周鑫+劉健文+黃江平

【摘 要】微波成像儀近年來(lái)發(fā)展迅速，應(yīng)用廣泛，國(guó)外利用微波成像資料進(jìn)行了大量同化試驗(yàn)，對(duì)提高天氣預(yù)報(bào)技巧發(fā)揮了重要作用，但我國(guó)在微波成像資料同化方面起步較晚，發(fā)展水平不高，了解國(guó)外的研究現(xiàn)狀，學(xué)習(xí)其先進(jìn)的技術(shù)和方法對(duì)我國(guó)的微波成像資料同化工作將有很好的借鑒和幫助作用。

【關(guān)鍵詞】微波成像；資料同化；進(jìn)展

0 引言

微波成像資料的同化一直是數(shù)值模式發(fā)展過程中的熱點(diǎn)問題，國(guó)外利用微波成像資料進(jìn)行同化最早采用的是先反演再分析的間接同化方法，但是間接同化由于包含了反演過程中各個(gè)環(huán)節(jié)的誤差，使得觀測(cè)誤差來(lái)源復(fù)雜化，并帶有系統(tǒng)性偏差，同化過程中產(chǎn)生背景與觀測(cè)誤差偏離正態(tài)分布較遠(yuǎn)等問題，因此目前在微波成像資料同化中通常采用的是直接同化的方式，研究表明直接同化的同化效果產(chǎn)生了一定的正影響，使得數(shù)值預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率得到了一定程度的提升。目前，同化系統(tǒng)中主要應(yīng)用的微波成像載荷有SSM/I，SSMIS和AMSR-E等。

1 國(guó)外研究進(jìn)展

1.1 SSM/I

美國(guó)從1987年開始實(shí)施DMSP計(jì)劃后陸續(xù)發(fā)射了搭載SSM/I，SSM/T和SSM/T-2的衛(wèi)星，提高了空間對(duì)地遙感探測(cè)的能力。全球資料同化系統(tǒng)（GDAS）和美國(guó)環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）利用SSI三維同化分析系統(tǒng)對(duì)大部分的衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行了同化，其中就包括SSM/I。對(duì)于SSM/I資料的應(yīng)用，一開始采用的是間接同化，Treadon[1]對(duì)SSMI反演的降水資料進(jìn)行了間接同化，研究表明加入同化資料起到了一定的作用，但是當(dāng)某些地區(qū)沒有降水的時(shí)候就沒有資料進(jìn)入同化系統(tǒng)中，此外Treadon發(fā)現(xiàn)采用間接同化大氣可降水量（TCWV）會(huì)中斷哈德萊環(huán)流。鑒于間接同化有這樣的缺點(diǎn)，Okamoto通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)相比間接同化海表面風(fēng)速和大氣可降水量，直接同化SSM/I輻射率資料效果更好，而且不會(huì)中斷哈德萊環(huán)流。Jean-Deancois[2]采用SSM/I及TMI降水率資料和歐洲四維同化系統(tǒng)進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)SSM/I和TMI對(duì)溫帶地區(qū)的降水預(yù)報(bào)都有很大的改進(jìn)作用，但相比較而言SSM/I的同化效果整體好于TMI。Okamoto[3]使用NCEP的GSI同化系統(tǒng)對(duì)SSM/I的輻射率資料進(jìn)行直接同化，并利用輻射傳輸模式剔除了受云雨條件影響的數(shù)據(jù)，質(zhì)量控制方案為：（1）剔除亮溫小于70K或大于320K的數(shù)據(jù)；（2）剔除水平極化亮溫減去垂直極化亮溫大于2K的數(shù)據(jù)。云檢測(cè)方案為：（1）19GHz、22GHz、37GHz和89GHz各通道的云中液態(tài)水含量分別超過0.35kg/m2、0.27kg/m2、0.10kg/m2和0.024kg/m2時(shí)，剔除該數(shù)據(jù)；（2）觀測(cè)場(chǎng)與背景場(chǎng)之差如果大于對(duì)應(yīng)通道的特定觀測(cè)誤差，予以剔除。表1列出了各通道的云中液態(tài)水含量臨界值和觀測(cè)誤差臨界值。同化結(jié)果表明，熱帶地區(qū)和北半球的降水量得到了一定增加，南半球中高緯地區(qū)的降水量有輕微減小。總體而言，SSM/I資料的加入提高了全球預(yù)報(bào)技術(shù)，尤其是測(cè)量熱帶地區(qū)200hPa的風(fēng)矢量誤差，并且在臺(tái)風(fēng)路徑模擬方面也減小了誤差（表1）。

1.2 SSMIS

目前，在DMSP計(jì)劃中，SSMIS取代了SSM/I，SSM/T和SSM/T-2，實(shí)現(xiàn)垂直探測(cè)和成像遙感的有機(jī)結(jié)合，SSMIS在SSMI通道頻率調(diào)整的基礎(chǔ)上增加了17個(gè)通道。Kazumori[4]等利用日本氣象廳全球數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)，對(duì)SSMIS南半球500hPa高度數(shù)據(jù)進(jìn)行低分辨率（TL319L60）同化試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)預(yù)報(bào)時(shí)間為一天時(shí)，加入SSMIS數(shù)據(jù)效果全面好于不加入SSMIS，而預(yù)報(bào)時(shí)間為3、5、7天時(shí)，加入SSMIS資料的絕大部分效果都好于不加入，表明SSMIS資料能夠顯著地改善預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，下一步計(jì)劃采用日本業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行高分辨率（TL959L60）同化試。Okamoto等研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)過偏差訂正后SSMIS數(shù)據(jù)質(zhì)量和SSMI非常相似，他們采用了和SSMI相同的質(zhì)量控制和云檢測(cè)方案，同化結(jié)果表明對(duì)分析850hPa溫度和大氣水汽總量有一定的積極作用。為了同化SSMIS資料，NOAA還發(fā)展了新的質(zhì)量控制方法和云檢測(cè)方案：（1）觀測(cè)場(chǎng)與沒有經(jīng)過偏差訂正的背景場(chǎng)的差值大于等于3.5K時(shí)，予以剔除；（2）第2通道（52.8GHz）與經(jīng)過偏差訂正的背景場(chǎng)的差值大于1.5K時(shí)，剔除12—16通道（19V/H，22V，37V/H）數(shù)據(jù)；（3）云中液態(tài)水含量臨界值剔除方法，具體數(shù)值不同于SSM/I（見表2）。可以看出，新的質(zhì)量控制方法在原有基礎(chǔ)上加入了對(duì)非成像通道數(shù)據(jù)的利用，更具準(zhǔn)確性。NOAA的全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)同化SSMIS資料后，對(duì)提高全球中期數(shù)值預(yù)報(bào)水平產(chǎn)生了較小的正效果。Bell[5]等基于MetOffice，ECMWF，NCEP和NRL四個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)值預(yù)報(bào)中心對(duì)DMPS-F16的SSMIS成像資料進(jìn)行同化，結(jié)果顯示在南半球產(chǎn)生了正影響，1—4天的海平面氣壓預(yù)報(bào)誤差減小了0.5%-2.5%（表2）。

1.3 AMSR-E

AMSR-E微波成像儀與SSM/I最大的區(qū)別在于它有四個(gè)低頻通道，即6.9GHz和10.6GHz（雙極化），而低頻通道對(duì)地表和海表面的氣象要素非常敏感，因此研究人員針對(duì)這兩個(gè)低頻通道在同化系統(tǒng)的應(yīng)用效果開展了許多工作。Kazumori[6]發(fā)現(xiàn)同化AMSR-E資料對(duì)海表面風(fēng)速的研究具有積極作用，6.9GHz和10.6GHz垂直極化通道對(duì)海溫非常敏感，在高風(fēng)速的條件下，6.9GHz和10.6GHz的水平通道敏感性迅速變大，同化AMSR-E資料對(duì)臺(tái)風(fēng)和暴雨等天氣現(xiàn)象進(jìn)行模擬，發(fā)現(xiàn)在所有天氣條件下AMSR-E的風(fēng)速數(shù)據(jù)都使得分析場(chǎng)中的表面風(fēng)速增加，并增加了臺(tái)風(fēng)中心的強(qiáng)度和最大風(fēng)速，提高了臺(tái)風(fēng)的預(yù)報(bào)水平。此外，Kazumori還發(fā)現(xiàn)在同化系統(tǒng)中加入AMSR-E資料使得數(shù)值模式對(duì)于降水的模擬更接近實(shí)際觀測(cè)情況，采用的質(zhì)量控制方案和云檢測(cè)方案和Okamoto對(duì)于SSMI的方案相似，具體數(shù)值見表3。

在微波成像資料的同化研究過程中，許多和同化相關(guān)的技術(shù)和方法也同步得到了快速發(fā)展。譬如，NCEP針對(duì)AMSR-E的低頻通道設(shè)計(jì)了一個(gè)新的微波海洋輻射模式，應(yīng)用于CRTM快速輻射傳輸模式中，研究發(fā)現(xiàn)新的海洋輻射模式能夠更加有效地從AMSR-E輻射率資料中獲取海表面信息，對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明采用該海洋輻射模式對(duì)南半球的正影響更加顯著[6]。

2 我國(guó)研究進(jìn)展

我國(guó)在微波成像資料同化方面起步較晚，對(duì)于微波成像儀，利用AMSR-E進(jìn)行的研究較多，但對(duì)SSM/I和SSMIS等其他微波成像儀研究很少。例如鄭祚芳等[7]針對(duì)衛(wèi)星觀測(cè)資料具有水平分辨率高，觀測(cè)面廣闊，測(cè)量誤差易于掌握等優(yōu)點(diǎn)，分析和總結(jié)了目前衛(wèi)星觀測(cè)資料在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式中的應(yīng)用情況，并對(duì)其未來(lái)發(fā)展做了一些有益的探討。付秀麗等通過研究發(fā)展一個(gè)數(shù)據(jù)分析方法，判斷AMSR-E亮溫同化系統(tǒng)土壤水分的預(yù)報(bào)誤差[8]。史小康等利用AMSR-E亮度溫度資料，估算了高原東北部的土壤濕度值；還利用耦合了Noah陸面模型的WRF中尺度模式WRF-Noah，結(jié)合牛頓松馳逼近同化法對(duì)AMSR-E估算的土壤濕度進(jìn)行了同化試驗(yàn)[9]?；嗜翰┰O(shè)計(jì)了一個(gè)一維+四維變分同化系統(tǒng)的流程，并將其應(yīng)用于云水污染的SSM/I資料的同化，發(fā)現(xiàn)結(jié)果好于不加入受云水污染的SSM/I資料[10]。對(duì)于我國(guó)自主研發(fā)的MWRI微波成像儀，陸其峰利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心系統(tǒng)對(duì)FY-3A資料進(jìn)行了同化研究，結(jié)果表明同化FY-3A數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度有一定改進(jìn)[11]。

3 總結(jié)

相比于國(guó)外的研究進(jìn)展，我國(guó)在微波成像資料同化方面發(fā)展水平和國(guó)外還存在一定差距。DMSP-F16作為美國(guó)國(guó)防衛(wèi)星，已搭載SSMIS成功運(yùn)行多年，資料使用效果良好，在軍事氣象保障、天氣預(yù)報(bào)、強(qiáng)對(duì)流監(jiān)測(cè)和洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)、水文應(yīng)用方面發(fā)揮了巨大作用。該系列衛(wèi)星不僅已經(jīng)更新多次，而且在美國(guó)未來(lái)的衛(wèi)星計(jì)劃中，同時(shí)擁有微波成像和微波探測(cè)兩類通道的微波探測(cè)器將繼續(xù)發(fā)展，因?yàn)橥ǖ兰?xì)化后能采集到更加豐富的微波遙感信息，帶來(lái)更加廣闊的應(yīng)用前景。目前我國(guó)自主氣象衛(wèi)星的發(fā)展正進(jìn)入一個(gè)快速發(fā)展的時(shí)期，特別是即將發(fā)射的氣象衛(wèi)星搭載的微波成像傳感器，與SSMIS成像通道頻率接近，針對(duì)微波成像資料在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究迫在眉睫，因此借鑒國(guó)外先進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)和完善的技術(shù)對(duì)改進(jìn)我國(guó)微波成像資料同化在數(shù)值模式中的應(yīng)用將大有裨益。

【參考文獻(xiàn)】

[1]Treadon， R. E.， H.-L. Pan， W.-S. Wu， Y. Lin， W. Olson， and R. Kuligowski. Global and regional moisture analyses at NCEP. Proc[Z]. ECMWF/GEWEX Workshop on Humidity Analysis， Reading， United Kingdom， ECMWF，2002：33-47.

[2]Mahfouf J， Bauer P， Marécal V. The assimilation of SSM/I and TMI rainfall rates in the ECMWF 4D-Var system[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society， 2005， 131（606）： 437-458.

[3]Okamoto K， Derber J C. Assimilation of SSM/I radiances in the NCEP global data assimilation system[Z]. Monthly weather review，2006，134（9）：2612-2631.

[4]Kazumori M. Assimilation Experiments on Pre-processed DMSP-F16 SSMIS Radiance Data in the JMA Global 4D-Var Data Assimilation System[Z]. CAS/JSC WGNE Res. Activ. Atmos. Oceanic Modell，2009，39：1.23-1.24.

[5]Bell W， Candy B， Atkinson N， et al. The assimilation of SSMIS radiances in numerical weather prediction models[J]. Geoscience and Remote Sensing， IEEE Transactions on， 2008， 46（4）： 884-900.

[6]Kazumori M， Liu Q， Treadon R， et al. Impact study of AMSR-E radiances in the NCEP global data assimilation system[J]. Monthly Weather Review， 2008， 136（2）： 541-559.

[7]鄭祚芳，沈桐立.氣象衛(wèi)星探測(cè)資料在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J].氣象，2001，27（9）：3-8.

[8]付秀麗，施建成.AMSR-E亮溫同化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2010，03：342-345.

[9]史小康，文軍，王磊，等.545 AMSR-E 衛(wèi)星亮度溫度數(shù)據(jù)在高原東北部土壤濕度觀測(cè)和模擬中的應(yīng)用[J].2010.

[10]皇群博.云水污染的衛(wèi)星微波資料變分同化技術(shù)[D].國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2011.

[11]Lu Q F. Initial evaluation and assimilation of FY-3A atmospheric sounding data in the ECMWF System[Z]. Sci China Earth Sci， 2011， 54， doi：10.1007/s11430-011-4243-9.

[責(zé)任編輯：湯靜]