数据产品质量得到显著提升。在雨季和高植被覆盖区(东北部),SMOS、AMSR2、FY-3B/3C三个数据产品中FY-3B/3C数据质量均好于SMOS和AMSR2。整体来看,SMOS在内蒙古中部和东南部地区适用性较好,AMSR2在全区适用性较差,FY-3B/3C在全区适用性最好。

渤、黄海FY-3B与AMSR-E亮温数据的比较

为充分认识FY-3B卫星微波成像仪（MWRI）的性能，了解其应用潜力，本文采用星星比对的方法，在中国渤黄海海域，利用AMSR-E亮温数据进行了定性定量的分析，比较了两者亮温时空变化趋势，并通过线性拟合得到了对应通道之间的线性关系。结果表明，在中国渤黄海海域两者具有高相关性，分布趋势一致，相关系数R^2最高为0．99，RMSE在0．9～9．6K之间。

2011—2015年辐射带电子动态FY-3B卫星实测结果

FY-3B卫星为轨道高度约800 km,倾角98°的极轨气象卫星,星上高能电子探测器可开展宽能谱、高时间分辨的电子辐射长时间连续监测.2011—2015年极低太阳活动周期内,FY-3B卫星高能电子探测器对0.15~5.7 MeV不同能量高能电子在南大西洋异常区以外的辐射带区域的观测结果显示:在所有的辐射带区域,低能量的电子比高能量的电子更容易出现增强,填充槽区和进入到内带更低L区域的可能性更大.0.15~0.35 MeV的电子长期充斥于外辐射带和槽区,而1 MeV以上的电子大部分时间分布于外辐射带,在太阳风速度、地磁活动极弱的2014年呈现长时间极弱通量水平.2015年频繁增强的扰动导致电子通量水平整体升高,空间分布大范围扩散,1 MeV以上能量的电子在槽区位置也出现了分布.分析2014.5.10—7.30和2015.5.10—7.10两个典型时段内扰动参数对电子通量在不同区域动态分布的影响,结果表明:电子通量在外辐射带外边界区域动态与太阳风起伏变化关联显著.AE<300 nT,D st>-30 nT,SW<500 km·s^(-1)的持续长时间低水平扰动条件下,电子通量分布内边界出现在不低于L~4的位置,通量峰值出现在靠近L~5的位置;而在太阳风速度和地磁活动显著活跃的时候,电子会穿越外辐射带深入到槽区,在外辐射带的通量峰值则出现在L约3.5~3.9的位置.2015年的3月和6月两起强磁暴使得电子向更低L注入,>1 MeV以上的电子在低至L~2.8的槽区出现显著增长.在极低通量水平下,AE指数短时增加超过300 nT的亚暴活动会导致0.15~0.35 MeV电子超过1个量级的增长变化.上述结果对于准确认识辐射带电子不同时期的基本特性、发现能量电子动态潜在的基本物理过程,构建更准确的辐射带电子模型有着重要的参考意义.

FY-3B TOU与Aura OMI卫星臭氧总量产品的比对分析

通过FY-3B TOU与Aura OMI卫星臭氧总量产品的比对分析,检验FY-3B TOU臭氧总量产品的适用性。结果显示,两者的相对偏差(RD)在赤道、南北半球中纬度大部分地区为2%~4%,而在南北极区扩到4%~6%和8%~10%,从赤道到两极RD随纬度升高而增大;除南北极区外,其余地区RD月平均值均呈现出明显的季节变化特征,尤其南半球中纬度地区的季节特征更为显著;赤道地区RD值随卫星臭氧总量的变化波动较小,基本稳定在0.1%~2.9%,其余地区仅卫星臭氧总量在230~500DU之间时,RD才出现相对稳定的波动,可见除赤道地区外RD在不同区域对卫星臭氧总量值有一定程度的依赖性;南北极区太阳天顶角(SZA)在45°~65°期间,RD随SZA增大均呈正的下降趋势,在70°~80°之间均呈现小幅度的回升,总体来看,TOU臭氧总量RD值受SZA变化情况并不明显。

基于FY-3B/VIRR数据的济南市城市热岛效应与影响因素分析

热岛效应是城市发展过程中的热点社会问题之一。研究以济南为例,基于FY-3B/VIRR数据,应用改进型Becker和Li“分裂窗”算法获得遥感地表温度数据;采用热岛强度指数与热岛比例指数,定量分析济南市2013-2020年城市热岛效应的时空变化特征;从自然与社会经济角度,采用灰色关联度分析法,定量评价城市热环境的影响因素对城市热岛效应变化的贡献度。结果表明:1)改进型Becker和Li“分裂窗”算法在济南市有较好应用,与国家级地面气象观测站“0 cm地表温度”实测数据线性拟合决定系数R^(2)为0.89。2)热岛区域面积年际变化呈现先增加后减小逐渐平稳的变化趋势,冷岛区域变化特征与热岛区域明显相反。3)夏季热岛区域面积(35.3%)最大,秋季(22.5%)次之,春(11.5%)、冬(10.6%)两季基本持平。4)热岛空间格局以城镇聚合轴为主导驱动,呈现“点-线”式空间结构特点。5)热岛比例指数总体呈现下降趋势,2013年(0.22)与2014年(0.24)属较轻热岛年份。6)总人口数与归一化植被指数是影响济南城市热岛效应的主要因素。研究对于加强济南市地表热环境的监测与评价,指导城市规划与生态城市建设具有一定意义。

FY-3B卫星微波湿度计热真空定标方法和结果分析

本文论述了风云三号卫星B星微波湿度计(MWHS-3B)发射前热真空定标的原理和方法,建立了各种定标误差的修正算法,获得了MWHS-3B的系统线性度、观测不同目标的灵敏度和最终定标精度等关键技术指标。这些参数已经用于MWHS-3B在轨数据的处理。

利用FY-3B卫星提取西藏积雪信息研究

积雪在全球气候变化和水文特点中扮演着重要的角色,早在50多年前就已经被众多地质地理科学家和气象学家关注和重视。文章运用差分雪盖指数法(NDSI),通过FY-3B卫星数据对积雪面积进行了研究。结果显示:西藏地区1月至4月的积雪面积比较大,主要分布在西藏的阿里地区、昌都地区和山南地区;从5月到8月份阿里地区几乎没有积雪分布;9月到次年12月积雪呈现先增多后减少再增多的变化趋势。FY-3B卫星提取的积雪结果与常用的MODIS/TERRA卫星提取的结果完全一致,表明国产卫星提取积雪信息的可行性。

FY-3B/C中分辨率光谱成像仪在轨初期传递函数的评价和比较

针对极轨气象卫星的特点,提出了利用极地冰雪目标进行风云(FY)卫星中分辨率光谱成像仪(MERSI)传递函数(MTF)测试的刃边方法。该方法沿着冰雪和海洋之间的边缘进行取样,然后将获得的点扩展函数经过傅里叶变换得到最后Nyquist频率点处的MTF值。该方法能够应用于绝大多数MERSI通道。MTF测试结果表明:在轨初期,FY-3B/C-MERSI图像在卫星飞行方向的MTF结果都在0.31左右,图像质量较高,能够满足设计指标。但两颗卫星的MERSI传感器图像空间频率特性沿扫描方向都不是很好,1 000m分辨率的FY-3C图像测试结果集中在0.12左右,FY-3B集中在0.10左右,且FY-3C星结果系统偏高于B星,B星250m分辨率的测试结果只有0.07。分析认为导致这种图像频率特征质量在扫描方向严重下降的主要原因是设计MERSI时为保证信噪比保留的像元重叠扫描,建议在下一代FY-3号气象卫星设计时考虑这种重叠扫描的处理。

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/VIRR地表温度产品那曲地区适用性分析

那曲地区作为我国“五大牧区”的重要组成部分,其地表温度的监测对农业、环境、气象等领域具有重要意义。为进一步分析FY-3B/VIRR地表温度遥感产品在那曲地区的适用性,利用第三极土壤水分和温度监测网络(Soil Moisture and Temperature Monitoring Network on the central TP,TP-SMTMN)地面观测数据,对2012年1月—2014年12月FY-3B/VIRR地表温度产品进行对比,并分析其地表温度分布变化特征。结果表明,FY-3B/VIRR地表温度与大多数地面观测站观测值的决定系数(R^(2))在0.5以上,FY-3B/VIRR地表温度值高于地面观测值,均方根误差(Root Mean Squard Error,RMSE)小于7 K。那曲地区地表温度南部较高,北部较低,整体呈现由北到南逐渐升高的格局;地表温度季节变化明显,夏季地表温度高于秋冬季;2012—2014年地表温度变化较小,中部地区变化较大。

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。