胡皓 翁富忠

（中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081）

0 引言

近年來(lái)，隨著星載探測(cè)儀器的進(jìn)步以及地面算法能力的提升，衛(wèi)星資料在大氣探測(cè)和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中的作用越來(lái)越顯著。對(duì)于海上以及常規(guī)觀測(cè)資料稀少的部分陸地區(qū)域，衛(wèi)星資料作為彌補(bǔ)地基觀測(cè)不足的重要手段尤為重要。有效利用衛(wèi)星觀測(cè)資料，對(duì)提高我國(guó)氣象預(yù)報(bào)以及防災(zāi)減災(zāi)能力有重要意義。

與可見(jiàn)光和紅外波段的探測(cè)儀器相比，星載微波波段探測(cè)儀器具備一定的穿云透雨能力，且其探測(cè)波段對(duì)包括大氣溫度、濕度、云水、云冰、雨水、表面風(fēng)等要素更敏感，是監(jiān)測(cè)大氣三維垂直結(jié)構(gòu)的重要手段，尤其對(duì)已經(jīng)成云致雨的災(zāi)害天氣系統(tǒng)內(nèi)部熱力結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)具有重要意義。隨著儀器制造技術(shù)的提升，目前的微波探測(cè)儀已經(jīng)覆蓋了包括50～60 GHz、118 GHz附近的氧氣吸收帶，以及183 GHz附近的水汽吸收帶，并包含了部分微波窗區(qū)探測(cè)通道。如何有效利用這些探測(cè)信息，在不同下墊面不同天氣條件下反演出合理可靠的大氣三維熱力結(jié)構(gòu)，是亟待解決的科研和技術(shù)問(wèn)題。

盡管微波探測(cè)儀具備一定的穿云透雨能力，但是在強(qiáng)降水條件下的反演結(jié)果依然存在較大誤差。因此如何在反演算法中考慮與強(qiáng)降水相關(guān)的散射過(guò)程影響一直是熱門研究問(wèn)題。熱帶氣旋（Tropical Cyclone， TC）是影響我國(guó)的主要災(zāi)害性天氣之一，由于海上缺乏常規(guī)觀測(cè)資料，因此微波探測(cè)儀是海上TC三維熱力結(jié)構(gòu)的重要觀測(cè)手段，也是微波遙感大氣溫濕廓線的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。目前研究中主要使用兩種方法從衛(wèi)星微波觀測(cè)中反演TC熱力結(jié)構(gòu)，一種是基于回歸方程的統(tǒng)計(jì)算法，另一種是一維變化算法（1-Dimensional VARiation，1DVAR）。

本文將從統(tǒng)計(jì)回歸和一維變分兩種算法出發(fā)介紹大氣溫濕廓線反演算法的研究進(jìn)展，討論未來(lái)搭載于新平臺(tái)上的微波探測(cè)儀反演和應(yīng)用思路。在此基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)的研究方向和策略提出展望。

1 基于統(tǒng)計(jì)回歸的反演算法及其在熱帶氣旋監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

回歸統(tǒng)計(jì)算法主要基于微波輻射和大氣溫度基本呈線性關(guān)系的物理?xiàng)l件，并且要求微波儀器各通道的權(quán)重函數(shù)要相對(duì)穩(wěn)定。則等壓面

p

上的溫度

T

(

p

)可以表示為微波探測(cè)儀各通道觀測(cè)亮溫的線性組合，即：

其中：

p

代表大氣層等壓面；求和函數(shù)代表與等壓面

p

上溫度

T

(

p

)相關(guān)的微波探測(cè)儀通道觀測(cè)亮溫的加權(quán)平均（即通道

i

到

i

觀測(cè)亮溫的加權(quán)平均）；

C

(

p

)代表擬合系數(shù)，一般基于參照氣溫?cái)?shù)據(jù)根據(jù)最小二乘法擬合得到。Kidder等針對(duì)AMSU-A（Advanced Microwave Sounding Unit-A）儀器使用無(wú)線電探空儀觀測(cè)的溫度估計(jì)回歸系數(shù)。為了使無(wú)線電探空儀與AMSU-A的空間匹配樣本足夠大，他們首先將所有AMSU-A觀測(cè)值調(diào)整至星下點(diǎn)。Kidder等認(rèn)為，這樣做可以減小由于不同掃描角上擬合樣本量不同造成的反演數(shù)據(jù)里與掃描角度有關(guān)的偏差（scan-angledependent biases）。在他們的模型中，AMSU-A通道1～7不用于100 hPa以上的溫度反演，以確保沒(méi)有高海拔地形污染以及強(qiáng)降水云系污染；通道1～5不用于700～115 hPa的反演，以減少?gòu)?qiáng)降水造成的污染（圖1a）。Zhu等在此基礎(chǔ)上直接在公式（1）中考慮了掃描角度，改進(jìn)后的反演方程如下：

圖1 （a）Kidder等[1]反演AMSU-A（NOAA-15衛(wèi)星）觀測(cè)得到的颶風(fēng)Bonnie（1998年8月25日）暖心結(jié)構(gòu)；（b）Tian等[12]反演AMSU-A（NOAA-18衛(wèi)星）觀測(cè)得到的颶風(fēng)Michael（2012年9月7日）暖心結(jié)構(gòu)；（c）Lin等[13]反演ATMS（NPP衛(wèi)星）觀測(cè)得到的颶風(fēng)Maria（2017年9月25日）暖心結(jié)構(gòu) Fig. 1 Retrieved warm core structure of: (a) Hurricane Bonnie (25 August 1998) observed by AMSU-A (NOAA-15) by Kidder et al. [1], (b) Hurricane Michael (7 September 2012) observed by AMSU-A (NOAA-18) was retrieved by Tian and Zou[12], (c) Hurricane Maria (25 September 2017) observed by ATMS (NPP) by Lin and Weng[13]

其中：

θ

代表掃描角，

C

(

p

)代表與掃描角相關(guān)的各個(gè)等壓面上的擬合系數(shù)。Knaff等使用類似的統(tǒng)計(jì)回歸方法反演AMSU-A，得到TC暖心結(jié)構(gòu)以及平衡流場(chǎng)的切向風(fēng)。他們的研究中自920～50 hPa選取了23個(gè)等壓面，并對(duì)186個(gè)個(gè)例進(jìn)行了反演試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)暖心高度大致位于12 km左右。

目前基于AMSU儀器的TC結(jié)構(gòu)反演業(yè)務(wù)化系統(tǒng)主要有兩種，他們均是使用多元線性回歸來(lái)實(shí)現(xiàn)的。一種是美國(guó)威斯康辛麥迪遜大學(xué)的CIMSS（Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies）提出的回歸算法，另一種是美國(guó)科羅拉多大學(xué)CIRA（Cooperative Institute for Research in the Atmosphere）提出的回歸算法。

然而，使用AMSU得到的反演結(jié)果受到的質(zhì)疑，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為AMSU的水平分辨率不足以分辨與散射效應(yīng)相關(guān)的低層溫度負(fù)異常。Zhu等基于Zhu等為AMSU-A開(kāi)發(fā)的反演算法，使用具有更高水平分辨率和更多通道的ATMS（Advanced Technology Microwave Sounder）儀器對(duì)10個(gè)TC個(gè)例的暖心結(jié)構(gòu)進(jìn)行反演，發(fā)現(xiàn)ATMS反演的暖心與TC強(qiáng)度密切相關(guān)，但低層由于強(qiáng)散射造成的溫度負(fù)異常依然存在。Tian等發(fā)現(xiàn)，式（2）并不能完全避免與掃描角度有關(guān)的反演偏差，因此他們對(duì)該算法進(jìn)行了進(jìn)一步改進(jìn)。改進(jìn)公式如下：

其中在擬合系數(shù)時(shí)僅考慮與等壓面

p

上的氣溫具有高相關(guān)性的通道，且他們并沒(méi)有使用無(wú)線電探空儀資料進(jìn)行擬合，而是使用數(shù)值預(yù)報(bào)模式中反演時(shí)間前兩周的數(shù)值預(yù)報(bào)結(jié)果作為參考值進(jìn)行擬合。因此，他們的反演算法中系數(shù)是動(dòng)態(tài)的且每次都需要進(jìn)行數(shù)值模擬并重新訓(xùn)練。雖然能夠在一定程度上減小與掃描角度相關(guān)的偏差，但計(jì)算成本卻大幅上漲（圖1b）。Lin等對(duì)其進(jìn)一步進(jìn)行了改進(jìn)，他們使用歷史一段特定時(shí)間內(nèi)的GFS分析場(chǎng)資料與ATMS觀測(cè)進(jìn)行時(shí)空匹配并訓(xùn)練系數(shù)，并且他們?cè)谟?xùn)練系數(shù)時(shí)對(duì)晴空和有云區(qū)域分別進(jìn)行，從而實(shí)現(xiàn)基于云分類的動(dòng)態(tài)擬合系數(shù)以反演TC溫度場(chǎng)結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明他們可以有效反演出TC的暖心結(jié)構(gòu)，且暖心強(qiáng)度與TC強(qiáng)度具有很好的線性關(guān)系。并且由于不需要調(diào)用數(shù)值預(yù)報(bào)模式訓(xùn)練系數(shù)，其計(jì)算量遠(yuǎn)小于Tian等（圖1c）。

以上研究結(jié)果表明，在反演算法中有效處理散射條件是提高災(zāi)害天氣熱力結(jié)構(gòu)反演精度的關(guān)鍵。但是，這類基于回歸方程的反演方案僅適用于對(duì)溫度廓線的反演，濕度廓線結(jié)構(gòu)以及與降水直接相關(guān)的水成物廓線結(jié)構(gòu)無(wú)法通過(guò)此類方案反演。而且微波探測(cè)儀中的高頻水汽吸收帶通道（例如ATMS的183 GHz附近通道）在此類研究中均被剔除，造成大量低層觀測(cè)信息沒(méi)有被有效利用。

2 基于一維變分的反演算法及其在熱帶氣旋監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

早在2005年，Liu等便基于AMSU提出了1DVAR反演方案，與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中的變分資料同化類似。主要思路是以快速輻射傳輸模式作為觀測(cè)算子，給定大氣背景場(chǎng)、背景場(chǎng)協(xié)方差矩陣、觀測(cè)算子誤差矩陣、觀測(cè)信息等，最小化下列代價(jià)函數(shù)（Cost Function）以得到大氣狀態(tài)量反演產(chǎn)品。1DVAR的代價(jià)函數(shù)

J

(

X

)如下：

其中：

X

和

B

分別代表背景大氣狀態(tài)量（初猜值）以及大氣狀態(tài)量的協(xié)方差矩陣。

Y

代表觀測(cè)資料。

Y

(

X

)代表基于大氣狀態(tài)量

X

通過(guò)觀測(cè)算子（快速輻射傳輸模式）

Y

計(jì)算得到的模擬觀測(cè)資料。

E

代表觀測(cè)資料及/或觀測(cè)算子的誤差矩陣。最小化代價(jià)函數(shù)

J

(

X

)即等同于求解如下等式：

其中：

n

代表迭代次數(shù)。

K

代表觀測(cè)算子

Y

相對(duì)于大氣狀態(tài)量

X

的雅克比行列式。由于觀測(cè)算子

Y

通常使用大氣輻射傳輸模式，其輸入量包括大氣溫度、濕度、水成物廓線以及部分地表參數(shù)（如地表溫度、地表氣壓、地表類型等），因此通過(guò)1DVAR反演得到的大氣狀態(tài)量

X

也可以包含上述變量。這與僅能反演出大氣溫度廓線的統(tǒng)計(jì)回歸算法相比有巨大優(yōu)勢(shì)。也因此成為目前歐洲和美國(guó)反演星載微波探測(cè)儀的主要方法，并被應(yīng)用于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的全天空資料同化系統(tǒng)中。目前，美國(guó)業(yè)務(wù)化微波反演系統(tǒng)MiRS（Microwave Integrated Retrieval System）反演產(chǎn)品包括直接反演產(chǎn)品（溫度廓線、濕度廓線、云液水廓線、云冰廓線、雨水廓線、地表發(fā)射率、地表溫度），垂直積分產(chǎn)品（整層可降水量、雨水路徑、云冰路徑、云水路徑），后處理產(chǎn)品（海冰、雪水當(dāng)量、積雪類型、陸表濕度、降水率、降雪率、風(fēng)速風(fēng)向、云頂高度、云厚度、云類型）三大類共數(shù)十種。

與統(tǒng)計(jì)回歸算法的驗(yàn)證方式類似，許多1DVAR算法的研究也針對(duì)TC條件下的反演精度進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。Han等提出了一個(gè)基于1DVAR的微波反演平臺(tái)（Microwave Retrieval Testbed，MRT），他們?cè)诜囱葜幸悦绹?guó)標(biāo)準(zhǔn)大氣廓線作為背景場(chǎng)和初猜值（First Guess），以快速輻射傳輸模式CRTM（Community Radiative Transfer Model）作為觀測(cè)算子，并使用ATMS觀測(cè)反演出合理的颶風(fēng)暖心結(jié)構(gòu)。他們的研究中測(cè)試了不同通道對(duì)1DVAR反演結(jié)果的影響，發(fā)現(xiàn)當(dāng)僅使用ATMS通道4～15的觀測(cè)時(shí)，反演出的暖心結(jié)構(gòu)最為合理，這可以歸因于強(qiáng)散射條件下，高頻的水汽通道（ATMS通道16～22）在觀測(cè)算子（CRTM）中誤差較大，排除這些通道的影響可以得到更合理的暖心結(jié)構(gòu)。然而，排除高頻通道的同時(shí)也會(huì)降低反演出的水汽廓線的精度，并且由于高頻通道多分布在對(duì)流層低層，排除后低層通道過(guò)少會(huì)導(dǎo)致在TC強(qiáng)度較強(qiáng)時(shí)仍然存在低層的冷異常中心，這與基于多元線性回歸算法的反演結(jié)果類似（圖2b）。美國(guó)業(yè)務(wù)化微波反演系統(tǒng)MiRS也存在類似的問(wèn)題（圖2a）。為了改進(jìn)MiRS系統(tǒng)在TC條件下的反演效果，其開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)最近基于原版MiRS系統(tǒng)研制出了新一代的MiRS-TC系統(tǒng)，目前仍處于實(shí)驗(yàn)階段。MiRS-TC系統(tǒng)針對(duì)TC條件設(shè)計(jì)了與TC中心位置相關(guān)的動(dòng)態(tài)大氣背景場(chǎng)，以及與降水狀態(tài)相關(guān)的動(dòng)態(tài)通道選擇方案。初步評(píng)估結(jié)果表明，這種方案可以反演出合理的TC結(jié)構(gòu)，低層的冷異常中心也可以被有效減弱（圖2c）。但是這種算法由于依賴TC中心位置信息，因此僅能適用于已知TC位置的情況下，無(wú)法實(shí)時(shí)運(yùn)行。并且該方案缺乏普適應(yīng)，對(duì)于非TC條件并不適用。

圖2（a）MiRS系統(tǒng)業(yè)務(wù)反演ATMS（NPP衛(wèi)星）觀測(cè)得到的颶風(fēng)Florence（2018年9月12日）暖心結(jié)構(gòu)[24]； （b） Han等[18]反演ATMS（NPP衛(wèi)星）觀測(cè)得到的颶風(fēng)Harvey（2017年8月24日）暖心結(jié)構(gòu)；（c）MiRS-TC系統(tǒng)反演ATMS（NPP衛(wèi)星）觀測(cè)得到的颶風(fēng)Florence（2018年9月12日）暖心結(jié)構(gòu)[19] Fig. 2 Retrieved warm core structure of: (a) Hurricane Florence (12 September 2018) observed by ATMS(NPP)[24], (b) Hurricane Harvey (24 August 2017) observed by ATMS(NPP) was retrieved by Han and Weng[18], (c) Hurricane Florence (12 September 2018) observed by ATMS (NPP)[19]

3 場(chǎng)景自適應(yīng)的一維變分反演算法及其在熱帶氣旋監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

目前大多數(shù)的反演算法在TC條件下均存在比較明顯的誤差，這可以主要?dú)w因于反演算法對(duì)不同場(chǎng)景的適應(yīng)能力不足。對(duì)于海上TC的反演，最重要的場(chǎng)景適應(yīng)能力是對(duì)不同天氣條件（也可以理解為不同大氣散射條件）的適應(yīng)能力。大氣中降水過(guò)程可以粗略分為層云降水和對(duì)流云降水兩類，這兩類降水對(duì)應(yīng)的大氣狀態(tài)（如溫度濕度）及雷達(dá)回波結(jié)構(gòu)和微物理結(jié)構(gòu)有很大區(qū)別。Wang等發(fā)現(xiàn)，與層云降水相比對(duì)流云降水的溫度廓線表現(xiàn)為在對(duì)流層低層更冷而在對(duì)流層中層更溫暖。由于微波探測(cè)儀中的高頻通道對(duì)降水十分敏感，因此采用根據(jù)降水類型的場(chǎng)景自適應(yīng)反演算法十分有必要。在統(tǒng)計(jì)回歸和1DVAR反演算法的研究中，均有學(xué)者嘗試針對(duì)不同天氣條件采用不同反演方案，結(jié)果均表明適應(yīng)天氣條件的反演方案可以有效提高TC條件下的反演精度。但是，Lin等的反演算法是基于統(tǒng)計(jì)回歸模型，并不能反演出大氣濕度等其他狀態(tài)量。Grassotti等的反演算法雖然基于1DVAR，但他們的天氣條件適應(yīng)方案針對(duì)TC條件設(shè)計(jì)，并不能拓展到全球范圍。因此，亟需一種可以適用于全球范圍的基于1DVAR的場(chǎng)景自適應(yīng)反演算法。

Hu等針對(duì)散射效應(yīng)的影響改進(jìn)了1DVAR方案，他們分別使用了不同的大氣背景場(chǎng)反演晴空、層云和對(duì)流云條件下的觀測(cè)像元，基于ATMS儀器成功在熱帶氣旋條件下反演出合理的三維熱力結(jié)構(gòu)。在散射較強(qiáng)的熱帶氣旋內(nèi)核區(qū)低層，Hu等改進(jìn)后的反演結(jié)果與美國(guó)MiRS業(yè)務(wù)反演的ATMS結(jié)果相比，溫度和濕度反演誤差均有明顯降低。這說(shuō)明在1DVAR算法中合理處理散射像元對(duì)提高災(zāi)害天氣熱力結(jié)構(gòu)的反演精度有重要作用。并且，Hu等發(fā)現(xiàn)當(dāng)針對(duì)散射效應(yīng)改進(jìn)1DVAR方案后，同時(shí)使用所有通道的反演誤差要明顯低于僅使用低頻氧氣吸收帶通道的反演誤差，說(shuō)明有效利用微波溫度計(jì)和微波濕度計(jì)的全部探測(cè)信息可以改進(jìn)對(duì)災(zāi)害天氣系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)結(jié)果。

Hu等將這一場(chǎng)景自適應(yīng)的反演算法拓展到風(fēng)云三號(hào)D星（FY-3D）搭載的微波探測(cè)儀。由于FY-3D同時(shí)搭載微波溫度計(jì)（MWTS）和微波濕度計(jì)（MWHS）兩部?jī)x器，為了同時(shí)利用兩部?jī)x器的探測(cè)信息，Hu等采用了Han等的微波探測(cè)儀融合技術(shù)生成MWTS和MWHS融合產(chǎn)品。他們的結(jié)果表明，與美國(guó)的飛機(jī)下投式探空儀觀測(cè)資料相比，在TC內(nèi)核區(qū)和外圍區(qū)反演FY-3D微波探測(cè)儀的溫濕度誤差明顯優(yōu)于美國(guó)MiRS同類業(yè)務(wù)化反演產(chǎn)品（圖3），且不論TC的強(qiáng)度大小，內(nèi)核區(qū)對(duì)流層底層的異常冷池均有明顯減弱（圖4），反演得到的TC結(jié)構(gòu)更加合理精確。基于反演結(jié)果，Hu等使用大氣濕靜力平衡方程對(duì)溫濕度廓線進(jìn)行垂直積分，以獲取海平面氣壓場(chǎng)結(jié)構(gòu)，并通過(guò)海平面氣壓對(duì)TC進(jìn)行定位定強(qiáng)試驗(yàn)。他們的結(jié)果表明，場(chǎng)景自適應(yīng)反演FY-3D微波探測(cè)儀對(duì)TC的定位誤差和定強(qiáng)誤差可以分別比美國(guó)同類業(yè)務(wù)化產(chǎn)品降低約52.79%和36.91%，進(jìn)一步驗(yàn)證了場(chǎng)景自適應(yīng)1DVAR算法在TC內(nèi)核區(qū)結(jié)構(gòu)反演的重要性。

圖3 基于場(chǎng)景自適應(yīng)1DVAR反演FY-3D衛(wèi)星微波探測(cè)儀（藍(lán)色和黃色曲線）以及NPP衛(wèi)星ATMS微波探測(cè)儀（紅色曲線）的溫度和濕度廓線誤差[23] （a，c）颶風(fēng)內(nèi)核區(qū)，（b，d）颶風(fēng)外圍（藍(lán)色和黃色曲線分別代表未使用和使用FY-3D衛(wèi)星微波探測(cè)儀中的118 GHz探測(cè)通道） Fig. 3 Temperature and humidity profile errors of FY-3D satellite microwave detector (blue and yellow curves) and NPP satellite ATMS microwave detector (red curve) retrieved based on scene adaptive 1DVAR[23] (a,c) in the inner region of the hurricane, (b, d) the outer region of the hurricane (The blue and yellow curves represent the 118 GHz detection channels in the unused and used FY-3D satellite microwave detectors, respectively)

圖4 基于場(chǎng)景自適應(yīng)1DVAR算法反演FY-3D微波探測(cè)儀觀測(cè)得到的颶風(fēng)Florence和Michael各時(shí)次暖心結(jié)構(gòu)[23] Fig. 4 Retrieved warm core structure of Hurricane Florence and Michael observed by FY-3D microwave detector based on scene adaptive 1DVAR algorithm[23]

4 未來(lái)星載微波探測(cè)儀平臺(tái)展望

由于目前星載微波探測(cè)儀主要搭載于極軌衛(wèi)星平臺(tái)上，對(duì)同一觀測(cè)點(diǎn)的重訪問(wèn)周期過(guò)長(zhǎng)是其主要缺陷之一。把目前所有的美國(guó)NOAA、歐洲METOP和中國(guó)FY-3業(yè)務(wù)極軌衛(wèi)星提供的微波溫度探測(cè)資料加在一起，在時(shí)間分辨率上還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能捕捉到快速發(fā)展的災(zāi)害性天氣系統(tǒng)。此外，衛(wèi)星計(jì)劃中經(jīng)常性的發(fā)射延遲和在軌衛(wèi)星微波探測(cè)的過(guò)早失效，譬如FY-3C的微波溫度探測(cè)，往往導(dǎo)致嚴(yán)重的觀測(cè)缺口，進(jìn)一步減小極軌衛(wèi)星對(duì)強(qiáng)風(fēng)暴的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)能力。因此亟需探索新的微波探測(cè)儀搭載平臺(tái)，以充分發(fā)揮微波探測(cè)儀在災(zāi)害天氣監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)中的作用。

4.1 靜止衛(wèi)星微波載荷平臺(tái)及其應(yīng)用前景展望

與極軌衛(wèi)星相比，靜止衛(wèi)星可以對(duì)某一區(qū)域進(jìn)行連續(xù)觀測(cè)?，F(xiàn)有靜止氣象衛(wèi)星上僅能搭載可見(jiàn)光/紅外探測(cè)儀，雖然這些儀器可以很好地追蹤風(fēng)暴發(fā)展的軌跡，但是由于云和降水的遮擋，這些儀器無(wú)法獲取風(fēng)暴內(nèi)部的熱力學(xué)結(jié)構(gòu)。如果將半米天線尺寸的星載微波探測(cè)儀放置在靜止衛(wèi)星平臺(tái)上，則50～60 GHz通道的空間分辨率只有100～200 km，這個(gè)分辨率將無(wú)法滿足分辨強(qiáng)風(fēng)暴水平結(jié)構(gòu)的需求。若要得到50 km或更高的空間分辨率，那么在50 GHz的探測(cè)頻率下的真實(shí)孔徑尺寸大約為4 m或更大。在目前的技術(shù)條件下，不僅建造這樣的微波探測(cè)儀非常昂貴，而且將其發(fā)射到靜止軌道上也有著非常大的挑戰(zhàn)性。這就是迄今為止尚無(wú)靜止衛(wèi)星平臺(tái)微波載荷的主要原因。

21世紀(jì)初期開(kāi)始被關(guān)注的合成孔徑成像設(shè)想，使得靜止軌道微波載荷成為可能。這種設(shè)想不僅可以在滿足空間分辨率需求的前提下大大降低天線體積，同時(shí)這種系統(tǒng)孔徑的尺寸易于擴(kuò)展以滿足未來(lái)的需求。美國(guó)、歐洲和中國(guó)正在研制的靜止微波衛(wèi)星GeoSTAR、GAS和FY-4M，都是基于這種合成孔徑成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)的?；陟o止軌道微波載荷，我們不僅可以對(duì)特定區(qū)域的災(zāi)害天氣系統(tǒng)三維熱力結(jié)構(gòu)（包括溫度濕度和水成物分布）進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)，甚至還可以通過(guò)導(dǎo)風(fēng)算法或光流法追蹤得到三維大氣風(fēng)場(chǎng)。Lambrigtsen等基于仿真的GeoSTAR觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)TC條件下的風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行導(dǎo)風(fēng)計(jì)算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在15 min時(shí)間間隔和25 km水平分辨率的條件下大氣導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的風(fēng)速大小和方向均方根誤差分別可以達(dá)到2 m/s以內(nèi)和15°以內(nèi)。這種衛(wèi)星三維風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品將極大彌補(bǔ)衛(wèi)星資料監(jiān)測(cè)風(fēng)場(chǎng)的空白。

4.2 小衛(wèi)星星座微波載荷平臺(tái)及其應(yīng)用前景展望

另一種快速可行的新型平臺(tái)是小衛(wèi)星星座微波載荷平臺(tái)，每顆衛(wèi)星攜帶一個(gè)微波載荷的小衛(wèi)星星座就能夠在全球范圍內(nèi)監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)快速發(fā)展的天氣系統(tǒng)。與靜止微波載荷相比，小衛(wèi)星微波載荷平臺(tái)研發(fā)成本和造價(jià)更低，且能按需求覆蓋全球大部分區(qū)域，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)全球天氣系統(tǒng)的高時(shí)間分辨率觀測(cè)，并有可能實(shí)現(xiàn)全球大氣三維風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品。與傳統(tǒng)極軌微波載荷相比，小衛(wèi)星造價(jià)和發(fā)射成本更低，可以輕松形成星座組網(wǎng)觀測(cè)，一次發(fā)射的失利對(duì)整個(gè)任務(wù)帶來(lái)極低的影響。

如表1所示，小衛(wèi)星微波載荷按照用途一般分為兩類，一類用于全球觀測(cè)，如MicroMAS計(jì)劃和MiRaTA計(jì)劃；一類用于特定區(qū)域（如熱帶和中緯度地區(qū)）觀測(cè)，如TROPICS計(jì)劃和TEMPSET計(jì)劃。近年來(lái)也出現(xiàn)了特定功能的小衛(wèi)星星座計(jì)劃，例如CYGNSS小衛(wèi)星星座計(jì)劃通過(guò)接受海表面對(duì)GPS信號(hào)的散射特征來(lái)估計(jì)海表面10 m/s風(fēng)速。該星座可以用來(lái)監(jiān)測(cè)包括TC內(nèi)核區(qū)域在內(nèi)所有天氣條件下的海表面10 m/s風(fēng)速，并且在8顆衛(wèi)星的協(xié)同配合下，CYGNSS可以實(shí)現(xiàn)對(duì)熱帶地區(qū)的空間全覆蓋，且同一區(qū)域的觀測(cè)時(shí)間間隔中位數(shù)可以達(dá)到4 h，與星載雷達(dá)散射計(jì)多達(dá)數(shù)天的重復(fù)觀測(cè)時(shí)間間隔相比有巨大提升。但與微波儀器相比，其觀測(cè)覆蓋范圍很隨機(jī)，雖然能避免降水散射的影響，但有可能錯(cuò)過(guò)TC發(fā)展演變的關(guān)鍵過(guò)程，對(duì)TC的監(jiān)測(cè)還有一定缺陷。

表1 現(xiàn)有微波載荷小衛(wèi)星星座計(jì)劃簡(jiǎn)介 Table 1 Introduction to the existing microwave loaded satellite constellation plan

5 總結(jié)與展望

星載微波探測(cè)儀對(duì)災(zāi)害天氣三維熱力結(jié)構(gòu)的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)都有重要意義。已有研究針對(duì)災(zāi)害天氣（以TC為主）內(nèi)部溫濕度廓線反演精度進(jìn)行了大量嘗試，并且已經(jīng)可以在TC內(nèi)核區(qū)反演出合理的溫濕度廓線結(jié)構(gòu)。未來(lái)如何將這種反演算法擴(kuò)展到全球不同區(qū)域、不同下墊面、不同天氣條件，是需要進(jìn)一步關(guān)注的問(wèn)題。另外，基于對(duì)災(zāi)害天氣反演算法中的研究思路，是否能在資料同化中提高微波探測(cè)儀觀測(cè)資料的利用率，也是需要嘗試的領(lǐng)域。

隨著新型探測(cè)技術(shù)的進(jìn)步，星載微波探測(cè)儀的觀測(cè)平臺(tái)有望得到提升。不論是靜止衛(wèi)星微波載荷平臺(tái)還是小衛(wèi)星星座微波載荷平臺(tái)，都將大大提升微波探測(cè)儀的觀測(cè)時(shí)間分辨率。高時(shí)間分辨率除了可以提供更加精細(xì)和連續(xù)的災(zāi)害天氣三維熱力結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)外，還為三維風(fēng)場(chǎng)的反演提供了可能。這將極大彌補(bǔ)衛(wèi)星觀測(cè)產(chǎn)品的空白。