金 雪, 韓 威, 朱克云, 陳 靜

(1.成都信息工程學(xué)院大氣科學(xué)學(xué)院,四川成都610225;2.中國氣象局?jǐn)?shù)值預(yù)報(bào)中心,北京100081)

0 引言

在氣象學(xué)科中,為研究各種數(shù)值模式的準(zhǔn)確性,常將各種衛(wèi)星資料進(jìn)行同化,并加以研究分析。云導(dǎo)風(fēng)在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)研究中展示了其較好的應(yīng)用前景,同化來自地球靜止衛(wèi)星(例如:MET-9)以及極軌衛(wèi)星(例如:MODIS)的高質(zhì)量云導(dǎo)風(fēng)對于提高模式預(yù)報(bào)技巧有著積極的作用[1]。Delsol等[2]指出,ECMWF數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式應(yīng)用的是MET-7、MET-9、GOES-11、GOES-12、MTSAT-IR、MODIS Aqua以及MODIS Terra衛(wèi)星的風(fēng)場,這些衛(wèi)星通過追蹤紅外線、可見光和水汽通道獲得風(fēng)場信息。這個(gè)數(shù)據(jù)庫雖然大但是不全,最為顯著的是高緯度地區(qū)只有通過MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)稀疏取樣。如何有效地利用云導(dǎo)風(fēng)資料,使其能有效的提高應(yīng)數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)水平還有待進(jìn)一步研究。更好的覆蓋率和反演質(zhì)量將得到更完善的資料,這將促使天氣預(yù)報(bào)更加長足的進(jìn)步。

然而,FY-2E云導(dǎo)風(fēng)資料在數(shù)值模式中的試驗(yàn)研究較少,而不同的靜止衛(wèi)星還具有各自的誤差特性,2011年FY-2E云導(dǎo)風(fēng)資料較上一年相比會有不同的變化,需要進(jìn)行大量的研究來驗(yàn)證以下特性:

(1)2011年FY-2E云導(dǎo)風(fēng)資料質(zhì)量提高程度。

(2)資料是否可優(yōu)化及可優(yōu)化的特性。

(3)驗(yàn)證資料在數(shù)值模式中的可用性。

衛(wèi)星風(fēng)場誤差的主要來源在于獲取云頂高度(CTHs)[3]。云頂高度通常來自輔助信息,如溫度剖面模型,本身就存在一定的偏差。一個(gè)不依賴輔助信息的方法可以消除這種誤差的來源,并且因此能夠提高風(fēng)場資料的質(zhì)量。MISR(Multi-angel Imaging SpectroRadiometer)應(yīng)用這樣一種立體技術(shù),可以在不借助輔助信息的情況下,同時(shí)反演出云動和云高。Katrin Lonitz,ákos Horváth等為了確切證明MISR的觀測是可靠的,使用來自獨(dú)立衛(wèi)星測量得到的數(shù)據(jù)來評估MISR云導(dǎo)風(fēng)資料,比較了MISR和MET-9兩種導(dǎo)風(fēng)資料,研究不同要素下的平均偏差、均方根誤差和相關(guān)系數(shù),最終證明了MISR觀測的可靠性。將FY-2E資料與MISR資料進(jìn)行對比分析,就保證了研究的可靠性。

采用對比的方法研究FY-2E云導(dǎo)風(fēng)資料質(zhì)量的改進(jìn)問題,做了4個(gè)方面的工作:

(1)對MISR與FY-2E資料的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析,研究資料的特性及應(yīng)用。

(2)制定針對兩種資料的研究方法,對其進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配處理。

(3)對比兩種資料,對2010年與2011年1～8月FY-2E的導(dǎo)風(fēng)資料進(jìn)行對比研究,統(tǒng)計(jì)兩種資料的相關(guān)性。

(4)分析其質(zhì)量的改進(jìn)程度以及有待改進(jìn)之處,得出結(jié)論,驗(yàn)證FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料的質(zhì)量提升。

1 資料介紹與研究方法

1.1 MISR資料

多角度成像儀MISR是美國隊(duì)地觀測計(jì)劃中的一個(gè)重要的傳感器,通過多角度觀測提供了更多地表各向異性信息。以下將對MISR資料進(jìn)行研究及分析。

1.1.1 MISR資料簡介

美國宇航局的EOS(Earth Observing System)對地觀測計(jì)劃包括一系列的衛(wèi)星和數(shù)據(jù)處理技術(shù)以及支持對陸地、生物圈、大氣圈和海洋圈的長期觀測。作為一個(gè)重要的傳感器,MISR搭載在1999年12月發(fā)射的Terra衛(wèi)星上。它最大優(yōu)勢在于多角度觀測,同時(shí)提供了9個(gè)觀測角度的數(shù)據(jù),觀測天頂角分別為0.0°、±26.1°、±45.6°、±60.0°和±70.5°,用戶可以充分利用對地物的多角度觀測信息,考察地物反射特征的各向異性。MISR在可見光和近紅外部分設(shè)置了4個(gè)波段,依次為藍(lán)(446.4nm)、綠(557.5nm)、紅(671.7nm)和近紅外(866.4nm)。MISR提供的觀測可以同時(shí)獲取多角度和多光譜信息,對同一地點(diǎn),配準(zhǔn)后可以同時(shí)得到4個(gè)波段、9個(gè)角度,共36個(gè)觀測值。在全球觀測模式中,MISR在紅外波段和其他波段的天定方向觀測的地面空間分辨率為275m,其余均為1.1km;局部觀測模式中可以得到各個(gè)方向和各個(gè)波段均為274m的空間分辨率。MISR的純幾何立體技術(shù)同時(shí)反演出云動和云高,而且可能比那些依靠輔助信息得到高度場的傳統(tǒng)衛(wèi)星更加準(zhǔn)確[4]。使用的是2010年以及2011年1～8月的MISR云導(dǎo)風(fēng)資料。

1.1.2 MISR云導(dǎo)風(fēng)資料的可靠性

在過去的研究中,研究人員用10年的NCEP資料和MISR標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品對比驗(yàn)證MISR標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品的優(yōu)勢,通過MISR標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品找到改進(jìn)方法,再對全球云導(dǎo)風(fēng)數(shù)據(jù)的波動情況進(jìn)行研究[6]。新型的全方位觀測技術(shù)需要新型的機(jī)器,MISR采取多視角的觀測方法來解決地球表面不是平面的問題,圖像導(dǎo)航也可以達(dá)到很精確的程度(＜275m),通過更快的計(jì)算機(jī)運(yùn)算可以得到更好的質(zhì)量。Roger Davies and Aaron Herber等的研究表明MISR的優(yōu)勢如下[7]:

(1)MISR資料包括在高海拔在內(nèi),都有較高的覆蓋率。

(2)MISR資料高海拔觀測風(fēng)數(shù)量較多。

(3)MISR改善了上下行的差異。

(4)MISR減小了地面情況、風(fēng)的數(shù)量、雷電情況對數(shù)據(jù)的影響。

(5)用MISR可以觀測到更多區(qū)域的資料,可以對情況進(jìn)行更好的處理。

綜上所述,MISR標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品在云導(dǎo)風(fēng)資料的研究上有較多優(yōu)勢,利用MISR資料作為標(biāo)準(zhǔn)來對比研究FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料在兩年間的提升情況具有非常好的可靠性[8],所以采用的方法是用2010年和2011年1～8月的MISR云導(dǎo)風(fēng)資料對FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料進(jìn)行匹配,通過匹配結(jié)果,總結(jié)出近兩年內(nèi)FY-2E資料究竟有了哪些提高,還有哪些方面需要去改進(jìn)。

1.2 FY-2E

FY-2E是中國的風(fēng)云2號E星,其資料對于中國氣象事業(yè)的發(fā)展有重要應(yīng)用意義。

中國氣象局衛(wèi)星氣象中心反演的FY-2E云導(dǎo)風(fēng)資料包括用紅外云圖推算的大氣運(yùn)動矢量和用水汽圖像資料推算的大氣運(yùn)動矢量[5],屬于離散場,分布在50°S～50°N,55°E～155°E范圍內(nèi)每隔1度計(jì)算1個(gè)點(diǎn),計(jì)算出風(fēng)的點(diǎn)就記錄下來,并對該點(diǎn)的風(fēng)是否可用給出判斷標(biāo)識,使用的是2010年以及2011年1～8月的FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料。

1.3 資料的數(shù)據(jù)處理方法

所用的資料分別是2010年1～8月和2011年1～8月的MISR和FY-2E的云導(dǎo)風(fēng)資料,以及FNL資料。分析中需要對云導(dǎo)風(fēng)高度場進(jìn)行資料的匹配和分析,并且對比分析緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)的情況,所以應(yīng)用對應(yīng)時(shí)間的FNL再分析資料,將FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料中的氣壓轉(zhuǎn)化成高度,便于高度場的匹配分析。再利用公式,將導(dǎo)風(fēng)資料的風(fēng)速與風(fēng)向轉(zhuǎn)化成u風(fēng)場和v風(fēng)場,便于緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)的分析。

對兩種資料進(jìn)行了匹配,匹配的基本原則為兩種資料觀測的時(shí)間差要在60分鐘之內(nèi);觀測的經(jīng)緯度差要在0.5°之內(nèi),在此基礎(chǔ)上從導(dǎo)風(fēng)資料中挑選與MISR資料高度最相近的點(diǎn),作為最終匹配的結(jié)果。利用最終的匹配結(jié)果進(jìn)行畫圖以及參數(shù)分析,最后得出FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料同MISR對比的結(jié)果。

在進(jìn)行資料處理與分析后,對2010年與2011年1～8月的FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料與MISR云導(dǎo)風(fēng)資料進(jìn)行對比,以得出FY-2E在這兩年中的數(shù)據(jù)的優(yōu)劣程度,進(jìn)而分析近兩年FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料質(zhì)量的變化趨勢。用IDL對研究所需數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖,并對得出的結(jié)果進(jìn)行對比。

2 結(jié)果分析與質(zhì)量對比

圖1給出了FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料高度場分布圖。從圖1(a)可看出2010年FY-2E紅外通道的云導(dǎo)風(fēng)高度場發(fā)散分布于0～15km,而2011年FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料高度場同時(shí)在0～3km附近分布比較集中,匹配程度加深。

圖1 FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料高度場分布

圖2和圖3分別給出了FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料u風(fēng)場及v風(fēng)場分布圖。從圖知,FY-2E云導(dǎo)風(fēng)資料u風(fēng)場與MISR云導(dǎo)風(fēng)資料的u風(fēng)場匹配效果較好,而 v風(fēng)場則一般。

圖2 FY-2E和M ISR云導(dǎo)風(fēng)資料 u風(fēng)場分布

圖3 FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料 v風(fēng)場分布

結(jié)合圖1、圖2、圖3分析可以得出,大部分的風(fēng)矢量是由高度范圍為0～2km、風(fēng)速范圍在0～10m/s的緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)組成的。如上所得結(jié)果與Katrin Lonitz,ákos Horváth等研究MISR與MET-9云導(dǎo)風(fēng)資料的分布結(jié)果基本一致,一定程度上證明了FY-2E資料的有效性的確有所提升。

圖4 2010年、2011年FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)高度場、U風(fēng)場、V風(fēng)場的差異隨QI的變化情況

圖4(a)、(b)分別為2010年、2011年1～8月FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料高度場水平差異分布隨QI的變化情況;圖4(c)、(d)為分別2010年、2011年1～8月FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料 u風(fēng)場水平差異分布隨QI的變化情況;圖4(e)、(f)分別為2010年、2011年1～8月FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料 v風(fēng)場水平差異分布隨QI的變化情況。

圖4(a)、(b)給出了FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料高度場水平差異分布隨QI指標(biāo)的變化情況。QI指標(biāo)越大表明資料的質(zhì)量越好,由圖可以看出FY-2E與MISR云導(dǎo)風(fēng)資料高度場水平差異分布較小的區(qū)域主要集中在QI＞40的區(qū)域,而圖4(b)即2011年的分布給出2011年差異較小的區(qū)域主要集中在了QI＞60區(qū)域,尤其是QI=80附近的區(qū)域。圖4(c)、(d)和圖4(e)、(f)中給出了FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料 u風(fēng)場及v風(fēng)場水平差異分布隨QI指標(biāo)的變化情況,大致的分布變化情況同高度場相似,2011年QI指標(biāo)的指示作用更強(qiáng)更有效。由圖4可知,QI指標(biāo)的指示作用隨著時(shí)間的推移也在逐漸提高,2011年的提高還是比較明顯。

圖5(a)、(b)分別為2010年、2011年1～8月FY-2E與MISR云導(dǎo)風(fēng)資料高度場差異分布隨緯度的變化情況;圖5(c)、(d)分別為2010年、2011年1～8月FY-2E與MISR云導(dǎo)風(fēng)資料 u風(fēng)場差異分布隨緯度的變化情況;圖5(e)、(f)分別為2010年、2011年1～8月FY-2E與MISR云導(dǎo)風(fēng)資料 v風(fēng)場差異分布隨緯度的變化情況。

從圖5(a)、(b)看出,FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料高度場差異較小值主要位于15°S～30°S以及 30°N～45°N附近,較大值主要位于低緯15°S～30°N附近,高緯度的資料比較稀缺。圖5(c)、(d)和圖5(e)、(f)分別為FY-2E與MISR云導(dǎo)風(fēng)資料 u風(fēng)場以及v風(fēng)場差異分布隨緯度的變化,由圖可知,分布變化情況同高度場相似,并且2011年相對2010年隨緯度的差異分布有略微變化,FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料差異值較小的資料數(shù)量增多,以致分布區(qū)域增大,看得出2011年FY-2E云導(dǎo)風(fēng)資料質(zhì)量還是略有提高。

圖6(a)為2010年、2011年1～8月FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料u風(fēng)場比較均方根誤差隨層次的變化情況;圖6(b)為2010年、2011年1～8月FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料 v風(fēng)場比較均方根誤差隨層次的變化情況。

為了檢驗(yàn)FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料的質(zhì)量和分析其誤差結(jié)構(gòu),用逐點(diǎn)臨近層比較的方法[9]分別進(jìn)行均方根誤差統(tǒng)計(jì)。由FY-2E與MISR云導(dǎo)風(fēng)資料的比較均方根誤差隨高度的分布圖上,可以看出無論是 u風(fēng)場還是v風(fēng)場,200hPa附近都有很大的風(fēng)速誤差,隨高度降低,誤差逐漸較少[10]。由于0～100hPa的云導(dǎo)風(fēng)數(shù)量極少,統(tǒng)計(jì)樣本太少不能反映真實(shí)情況。2011年相比2010年,FY-2E與MISR云導(dǎo)風(fēng)資料比較均方根誤差在200hPa附近改進(jìn)較為明顯,其次是在500～600hPa層次上也略有改進(jìn),而其他層次上的云導(dǎo)風(fēng)資料,2010年和2011年兩年的均方根誤差差異較小,并無較大的改變。

通過圖7(a)、(b)的對比,明顯的看出FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料的覆蓋率相較其他兩種資料來說非常低,這是由于FY-2E衛(wèi)星每天只有4個(gè)時(shí)次的資料,日后需要努力改進(jìn)[11]。

3 總結(jié)與展望

統(tǒng)計(jì)分析了大量高質(zhì)量FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料。研究結(jié)果表明:

(1)無論是2010年還是2011年,FY-2E的導(dǎo)風(fēng)資料的大部分的風(fēng)矢量是由高度范圍為0～2km、風(fēng)速范圍在0～10m/s的緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)組成。

(2)FY-2E與MISR云導(dǎo)風(fēng)質(zhì)量較好資料主要集中在QI＞40的區(qū)域,2011年質(zhì)量較好的資料主要集中在QI＞60區(qū)域,尤其是QI=80附近,QI指標(biāo)的指示作用隨著時(shí)間的推移也在逐漸提高,2011年FY-2E云導(dǎo)風(fēng)資料的QI指標(biāo)指示作用明顯提高,表明了中國FY-2E資料的質(zhì)量在進(jìn)一步提高。

(3)2011年相對2010年隨緯度的差異分布有略微變化,FY-2E和MISR云導(dǎo)風(fēng)資料差異值較小的資料數(shù)量增多,以致分布區(qū)域增大,看得出2011年FY-2E云導(dǎo)風(fēng)資料質(zhì)量略有提高[12]。

(4)無論是u風(fēng)場還是v風(fēng)場,200hPa附近都有很大的風(fēng)速誤差,隨高度降低,誤差逐漸較少,2011年相比2010年,FY-2E與MISR云導(dǎo)風(fēng)資料比較均方根誤差在200hPa附近改進(jìn)較為明顯,其次是在500～600hPa;以上研究結(jié)果都與Katrin Lonitz,ákos Horváth等針對MISR資料同MET-9導(dǎo)風(fēng)資料所做的匹配試驗(yàn)的研究結(jié)果比較一致,這說明FY-2E衛(wèi)星在2010～2011年,導(dǎo)風(fēng)資料的質(zhì)量都有了長足的提高。

但是通過分析,2011年高度差異的極值要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于2010年,并且資料的覆蓋率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于MISR以及MET-9等云導(dǎo)風(fēng)資料,這些都是需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)的方面,希望未來FY-2E導(dǎo)風(fēng)資料可以真正有效的應(yīng)用到數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中,促使天氣預(yù)報(bào)更加長足的進(jìn)步。

[1] Comparison of MISR and Meteosat-9 Cloud Motion Winds by Katrin Lonitz and Akos Horvath Tenth International Winds Workshop,Tokyo 25 February 2010.

[2] LE M J F,LESLIE L M,SPINOSO C.The Generation and assimilation of cloud-drift winds in numerical weather prediction[J].Journal of Meteorological Society of Japan,1997,75:383-393.

[3] Diner D,Braswell B,Davies R.The value of multi-angle measurements for retrieving structurally and radiatively consistent properties of clouds[J].aerosols,and surfaces,2005,(4).

[4] BHATIA R C,KHANNA P N,PRASAD K,et a1.Use of Meteosat-5 derived winds for analysis of two tropical cyclones affecting Gujarat coast on 20 May,1999 and Orissa Coast on 29 October[Z].1999:1-8.

[5] Bothwell G,Hansen E,Vargo R.Miller KC The multi-angle imaging spectroradiometer science[J].data system,Its products,tools and performance,2002,(7).

[6] EOSDIS Core System Project,2000,HDF-EOS Library Users Guide for the ECS Project,Volume 1 Overview and Examples(Technical Paper)

[7] 莊照榮,薛紀(jì)善.云跡風(fēng)資料的三維變分同化及對臺風(fēng)預(yù)報(bào)的影響試驗(yàn)[J].熱帶氣象學(xué)報(bào),2004,(3).

[8] 周兵,徐海明,吳國雄.云跡風(fēng)資料同化對暴雨預(yù)報(bào)影響的數(shù)值模擬[J].氣象學(xué)報(bào),2002,(3).

[9] Zhou Bing,Xu Haiming,Wu Guoxiong.Numerical simulation of CMWDA with it's impacting on torrential rain forecast[J].Acta Meteorologica Sinica,2002,(3).

[10] Bhatia R C,Khanna P N,Prasad K,et al.Use of meteosat-5 derived winds for analysisof two tropical cyclones affecting Gujarat coast on 20 May[J].1999 and Orissa coast on 29 October,1999:1-8.

[11] Schmetz J,Hinsman D,Menzel W P.Summary of the Fourth International Wind Workshop[J].Bulletin of the American Meteorological Society,1999,80(5):893-899.

[12] Xu Jianmin,Zhang Qisong,Fang Xiang,et al.Cloud Motion Winds from FY-2 and GMS-5 Meteorological Satellites,Proceedings of the 4th International Winds Workshop,Saanenm?ser,Switzerland,20-23 October 1998,EUMETSAT Publication,EUM P24:41-48.