范士杰，史航，孫浩，劉焱雄

（1.中國(guó)石油大學(xué)(華東)海洋與空間信息學(xué) 院,山東 青島 266580；2.自然資源部第一海洋研究所,山東 青島 266061）

水汽是大氣的基本參量，它的相變直接影響大氣的運(yùn)動(dòng)和變化。研究大氣水汽含量的時(shí)空變化對(duì)于理解天氣變化和過(guò)程具有重要意義[1]。海洋是大氣中水汽的主要來(lái)源和水汽輸送的主要載體。海洋環(huán)境復(fù)雜，目前對(duì)海洋水汽監(jiān)測(cè)不足，難以獲得高時(shí)空分辨率的海洋水汽含量數(shù)據(jù)，所以海洋水汽含量的探測(cè)精度難以滿足科學(xué)研究和預(yù)報(bào)應(yīng)用等的需求。因此，有必要擴(kuò)展海洋水汽含量的探測(cè)方式，以提高海洋水汽含量數(shù)據(jù)的時(shí)間與空間分辨率。

我國(guó)海岸線漫長(zhǎng)，沿海地區(qū)臺(tái)風(fēng)、暴雨等海洋災(zāi)害天氣頻發(fā)。大氣水汽在極端降水天氣的形成和發(fā)展中扮演著十分關(guān)鍵的角色，水汽含量的異常變化往往伴隨著強(qiáng)降雨天氣。觀測(cè)和研究大氣水汽含量在不同時(shí)間尺度上的變化特性對(duì)于深入理解極端降水天氣的形成機(jī)制、開(kāi)展預(yù)警預(yù)報(bào)及未來(lái)變化規(guī)律預(yù)測(cè)十分關(guān)鍵[2]。高精度、高時(shí)空分辨率、連續(xù)實(shí)時(shí)的大氣可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）的大小和演變趨勢(shì)可以提前預(yù)示降水的出現(xiàn)時(shí)間和降水性質(zhì)，對(duì)暴雨、臺(tái)風(fēng)等極端天氣預(yù)報(bào)及預(yù)警有重要的指示意義[3]。在全球變暖的大趨勢(shì)下，全球海平面監(jiān)測(cè)與海面水汽含量探測(cè)顯得格外重要，如何提高海洋水汽含量的探測(cè)能力成為了氣象研究中的關(guān)鍵性問(wèn)題[4]。

目前，獲取海洋水汽含量信息的常用方式有船載全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System,GNSS）、探空站觀測(cè)和測(cè)高衛(wèi)星水汽微波輻射計(jì)反演等。船載GNSS 觀測(cè)費(fèi)用昂貴，且精度容易受到海洋環(huán)境的影響；探空站獲取的水汽含量信息通常被當(dāng)作水汽含量的真值，但其缺點(diǎn)是時(shí)間分辨率低；測(cè)高衛(wèi)星搭載的微波輻射計(jì)也可以獲取水汽含量數(shù)據(jù)，其時(shí)空分辨率高，具有很高的應(yīng)用價(jià)值?！昂Ｑ蠖?hào)”衛(wèi)星（HaiYang-2A,HY-2A）是我國(guó)第一顆海洋動(dòng)力環(huán)境衛(wèi)星，其搭載的校正微波輻射計(jì)（Calibration Microwave Radiometer,CMR）可以獲得海洋水汽含量等參數(shù)，有效監(jiān)測(cè)海面上空天氣和氣候變化，豐富了我國(guó)海洋水汽含量的探測(cè)手段。Zheng等[5]利用2011 年10 月1 日至2013 年3 月31 日J(rèn)ason-1/2 衛(wèi)星上的微波輻射計(jì)水汽含量數(shù)據(jù)對(duì)HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，兩者之間的偏差為1.86 mm，表明HY-2A CMR 水汽產(chǎn)品適用于大部分開(kāi)放的海域。Zhao等[6]對(duì)2011 年10 月至2013 年11 月的HY-2A CMR 在軌數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）發(fā)布的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)兩者的濕延遲差異為1.88 cm。Liu等[7]利用船載GNSS 反演的PWV 驗(yàn)證HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)，得到其平均差值為0.6 mm，均方根誤差為0.8 mm，表明2 種觀測(cè)方式具有良好的一致性，HY-2A 可以為大氣研究提供高精度的PWV 測(cè)量值。Wu等[8]使用數(shù)值天氣模型對(duì)2014 年4 月至2017 年5 月的HY-2A CMR水汽產(chǎn)品進(jìn)行了綜合評(píng)估，得到其平均均方根誤差為2.65 mm，說(shuō)明當(dāng)CMR 的3 個(gè)頻段正常工作時(shí)，其水汽產(chǎn)品具有較高的準(zhǔn)確性。

然而，利用船載GNSS 觀測(cè)檢驗(yàn)HY-2A CMR 水汽產(chǎn)品存在著數(shù)據(jù)交叉點(diǎn)較少的局限性。自然資源部2009 年起在中國(guó)沿海增設(shè)GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站，于2010 年建成了中國(guó)沿海GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)系統(tǒng)[9]，連續(xù)的岸基GNSS 觀測(cè)，可以為HY-2A CMR 水汽產(chǎn)品的精度檢驗(yàn)提供豐富的數(shù)據(jù)。本文利用中國(guó)沿海GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)系統(tǒng)和ECMWF 發(fā)布的最新第五代大氣再分析資料（ECMWF Reanalysis 5,ERA5），對(duì)HY-2A CMR 海洋水汽含量數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析和精度檢驗(yàn)，為CMR 水汽產(chǎn)品在我國(guó)東部沿海地區(qū)的氣象應(yīng)用提供科學(xué)依據(jù)。

1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)及水汽含量信息提取方法

1.1 HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)

HY-2A CMR 有3 個(gè)工作頻率：18.7 GHz、23.8 GHz 和37.0 GHz，其水汽含量反演原理是先利用多元線性回歸模型將天線溫度轉(zhuǎn)換為亮溫并進(jìn)行校正，再利用全球經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，基于物理輻射模型，建立水汽含量數(shù)據(jù)和亮溫之間的回歸經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停瑥亩@取大氣水汽信息數(shù)據(jù)[10-11]。常用的CMR 水汽產(chǎn)品是經(jīng)過(guò)亮溫重采樣和反演得到的2B 級(jí)數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)格式為hdf 格式[12]。由于長(zhǎng)期在軌運(yùn)行，從2017 年6 月開(kāi)始，HY-2A CMR 的 18.7 GHz 工作頻率變得極不穩(wěn)定，導(dǎo)致反演的水汽含量數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大偏差[13]。因此，本文選取質(zhì)量較好的2015 年數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)。

根據(jù)沿海GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站的位置坐標(biāo)，選擇與GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站距離在100 km 范圍之內(nèi)的區(qū)域進(jìn)行水汽含量數(shù)據(jù)的空間匹配，提取HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)；并對(duì)CMR 原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除陸地和降雨標(biāo)識(shí)的異常數(shù)據(jù)，只保留海洋標(biāo)識(shí)的CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn)。另外，對(duì)于近岸受亮溫污染的CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)，預(yù)處理時(shí)利用3 倍中誤差原則直接剔除。

1.2 中國(guó)沿海GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)

中國(guó)沿海GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)系統(tǒng)布設(shè)了56 個(gè)連續(xù)運(yùn)行觀測(cè)站，為海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)和天氣變化提供數(shù)據(jù)資料[14]。本文選取黃海沿岸的成山頭站、石島站、小麥島站、日照站，東海沿岸的朱家尖站、南麂站、長(zhǎng)門站，南海沿岸的云澳站、遮浪站和海南島沿岸的?？谡?、三亞站，共計(jì)11 個(gè)GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站。具體位置如表1 所示。

表1 GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站位置Table 1 The location of GNSS operational observation stations

利用精密單點(diǎn)定位（Precise Point Positioning，PPP）方法進(jìn)行地基GPS 水汽反演，獲取GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站上空PWV?；赑PP 的地基GPS 水汽反演的數(shù)據(jù)處理策略為：GPS 觀測(cè)數(shù)據(jù)的采樣間隔為30 s，衛(wèi)星高度截止角設(shè)置為10°；采用IGS（International GNSS Service）事后精密星歷和鐘差產(chǎn)品以及傳統(tǒng)雙頻無(wú)電離層組合觀測(cè)模型；接收機(jī)鐘差作為白噪聲處理；對(duì)流層干延遲利用Saastamoinen 模型估算，濕延遲（Zenith Wet Delay,ZWD）分量作為待估參數(shù)；同時(shí)考慮衛(wèi)星天線相位中心偏差、接收機(jī)天線相位中心偏差、相對(duì)論效應(yīng)、海洋負(fù)荷、潮汐改正等因素的影響；采用序貫最小二乘法進(jìn)行平差解算，得到ZWD 的最佳估值；最后利用轉(zhuǎn)換因子（與測(cè)站地理位置以及氣象參數(shù)有關(guān)，其中氣壓、溫度等氣象參數(shù)由GPT（Global Pressure and Temperature）模型[15]計(jì)算得到），將ZWD 轉(zhuǎn)換為PWV。

利用上述經(jīng)過(guò)空間匹配的HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)，選取與CMR 水汽觀測(cè)時(shí)間最為接近的GPS PWV數(shù)據(jù)。然后以GPS PWV 為參考，對(duì)CMR 水汽含量數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析和精度評(píng)價(jià)。

1.3 ERA5 再分析數(shù)據(jù)

ERA5 產(chǎn)品是由ECMWF 于2017 年發(fā)布的第五代全球氣候再分析資料，其中包括從1979 年至今的柱水汽含量（Total Column Water Vapor,TCWV），該水汽產(chǎn)品的時(shí)間分辨率為1 h，網(wǎng)格分辨率為0.25°×0.25°[16]。提取與HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)相匹配的ERA5 水汽含量數(shù)據(jù)的方法為：首先根據(jù)CMR 水汽含量數(shù)據(jù)的觀測(cè)時(shí)間，選擇一天內(nèi)最接近的某小時(shí)的ERA5 TCWV 數(shù)據(jù)；然后根據(jù)CMR 水汽數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)，選取距離最近的4 個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的TCWV，進(jìn)行雙線性內(nèi)插即可得到CMR 水汽數(shù)據(jù)點(diǎn)處的PWV[17]，記作ERA5 PWV。由于本文討論的是CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)，因此可忽略ERA5 網(wǎng)格點(diǎn)TCWV 和CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的高程差異。最后以ERA5 PWV 為參考，對(duì)HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析和精度評(píng)價(jià)。

2 HY-2A CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

2.1 3 種水汽含量數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析

以成山頭站、南麂站、云澳站和?？谡舅膫€(gè)GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站為例，將標(biāo)識(shí)為海洋的HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)分別與匹配的GPS PWV 和ERA5 PWV 進(jìn)行對(duì)比，開(kāi)展相關(guān)性分析，結(jié)果如圖1 和圖2 所示。

由圖1 可知，4 個(gè)業(yè)務(wù)觀測(cè)站的GPS PWV 與匹配的CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)均超過(guò)0.96，表明兩者具有良好的相關(guān)性。由圖2 可知，4 個(gè)GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站附近海域的CMR 海面水汽含量與內(nèi)插計(jì)算得到的ERA5 PWV 值之間的相關(guān)系數(shù)均超過(guò)0.98，表明CMR 海面水汽含量與ERA5 PWV 的相關(guān)性優(yōu)于GPS PWV，其原因應(yīng)與水汽產(chǎn)品的數(shù)據(jù)匹配方法有關(guān)，即CMR 水汽含量與ERA5 PWV 的數(shù)據(jù)點(diǎn)位置重合，而CMR 水汽含量與GPS PWV 數(shù)據(jù)點(diǎn)位置的距離為100 km 以內(nèi)。

圖1 HY-2A CMR 海面水汽含量與GPS PWV 相關(guān)性分析Fig.1 Correlation analysis between HY-2A CMR sea water vapor content and GPS PWV

圖2 HY-2A CMR 海面水汽含量與ERA5 PWV 相關(guān)性分析Fig.2 Correlation analysis between HY-2A CMR sea water vapor content and ERA5 PWV

2.2 HY-2A CMR 海面水汽含量的誤差分析

分別以GPS PWV 和ERA5 PWV 為參考值，計(jì)算CMR 海面水汽含量相對(duì)于GPS PWV 和ERA5 PWV 的偏差。以成山頭站、日照站、石島站、小麥島站四個(gè)GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站為例，分析2015 年CMR 海面水汽含量及其與GPS PWV 和ERA5 PWV 偏差隨時(shí)間的變化，如圖3 所示。

由圖3 可知，4 個(gè)GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站附近海域CMR 水汽含量分布均存在明顯的季節(jié)性變化特征，其中春季和冬季的水汽值較小，夏季水汽豐富且水汽含量存在明顯的變化。而CMR 水汽含量相對(duì)于GPS PWV 和ERA5 PWV 的偏差隨時(shí)間的變化較為穩(wěn)定，不受季節(jié)變化的影響，說(shuō)明CMR 水汽產(chǎn)品具有良好的穩(wěn)定性。

圖3 HY-2A CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)及其相對(duì)于GPS PWV 和ERA5 PWV 的偏差隨時(shí)間的變化Fig.3 The time-variation deviation of sea surface water vapor content derived from HY-2A CMR relative to GPS PWV and ERA5 PWV

2.3 HY-2A CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)的精度評(píng)價(jià)

將HY-2A CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于GPS PWV 和ERA5 PWV 的誤差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以平均偏差（Average Deviation,AD）、均方根誤差（Root Mean Square Error,RMSE）和標(biāo)準(zhǔn)差（Standard Deviation,STD）作為數(shù)值指標(biāo)，對(duì)CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。

由HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于各業(yè)務(wù)觀測(cè)站GPS PWV 的誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果（表2）可以看出：各測(cè)站CMR 水汽含量的平均偏差負(fù)值較多，表明HY-2A CMR 水汽值總體上略小于GPS PWV；11 個(gè)測(cè)站CMR 水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于GPS PWV 的平均偏差為?0.38 mm，說(shuō)明整體上CMR 水汽含量與GPS PWV 具有較好的一致性；11 個(gè)測(cè)站的平均STD 為3.08 mm、平均RMSE 為3.17 mm，說(shuō)明CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于GPS PWV 具有較高的精度；上述結(jié)果也驗(yàn)證了中國(guó)沿海GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)系統(tǒng)可以為HY-2A CMR 水汽產(chǎn)品的精度檢驗(yàn)提供連續(xù)、高精度的水汽含量數(shù)據(jù)支持。

表2 HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于GPS PWV 的誤差（mm）統(tǒng)計(jì)Table 2 Error (mm) statistics of HY-2A CMR water vapor content data compared to GPS PWV

由各GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站附近海域CMR 水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于ERA5 PWV 的誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果（表3）可以看出，各測(cè)站附近CMR 水汽含量的偏差多為正值，表明CMR 水汽值總體上略大于ERA5 PWV；11 個(gè)測(cè)站CMR水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于ERA5 PWV 的平均偏差為0.12 mm，表明兩者的一致性較好；11 個(gè)測(cè)站的平均STD 為1.55 mm、平均RMSE 為1.58 mm，說(shuō)明CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于ERA5 PWV 的精度相比GPS PWV更高。

表3 HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于ERA5 PWV 的誤差（mm）統(tǒng)計(jì)Table 3 Error (mm) statistics of HY-2A CMR water vapor content data compared to ERA5 PWV

綜合分析表2 和表3 的誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，CMR 水汽含量相對(duì)于GPS PWV 的平均STD 和RMSE均約為相對(duì)于ERA5 PWV 的2 倍，這主要是因?yàn)镋RA5 PWV 和HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)的時(shí)空匹配較為準(zhǔn)確，而CMR 軌跡與GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站的空間匹配距離為100 km，水汽的空間分布較為復(fù)雜，由此帶來(lái)CMR水汽含量和GPS PWV 之間產(chǎn)生一定的空間匹配誤差，影響了CMR 水汽含量相對(duì)于GPS PWV 的精度評(píng)價(jià)結(jié)果。

結(jié)合表1 中各GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)站的緯度值以及表2和表3 的誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，各站CMR 海面水汽含量的STD 值由北向南呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢(shì)（圖4）。由圖4可以看出，CMR 水汽含量的STD 值總體隨緯度增加而減小，CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)精度隨著緯度的增加而有所提高，具有一定的空間分布特征。分析其原因可能是與低緯度地區(qū)水汽含量豐富、變化速率較快、水汽分布更加復(fù)雜等因素有關(guān)。

圖4 HY-2A CMR 水汽含量相對(duì)于 ERA5 PWV 和GPS PWV 的 STD 隨緯度的變化Fig.4 Variation of STD of HY-2A CMR water vapor content relative to ERA5 PWV and GPS PWV with latitude

3 結(jié)語(yǔ)

HY-2A CMR 水汽產(chǎn)品作為一種重要的海洋水汽數(shù)據(jù)資源，豐富了海洋水汽的觀測(cè)手段，提高了海洋水汽觀測(cè)的時(shí)間和空間分辨率。本文利用中國(guó)沿海GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)系統(tǒng)和ERA5 再分析數(shù)據(jù)，對(duì)CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn)，得出以下主要結(jié)論。

1）HY-2A CMR 海面水汽含量與中國(guó)沿海業(yè)務(wù)觀測(cè)站GPS PWV 具有良好的一致性，兩者的相關(guān)系數(shù)均高于0.96；CMR 海面水汽含量相對(duì)于GPS PWV 的平均偏差為?0.38 mm，表明CMR 水汽值總體上略小于GPS PWV；CMR 海面水汽含量相對(duì)于GPS PWV 的平均STD 為3.08 mm、平均RMSE 為3.17 mm，表明CMR海面水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于GPS PWV 具有較高的精度。

2）HY-2A CMR 海面水汽含量與ERA5 PWV 之間的相關(guān)系數(shù)均高于0.98，CMR 海面水汽含量相對(duì)于ERA5 PWV 的平均偏差為0.12 mm、平均STD 為1.55 mm、平均RMSE 為1.58 mm；該結(jié)果優(yōu)于CMR 海面水汽含量與GPS PWV 的對(duì)比結(jié)果，這與CMR 海面水汽含量與GPS PWV 數(shù)據(jù)的空間匹配尺度（100 km）有關(guān)。

3）對(duì)HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)相對(duì)于GPS PWV 和ERA5 PWV 的偏差進(jìn)行時(shí)序分析，發(fā)現(xiàn)其沒(méi)有季節(jié)性變化特征，說(shuō)明CMR 水汽產(chǎn)品精度具有良好的穩(wěn)定性；對(duì)CMR 海面水汽含量相對(duì)于GPS PWV 和ERA5 PWV 參考值的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行空間相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)CMR 海面水汽含量數(shù)據(jù)的精度隨著緯度的升高而有所提高，具有一定的空間分布特征。

本文研究結(jié)果驗(yàn)證了HY-2A CMR 水汽含量數(shù)據(jù)的精度，并證實(shí)了中國(guó)沿海GNSS 業(yè)務(wù)觀測(cè)系統(tǒng)可以為HY-2A CMR 水汽產(chǎn)品精度檢驗(yàn)提供技術(shù)手段和數(shù)據(jù)支撐。