趙淵明 孫 靜 漆梁波 張燕燕

1 上海中心氣象臺,上海 200030 2 清華大學,北京 100084 3 上海市寶山區(qū)氣象局,上海 201901

提 要：利用2019—2021年冬季上海寶山站L波段探空資料對FY-4A云頂溫度(CTT)產品進行評估,分析發(fā)現,FY-4A的云頂溫度產品能夠較好地反映單層云的云頂溫度,對雙層云或多層云的云頂溫度則普遍高估(平均高估幅度超過14℃);當探空觀測到的云頂高度不超過6 km或云頂溫度不低于-20℃時,FY-4A云頂溫度產品誤差較小,平均偏差約為3℃。根據2021—2022年冬季長三角地區(qū)地面站觀測的降水現象統計云頂溫度與降水相態(tài)的關系,并對典型個例進行分析,結果表明,云頂溫度低是出現降雪的必要條件之一,絕大部分降雪出現在云頂溫度低于-12℃的情況下。FY-4A的云頂溫度產品時空分辨率高、精度尚可,可以輔助預報員判識雨雪落區(qū),在雨雪轉換過程的預報服務中有較大的應用潛力。

引 言

云常年覆蓋地球表面的70%以上,作為大氣水循環(huán)的重要組成部分,顯著影響著地球的輻射收支以及能量、水汽、動量平衡,在短期天氣過程乃至全球氣候變化中起著關鍵作用(Cess et al,1989)。云頂溫度作為云的基本參數,可以用來診斷天氣系統和對流發(fā)展的強度,在降水估計、數值預報及氣候評估等方面均具有重要價值(Taylor et al,2017;Lao et al,2021)。

FY-4A氣象衛(wèi)星是我國新一代對地靜止氣象衛(wèi)星,配備了先進的成像儀,用于天氣氣候相關的監(jiān)測、預警和預報。多通道掃描成像輻射計(AGRI)是FY-4A衛(wèi)星平臺搭載的關鍵輻射成像儀器,重點用于云觀測,并利用高時間分辨率的特性進行天氣過程追蹤(Hu et al,2021)。FY4A-AGRI的穩(wěn)定運行為全天候監(jiān)測云頂溫度(高度)提供基礎,然而,云頂產品的反演結果不僅受限于輻射計硬件,還與反演方法、假定大氣廓線、云層三維結構、云頂粒子散射特性等有關(Hamann et al,2014;Huang et al,2019),需要對其反演精度進行詳細評估。Tan et al(2019)和崔林麗等(2020)先后針對FY-4A衛(wèi)星云頂高度(CTH)、云頂溫度(CTT)等產品,與美國EOS/MODIS和日本Himawari-8等同類產品進行交叉檢驗,評估了FY-4A云頂參數的精度和可靠性。Liu et al(2021)利用地基毫米波雷達對FY-4A和Himawari-8云頂高度產品開展了定量對比研究,并揭示了高薄云云頂高度誤差與地表溫度的關系。這些研究表明FY-4A云頂產品的精度和可靠性達到國際同類產品先進水平,同時也提示云的層數或垂直分布、地表溫度均會影響云頂溫度或云頂高度反演精度,應針對不同季節(jié)、不同地點開展進一步評估。

探空觀測是對垂直大氣的直接觀測,可以用來對遙感產品進行檢驗評估。如程海艷等(2018)和Osei et al(2020)利用探空資料檢驗大氣紅外探測器反演的溫濕廓線,宋云帆和閔文彬(2019)利用探空資料評估了FY-2F濕度產品在四川地區(qū)的適用性。L波段雷達測量精度和靈敏度高,能夠更好地描述大氣的垂直復雜結構,黃藝偉等(2019)利用L波段探空檢驗了2018年臺風季FY-4A溫度廓線的反演精度。雖然L波段探空觀測間隔時間長、觀測點較稀疏,但其提供的大氣垂直方向上的高密度觀測,可以作為評估FY-4A云頂產品精度的重要依據。

云頂溫度與大氣溫濕廓線決定著云中冰相粒子存在與否,和地面降水相態(tài)類型關系密切。Huffman and Norman(1988)和漆梁波(2012)研究指出,一般情況下,只有當云頂溫度低于-10℃時,云中冰相粒子才可能存在,進而才有可能出現降雪、雨夾雪或冰粒天氣,故監(jiān)測云頂溫度對冬季降水相態(tài)識別十分重要。封秋娟等(2021)利用機載云物理設備研究了山西地區(qū)一次降雪云的微觀特征,發(fā)現冰雪晶數濃度最大值出現在-9.3℃;郭巧紅(2016)指出云頂溫度較低有利于冰晶與雪花的形成,即使在地面氣溫較高時仍可能出現固態(tài)降水;陳雙等(2019)將云頂溫度納入我國中東部相態(tài)預報決策樹判別模型的預報因子,是相態(tài)預報的重要參考;荊浩等(2022)指出云頂溫度≤-14℃是云中能夠產生充足雪花等冰相粒子的重要閾值,是降雪的必要條件。長三角地區(qū)冬季雨雪過程多、降水相態(tài)復雜,有必要利用高時空分辨率的衛(wèi)星產品對云頂溫度與降水相態(tài)關系進行研究分析。

本文利用冬季上海寶山站L波段探空資料評估FY-4A云頂溫度產品在長三角地區(qū)的適用性,并分析云頂溫度產品在長三角冬季降水相態(tài)識別中的應用潛力。

1 數據和方法

1.1 探空數據

L波段雷達探空測量精度和靈敏度更高,目前已基本覆蓋全國。我國業(yè)務布網的L波段高空氣象探測系統是由GFE(L)1型二次測風雷達和GTS1型數字探空儀組成,觀測的氣象要素包括氣壓、氣溫、相對濕度、風速和風向等。GTS1型數字探空儀采用高分子熱敏電阻傳感器,直接測量相對濕度值,然后反算露點溫度;采樣周期為1.2 s(因此其數據也被稱為秒級探空數據),每分鐘的采樣頻率約為50次,具有高分辨率和實時采集的能力。

本文選取上海寶山站08:00和20:00(北京時,下同)的秒級探空資料,該探空資料可以顯示雷達方位和仰角值,具備在放球過程中查看溫、壓、濕曲線以及求坐標曲線的秒級數據能力。研究時段為2019年12月至2020年2月和2020年12月至2021年2月。高精度的秒級探空資料可以精細化描述云的垂直結構,能對多層云的云底、云頂及云夾層進行觀測分析,有利于更準確地理解認識云垂直結構和天氣過程。

地面觀測資料,研究時段為2021年12月至2022年2月,時間間隔為3 h,相態(tài)觀測結果為人工質量控制后的自動觀測,其在冬季可識別的降水現象結果為雨(陣雨、毛毛雨)、雪(陣雪、米雪)、雨夾雪和無降水等。

1.2 衛(wèi)星云頂溫度產品

FY-4A是我國2016年發(fā)射的第二代靜止氣象衛(wèi)星,定位于距地約36 000 km的地球同步軌道。相比于第一代靜止氣象衛(wèi)星,FY-4A產品在時間和空間分辨率上都有了顯著的提升。其上搭載的AGRI每15 min生成一副全圓盤影像觀測,擁有14個通道,覆蓋了可見光、短波紅外、中波紅外和長波紅外等波段。本文采用的FY-4A云頂溫度產品來自于國家衛(wèi)星氣象中心,反演原理綜合考慮了FY-2可見光紅外掃描儀和GOES-R的算法(Schmit et al,2005;Min et al,2017),產品空間分辨率為4 km,最高時間分辨率為15 min。

為區(qū)分探空云頂溫度和FY-4A云頂溫度產品,下文中將利用探空數據計算的云頂溫度簡稱為探空CTT,將FY-4A反演的云頂溫度簡稱為FY4A-CTT。

1.3 研究方法

根據圖1所示流程,利用探空數據確定是否有云并計算探空CTT,再利用FY-4A全圓盤數據、探空儀經緯度數據來匹配FY4A-CTT,并進而對其進行檢驗評估,具體方法如下。

圖1 探空CTT和FY4A-CTT計算、檢驗流程示意圖

1.3.1 探空云頂溫度的確定方法

不少學者提出了利用探空分析云垂直結構的方法,大多基于三類判據:溫度露點差、濕度以及二者的結合。Poore et al(1995)提出的溫度露點差閾值法簡單實用,在業(yè)務中被廣泛使用,以下簡稱為P95方法。該方法的判別依據如下:溫度≥0℃時,溫度露點差≤1.7℃認為是云內;當-20℃≤溫度<0℃時,溫度露點差≤3.4℃認為是云內;當溫度<-20℃時,溫度露點差≤5.2℃認為是云內。Zhang et al(2010)提出的相對濕度閾值法在科研中被廣泛應用,以下簡稱為Z10方法。該方法主要包括以下幾個部分:首先是不同溫度下相對濕度的合理計算,當氣溫低于0℃時,要按照冰面飽和水汽壓計算相對濕度,即利用實際水汽壓除以冰面的飽和水汽壓得到新的相對濕度。其次,云層中的相對濕度閾值(min-RH,max-RH,inter-RH)隨高度線性變化,當大氣中某層相對濕度大于min-RH時,則認為其為濕度層,若該濕度層中最大值超過max-RH,則認為其為云層,反之則不是云層。

1.3.2 FY4A-CTT的時空匹配與誤差評估

探空氣球每天施放2次,分別在07:15和19:15,因氣球上升至爆炸需要一定時間,且氣球隨高度升高有相當程度飄移,需要對探空資料與FY4A-CTT產品資料進行時空匹配。

時間匹配上,探空氣球上升速度約為6～8 m·s-1,冬季長三角地區(qū)云頂一般不超過對流層頂高度(200 hPa左右),氣球從釋放至200 hPa高度用時在35 min左右,對應時間在07:50或19:50前后,選取鄰近時段FY-4A的全圓盤產品與之匹配,即07:45—08:00和19:45—20:00的產品?？臻g匹配上,首先根據上海寶山站所提供的L波段(1型)數據處理軟件,計算、讀取探空氣球飄移軌跡,然后根據氣球飄移的經緯度,采用最鄰近點匹配方法提取對應格點的FY4A-CTT數據。利用1.3.1節(jié)中計算的云頂高度,求云頂處對應經緯度的FY4A-CTT值(圖1)。

利用平均偏差(MB)、均方根誤差(RMSE)和相關系數(R)來定量地評估FY-4A云頂溫度產品的性能。

2 L波段探空判別云的垂直結構及與FY-4A云頂溫度產品比較

利用探空資料觀測到的大氣溫濕度廓線,分析P95和Z10方法對判斷云的垂直結構的影響,確定云頂高度和溫度。進而以探空數據確定的云頂溫度評估FY-4A云頂溫度產品精度和適用度。因P95法與Z10法識別的云頂高度有所不同,有時云頂處對應探空儀經緯度未識別出CTT,故兩種方法的個例數略有差別。

根據云的層數,可將云分為單層云、雙層云和多層云,P95法識別出單層云84例,雙層云和多層云均為59例。圖2給出了兩個典型的單層云的垂直結構,分別是2019年12月18日08:00和2020年12月15日20:00探空觀測到的大氣溫濕廓線,圖2b、2d紅線表示探空儀上升過程中,由于氣球飄移、經緯度變化導致對應FY4A-CTT變化,該CTT值實際上由氣球所在高度對應的經緯度決定,紅三角對應探空云頂所在經緯度的FY4A-CTT。整體看來,Z10與P95兩種方法判斷出的云頂(綠色陰影頂部)高度與溫度基本一致,并且均能夠分析出云的垂直結構。2019年12月18日,Z10法和P95法都分析出單層云結構,判識云底高度分別為1.6 km和0.7 km左右,云頂高度均在5 km左右,在1～5 km 高度水汽近于飽和,為云層位置(圖2a、2b)。2020年12月15日,這兩種方法均分析出在4.5～5.5 km高度存在單層云(圖2c、2d)。對比紅三角代表的FY4A-CTT(圖2b、2d),可以看到FY4A-CTT和Z10、P95兩種方法得到的云頂溫度基本吻合,表明FY-4A衛(wèi)星對于單層云的云頂溫度反演效果良好。

但是當大氣中出現雙層或多層云時,FY4A-CTT與實測出現了較大程度不一致。圖3展示了兩個典型的雙層云或多層云的垂直結構,分別是2020年1月11日和13日20:00探空觀測到的垂直廓線。11日Z10法和P95法都分析出雙層云結構,分別在6～7 km和0.5～4.5 km高度(圖3a、3b),高層云很薄,而低層云較厚。若將探空云頂定為高層云云頂的話,則FY4A-CTT偏高,但如果將探空云頂定為低層云云頂,則與觀測基本吻合。13日則觀測到多層云結構(圖3c、3d),云厚分布與11日不同,高層云較厚,而中低層云較薄。FY4A-CTT較探空CTT偏高,介于高層云云頂溫度與中低層云云頂溫度之間;另外,圖3d紅三角處FY4A-CTT值與地面對應值差別很大,如果不考慮飄移,只用站點對應經緯度的FY4A-CTT來檢驗評估就會造成很大誤差,故在評估前進行時空匹配是相當必要的。以上結果表明當出現雙層云或多層云時,FY-4A衛(wèi)星反演的云頂溫度往往比實際觀測偏高。

注:綠色陰影為云層位置。

3 FY-4A云頂溫度產品評估

上述結果表明,P95和Z10閾值法判斷出的探空觀測到的云頂溫度以及云垂直結構基本一致,可以作為實際探測的真值來評估FY-4A云頂溫度產品的精度和可靠性。

比較2019—2021年冬季上海寶山探空CTT與FY4A-CTT(圖4)可以發(fā)現,FY4A-CTT與探空CTT的相關系數達到0.6左右,具有較高的相關性;同時,散點基本分布在對角線左上側,這表明與探空觀測相比,FY4A-CTT普遍偏高,平均偏差為14.3℃,均方根誤差高達20.2℃(圖4a),利用Z10相對濕度閾值法也可得到類似結論,衛(wèi)星反演的云頂溫度較實況整體偏暖(圖4b)。另外,當探空云頂溫度不低于-20℃時,散點大多分布于對角線附近,當云頂溫度進一步下降,偏差隨之快速增大。

圖4 2019—2021年冬季寶山站探空CTT和FY4A-CTT比較

進一步比較FY4A-CTT偏差與云頂高度(CTH)和層數之間的關系。依據云頂高度進行分類評估,從圖5中可以看到,與探空CTT(P95法)相比,FY-4A對中低云(CTH不超過6 km)的云頂溫度反演結果較好,散點基本分布于對角線附近,平均偏差僅為3.1℃,均方根誤差為6.3℃(圖5a);對于高云(CTH超過6 km)效果較差,散點幾乎均位于對角線左上側,平均偏差超過20℃,均方根誤差超過25℃(圖5b、5c)。這主要是由于高云下往往還有中低云存在,多層云的不同云層之間溫差較大,下層云會影響FY-4A接收的輻射信息,導致FY4A-CTT偏暖;而中低云往往對應單層云,或者即使是多層云,不同云層間的溫差也很小,對云頂溫度反演影響小。同樣地,若依據探空云頂溫度進行分類評估,當云頂溫度不低于-20℃時,FY4A-CTT平均偏差僅為3.0℃;但是當云頂溫度低于-20℃時,誤差較大,平均偏差在20℃左右(圖略)。

圖5 2019—2021年冬季寶山站不同云頂高度情況下探空CTT(P95法)和FY4A-CTT的比較

比較單層云、雙層云以及多層云(三層及以上)的反演結果(圖6),單層云的FY4A-CTT平均偏差為8.9℃(圖6a),明顯小于雙層云的14.2℃(圖6b)以及多層云的22.2℃(圖6c),可見偏差隨著層數增加而快速增大;多層云情況下,FY4A-CTT與探空CTT的相關系數為0.55,也明顯小于單層云和雙層云的0.69和0.67,提示業(yè)務人員在利用FY-4A的云頂溫度產品時應當考慮當天云頂高度和層數,在云頂高度大于6 km、云層數量大于兩層時建議宜定性而非定量地使用CTT產品。

圖6 2019—2021年冬季寶山站不同云層數情況下探空CTT(P95法)和FY4A-CTT的比較

4 FY-4A云頂溫度在冬季降水相態(tài)判識中的應用

第3節(jié)的結果顯示,FY4A-CTT與探空CTT的相關性較好,能夠較準確地反映單層云的云頂溫度,盡管對雙層云或多層云的云頂溫度普遍高估,但當精度需求不高時仍可以使用,下面就利用FY4A-CTT產品研究云頂溫度與地面站觀測的降水現象之間的關系。

冬季降水由于涉及相態(tài)變化,是冬季天氣預報的難點所在,特別是在0℃左右的臨界溫度(指地面2 m,下同),既可出現固態(tài)降水,也可出現液態(tài)降水,地面降水相態(tài)取決于云層特征和大氣溫濕廓線(Casellas et al,2021)。分析2021年12月1日至2022年2月28日,長三角地區(qū)地面溫度≤0.5℃時降水相態(tài)與FY4A-CTT之間的關系(圖7),可以發(fā)現,降雨時FY4A-CTT中位數為-15.4℃,顯著高于雨夾雪的-22.5℃和降雪的-23.0℃,說明不同相態(tài)降水對應的云頂溫度存在差異,降雪情況下FY4A-CTT的90%分位數為-12.4℃,考慮到產品在云頂溫度較低時整體偏暖的特點,絕大部分的降雪均出現在云頂溫度低于-12℃的情況下,這與漆梁波(2012)提出的-10℃、荊浩等(2022)提出的-14℃閾值大致相吻合。閾值之所以有所差別,一方面是由于后兩者的云頂溫度來自探空資料的計算,另一方面,云頂的確認規(guī)則也略有差別,漆梁波(2012)采用的是類似P95方法,而荊浩等(2022)采用的是相對濕度閾值法。Wu et al(2022)在華北地區(qū)的觀測也表明,混合相溫度區(qū)間內(-40～0℃),云內冰相、混合相、液相粒子共存,且冰相粒子隨溫度上升比例迅速降低,當然,冬季降雪的云頂溫度在不同氣候區(qū),也會存在一些差異。若不考慮地面臨界溫度約束條件,則降雨對應的CTT區(qū)間范圍要比降雪大得多,即降雨的云物理過程既可以是冷云過程也可以是暖云過程,而降雪只對應冷云過程,2021—2022年長三角地區(qū)10輪雨雪天氣過程中降雪個例對應的FY4A-CTT超過90%是低于-12℃的,其他個例有兩種情況,一種是發(fā)生在降水過程趨于結束之際,地面觀測往往略滯后于云體本身的變化,在降水停止之前仍有可能觀測到短暫的降雪發(fā)生,另一種情況是目前地面觀測自動判識本身的誤差(周坤論等,2022)。

圖7 臨界溫度條件下(≤0.5℃)雨、雨夾雪、雪發(fā)生時FY4A-CTT分布箱線圖

為充分說明FY-4A云頂溫度產品在降水相態(tài)預報中的應用潛力,選取2022年1月29日23:00和2月7日20:00 FY4A-CTT、地面氣溫和地面降水類型觀測進行比較(圖8)。1月29日夜間安徽中南部、江蘇南部、浙江北部部分地區(qū)出現雨雪天氣(圖8a,標記地面降水相態(tài)的站點氣溫均≤0.5℃),其中安徽中南部大部地區(qū)地面氣溫在0.0～0.5℃,從20:00安慶站探空(圖8b)可以發(fā)現,皖南地區(qū)500 hPa高度以下大氣的溫度均在0℃以下,滿足降雪的條件,但黃山區(qū)(海拔為194 m)、績溪縣(海拔為192 m)等地觀測到的相態(tài)均是雨(圖8a)。分析探空和FY4A-CTT數據可以發(fā)現,安慶站上空云頂溫度低于-20℃,云內有充分的冰雪晶,中層暖層不明顯,邊界層濕球溫度亦均低于0℃,故降落地面的為固態(tài)降水,而黃山區(qū)、績溪縣等地上空云頂高度較低,FY4A-CTT在-15～-10℃,云內仍以過冷水滴為主,又因近地面氣溫略高于0℃,少量冰晶和雪花粒子不容易保持完整的造型降落至地面,以致地面觀測降水類型識別為雨。2月7日的過程也有類似情況,在地面氣溫≤0.5℃的情況下,繁昌區(qū)、青陽縣等地仍以降雨為主(圖8c),安慶探空(圖8d)也顯示了云頂高度低(700 hPa以下)、云頂溫度高(-10℃以上),不利于雪花、冰晶的形成,與之形成對比的是,在周邊云頂溫度較低的區(qū)域均出現了降雪。

圖8 2022年1月29日(a)23:00地面氣溫≤0.5℃的站點降水相態(tài)(圖標)、FY4A-CTT(填色)和(b)20:00安慶站探空,2月7日20:00(c)地面氣溫≤0.5℃的站點降水相態(tài)(圖標)、FY4A-CTT(填色)和(d)安慶站探空

選取2022年1月28—30日雨雪過程中出現明顯雨雪轉換的黃山區(qū)站進行分析(圖9),29日02:00以前,地面氣溫在1℃以上,FY4A-CTT在-20℃左右,云內已有較多冰晶和雪花粒子,但邊界層氣溫較高,雪花粒子在邊界層快速融化,地面觀測為降雨。05:00以后,隨著地面冷空氣滲透,氣溫逐漸降低,邊界層融化層高度進一步降低,地面轉為降雪,冰晶及雪花下沉過程的融化吸熱和粒子拖曳作用使地面氣溫進一步降低至0.1℃(劉梅等,2021;胡寧等,2021)。至23:00黃山區(qū)上空的FY4A-CTT值由20:00的-26.9℃變?yōu)?12.4℃,此后一直維持在-13℃左右的較暖水平。由于云內的冰晶或雪花粒子含量顯著降低,即使地面氣溫很低(-0.1℃),地面始終未能出現明顯降雪時段,天氣現象維持雨夾雪甚至降雨的狀態(tài)。這也提示我們在監(jiān)測預報服務中,除了要關心逆溫層、邊界層層結以外,還要充分考慮云頂溫度的演變,因為云頂溫度的演變會反映降水云的云頂高度和云層厚度的變化,影響云中雪花形成的效率,進而影響地面的降水粒子相態(tài)。上述個例的分析也表明,FY-4A云頂溫度產品時空分辨率高,也具備一定的觀測精度,在降水相態(tài)識別或預判中有很好的應用潛力。

圖9 2022年1月28日17:00至30日05:00黃山區(qū)地面氣溫、FY4A-CTT、天氣現象(圖標)演變

5 結論與討論

本研究利用冬季上海寶山站L波段探空資料從多方面評估了FY-4A云頂溫度產品,并將云頂溫度產品應用于長三角冬季降水相態(tài)判識中,得到的結論主要包括以下幾點:

(1)P95溫度露點差閾值法和Z10相對濕度閾值法判別云的垂直分布基本一致。

(2)FY-4A對單層云的云頂溫度反演效果較好,而對雙層云、多層云的云頂溫度普遍出現高估(平均高估幅度超過14℃),雙(多)層云中高云較薄時,FY-4A受低層云的云頂輻射信息影響大:當探空觀測到的云頂高度不超過6 km(或云頂溫度不低于-20℃)時,FY-4A的云頂溫度產品在該區(qū)域的誤差較小,平均偏差約為3℃。

(3)長三角冬季降水相態(tài)與云頂溫度存在關聯,云頂溫度低是出現降雪的必要條件之一,絕大部分降雪出現在云頂溫度低于-12℃的情況下,FY-4A的云頂溫度產品可以作為降水相態(tài)識別的輔助判據。

總之,FY-4A的云頂溫度產品在長三角地區(qū)與實況相關性較好、精度尚可,因其時空分辨率較高,能與常規(guī)觀測形成互補,具有廣闊的應用前景,特別是應用于冬季降水相態(tài)監(jiān)測、預報與服務中。Gao et al(2022)在評估FY4A-GIIRS 大氣溫度廓線產品的同時,研究了其在2021—2022年南方地區(qū)降雪天氣過程中的應用,提及云頂信息在云貴地區(qū)凍雨發(fā)生時的作用。地面雨雪相態(tài)取決于播撒、凇附、碰并、融化、再凍結等一系列復雜變化,絕非單一因子所能決定,云頂溫度確是降雪的必要條件,但也僅僅是管中窺豹之一斑,云層厚度以及降水強度對地面降水相態(tài)的影響仍有待進一步研究。本研究對2019—2021年冬季上海地區(qū)樣本進行統計,獲得的有效樣本是202個(P95法)和200個(Z10法),樣本量較少的原因一方面在于探空的時間分辨率低,上海在冬季一般只進行兩次探空,有時探空對應經緯度沒有云頂溫度數據(無云或無數據),另一方面在于FY-4A業(yè)務運行時間不長,可得到的云頂溫度產品數據僅自2019年始,以致積累的數據還不夠多,因此本研究僅是基于歷史產品的初步評估,待產品頻次增加、數據量豐富以后,可對相關產品進行更加細致的評估。另外,本文僅對長三角地區(qū)冬季云頂溫度產品進行檢驗和應用;而夏季對流活動較強,云內結構相當復雜,云頂均勻性不如冬季,檢驗難度更大;同時,冬季降雪的云頂溫度在不同氣候區(qū),也會存在差異,因此本論文的結果未必對其他區(qū)域具有普適性。這些方面的研究有待進一步開展,期待更加豐富的衛(wèi)星產品給預報員帶來更多認識上的更新。

致謝：感謝上海市生態(tài)氣象和衛(wèi)星遙感中心崔林麗博士在FY-4A資料讀取方法上的指導。