用AMSU反演冰云参数外文翻译资料

 2022-11-27 14:20:02

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用AMSU反演冰云参数

Zhao amp; Weng

摘要

本文针对AMSU观测数据建立了一个反演冰水路径IWP和冰粒子有效直径De的算法。在这个算法中，IWP和De都和AMSU89和150GHz观测资料决定的冰粒子散射参数有关。利用这两个频率的测量的散射参数比率能直接估算De。然后就能根据150GHz的散射参数以及该频率的反演De和恒定毛体积密度算出IWP。本文还提出了分辨大气中的云和地表物质的散射特性的筛选过程。也找到了影响反演的主要误差源。反演有效直径的误差主要是由估算89、150GHz云底亮温和估算毛体积密度时产生的误差所导致。实验表明De可能有5%-20%的误差。反演云的冰水路径的误差可能来自估算云底亮温、反演粒子有效直径和粒子体密度的变化。毛体积30%的误差将会单独对反演的IWP造成25%的误差。因为AMSU在150GHz频率上对更小尺度的粒子的敏感度提高了，因此我们在各种天气事件中应用这个算法发现都能够大致检测出降水冰云和厚的非降水云。结果证明可以利用89、150GHz通道来研究冰云特征和冰云在各种大气环境下的空间变化。

  1. 引言

如冰水成分和粒子直径一样的微物理参数的分布，是分析冰云特征及其对气候影响的关键因素。比如说，冰云对短波辐射的反射减少了达到地表的太阳能。另一方面，冰云能阻挡地面放射的长波辐射，致使相比晴空状况而言到达太空的辐射要少。但是，要对气候模式辐射传输计算中冰云参数进行精确地刻画，才能算出经过上述两个过程最终得到的地表净辐射通量(Stephens and Webster 1981; Liou 1986)。因此，对冰云中的微物理参数的的定量计算对全球气候模式的验证以及理解地球气候的自然变化都有着重要意义(Heymsfield and Donner 1990; Ebert and Curry 1992; Fu and Liou 1993)。

因为冰云的散射作用，和现有的可见光和红外技术相比，卫星微波观测为冰水路径IWP（或垂直积分的冰水含量）提供了更直接的估计(Rossow and Shiffer 1991; Minnis et al. 1993)。冰云的散射特性也能用来估算地表降水率(Spencer et al 1983; Adler et al. 1993; Grody 1991)。Evans和Stephens(1995a,b)理论证明了在薄卷云中用厘米波观测反演冰水路径的可行性。实验表明，因为更高频率的通道有更高的散射反射率，所以其亮温对IWP的敏感性几乎与云温和底层大气特征无关。Vivekanandan et al. (1991)用低频(例如37和85GHz)的模拟观测来研究反演沉淀大小的冰水数量的可能性。发现亮温随云光学厚度的增加单调递减。但是，它们之间的关系随着粒子毛体积密度的变化有所调整。

最近(Liu and Curry 1998, 1999; Weng and Grody 2000)利用飞机毫米波观测发展并检验了反演算法。Liu和Curry在1998年提出了一个用机载毫米波成像仪MIR在89，150和220通道的资料反演IWP的方法。1999年Liu和Curry改进了这个算法并以此来用卫星微波数据反演热带云系的IWP。虽然这个IWP算法在热带卷云中应用效果较好，但是粒子大小会导致其变化。Weng和Grody在2000年提出一种用双厘米波长测量同时反演IWP和De的算法。他们发现，对于给定的粒子毛体积密度，可以通过二流辐射传输模式方案建立微波频率的亮温和IWP及De之间的唯一相关关系。并且用MIR的观测资料来验证了该算法。和雷达以及红外观测相比，反演的IWP和De呈现出合理的空间分布。Liu和Curry(2000)以及Deeter和Evans(2000)最近也给出了同时反演热带海洋上非降水卷云的IWP和中值粒径的方法。

这些反演算法大多用热带海洋上的飞机常规观测来验证。到目前为止研究还没有涉及大气冰云和地表散射（比如沙漠和雪盖）之间的区别。Weng和Grody在2000年提出晴空或云底的温度大致不变。本文研究目的是建立一个适用于全球冰粒子大小和冰水路径反演的算法。我们改进了Weng和Grody在2000年提出的物理方法并使它更适用于卫星资料。

本文如下展开。第二部分简要描述了AMSU的特性。第三部分介绍了反演算法，一个估计云底上升流亮温的方法，和一个剔除地面散射噪音的筛选过程。第四部分展示了一部分各种云系下的反演结果。此外，第四部分也对反演参数(IWP, De)和其他如云顶温度、液态水路径以及降水率的地球物理参数之间的关系进行了检验。在第五部分，我们对仪器噪音、云底亮温、粒子大小分布以及毛体积密度的变化对反演算法的影响进行了综合分析。第六部分给出了总结和结论性意见。

  1. AMSU仪器

搭载在新一代美国国家海洋和大气管理局(NOAA)极轨卫星上的AMSU在1998年5月首次投入使用，且有“A”，“B”两个组件(Grody et al. 2001)。AMSU-A在23-89GHz频率范围内有15个通道；其中23.8，31.4，50. 3和89GHz的为窗区通道，同时也是反演地表水文产品的主要通道。AMSU-B在半功率点有3.3度的瞬时视场角，在最低点有48km的空间分辨率。每条扫描线上共有30个观测数据。AMSU-B在89-183GHz频率范围内有5个通道。其在半功率点的瞬时视场为1.1度，因此在最低点有16km的空间分辨率。每条扫描线上有90个观测数据。因为这个卫星是太阳同步轨道卫星，因此AMSU每天提供两次近全球的观测数据。

虽然AMSU-B资料主要用来分析大气水汽状况，但由于它89和150GHz窗区通道的散射特性，这些窗区通道也能提供冰云资料。但是，NOAA-15卫星上的第一个AMSU仪器存在两个显著的问题。第一，AMSU-A窗区通道在每条扫描线上呈现出非对称辐射。这种非对称性对云中液态水和可降水量产品的质量产生了不利影响。可幸的是这种不对称不随时间变化，并且可以用简单的算法进行订正(Weng et al. 2000)。第二个问题是150和183plusmn;3GHz频率的初始观测会受到无线电频率干扰。气象局也用算法剔除了这种噪音。经过这些订正过程，利用AMSU资料产生如云液体和水汽一类的许多非直接探测产品的应用质量得到了提高。

  1. 反演方法
  2. 反演算法的物理基础

在微波频率二流近似的情况下，Weng和Grody在2000年推导出了冰云发射亮温和云底亮温之间的关系：

， (1)

其中，和分别是云顶和云底的高度；是天顶角的余弦值；是冰云散射参数，定义：

, (2)

其中，为冰云的光学厚度，是特征值，是相似参数，是非对称因子，是单散射反射率(详情参考Weng and Grody, 2000)。

方程(1)中的亮温随着散射参数增大而减小。散射参数随着冰云的冰水路径和粒子大小而变化。因此，冰云微物理参数对微波观测的影响可以通过方程(1)(2)进行定量分析。特别是通过光学厚度可以将散射参数和云的冰水路径及粒子大小相联系：

， (3)

其中，是冰粒子的消光系数；是粒径分布函数；是粒度参数()；是复折射率因子且随着冰粒子毛体积密度变化。对于粒径分布为的球形冰粒子，IWP可以表示为：

， (4)

其中，是冰粒子毛体积密度。对于多分散冰粒子，散射参数可以用通过变换方程(3)(4)来得到IWP和De的方程来表示如下：

， (5)

其中是定义如下的正态化的散射参数：

， (6)

是在的粒径分布下加权得到的冰粒子平均消光系数；也就是：

. (7)

当云底的上升流亮温已知，也能通过方程(1)求出：

， (8)

其中，云顶上涌亮温能通过卫星直接观测。方程(5)移项之后可以用来求云的冰水路径：

， (9)

正如方程(9)中所示，IWP和成正比。但是和之间的关系是非线性的，并且可能由特定的冰粒子粒径分布和毛体积密度决定。因此，要想在给定粒子毛体积密度下同时求出精确的IWP和De的值就需要两个不同频率的观测资料(Evans and Stephens 1995a,b;WG00)。假如冰粒子的毛体积密度可以由其他资料单独确定(也就是假设既不是一个常数也不是冰粒子大小的函数)，那么IWP最终只取决于散射参数和。因为大多数已知的体积密度和粒径的关系都是根据非降水卷云的冰粒子推导，所以在用主要对降水冰云敏感的AMSU资料反演时会产生不稳定性。因此，本研究中使用恒定的密度600kg m-3。第五部分研究并说明了由毛体积密度的变化造成的反演误差。

  1. IWP和De反演算法

先求出两个通道的散射参数比并消去IWP来得到De；也就是：

. (10)

注意散射参数比理想地在0和1之间变化。对于冰云中小的冰粒子，几乎没有且此时散射参数比接近于0。对于有较大有效直径的冰粒子，当89和150GHz的散射强度达到粒子的几何光学极限值时，散射参数比会达到平衡。

Weng在1992年通过辐射传输模式的模拟数据推导出了r和De之间的经验关系。其中是用米散射理论来确定89和150GHz频率上冰粒子的散射和吸收性质。在模拟中，云中冰水含量随意分布在0-0.5g m-3的范围内，并且假设了云冰粒子为球形且遵守指数为2的改良伽马分布(Ulbrich 1983)。冰云云底在9km且厚1km，模拟了冰云的一般大气条件。有效粒子直径在0.1-3.5mm范围内随机分布。云底的入射辐射根据280K亮温设定为一个常数。并用Cumming的混合方程来计算含冰粒子大气的折射率。本研究模拟了De和N0(共有62 500个伽马分布)之间的各种关系并在图1进行展示。注意比率随着De递增并在冰粒子有效尺寸很大时接近一个常数。对于比较小的De(lt;0.4mm)，由于对小尺寸的冰粒子敏感性较弱，89GHz的散射参数很小。因此，单由89和150GHz的散射参数比并不能得出粒子的大小信息。Evans等人在1998年提出检测这些小尺寸冰粒子需要一种更高频率之间的配对。对于在0.4到2.5mm之间De，89和150GHz的都随De线性增加，且150GHz的远大于89GHz的。但是对于更大的De(大于3.5mm)，两个频率的都会接近同一个常数。89GHz可以检测到的最小的冰粒径为0.5mm。根据89和150GHz的双频率观测资料，比率在0.2到0.8的范围内可以得到可靠的结果。

及之间的回归关系通过图1中的数据得到，如下：

and (11)

， (12)

其中和是取决于冰粒子毛体积密度和假设粒径分布的回归系数。表1给出了本研究中用的系数。

当估算了云底亮温，散射参数比就能通过方程9用两个频率的卫星观测数据计算得到。于是，就可以通过方程11,12和9算出一个给定毛体积密度的冰云的IWP和De。计算云底温度的方法如下。

  1. 计算冰云底的上涌亮温

Weng和Grody在1998年提出对于无散射的恒温大气，微波频率亮温近似于：

， (13)

其中，是大气透射率，是地表发射率，是地表温度，是地表和大气均温的差。大气透射率可进一步写成：

， (14)

其中，分别是氧气，水汽，云中液态水的光学厚度。已知由方程13计算的亮温误差小于2%。因此根据方程13用AMSU低频率的观测数据来求89和150GHz冰云底的亮温。但是，此处假设了低频亮温不受到冰云压力的影响。

方程13中的发射率是地表温度、风速和海洋盐度的函数且用过去开发的一个模型来计算(Klein and Swift 1977; Stogryn 1972; Holinger 1971)。此处被作为云中液态水和云层温度函数进行了参数化。此外，Weng等人在2000年将作为地表温度的函数进行了参数化。Weng等人在2000年发现，在海上云液态水和水汽路径可以直接由AMSU低频率的资料反演得到，而地表风和温度由美国国家环境预测中心(NCEP)的全球资料同化系统(GDAS)得到。

在大陆上，根据AMSU高低频之间的经验关系来求云底亮温。而后就能得到无散射条件下的AMSU亮温并用来推导各种关系。并用地温和先进超高分辨率辐射计(AVHRR)的红外资料来确定AMSU晴空辐射。AVHRR也搭载在NOAA-15和NOAA-16卫星上。Stowe等人在1999年提出，因为对应红外温度小于275K的观测资料可能含有冰云，会被剔除。AMSU配置资料也要被限制在plusmn;45°扫描角内，以此来消除尺度过大产生的影响。如图2所示，本文估算了89和150GHz冰云底部的亮温，其均方根误差大约为4K，等价于海洋上的结果。结果说明89和150GHz频率上由云导致的亮温降低要大于4K才能可靠地识别云。89和150GHz均方根误差分别与散射参数的最小阈值0.01和0.02一致。

  1. 筛选过程

沙漠、海冰和雪粒子在较高微波频率的散射特征和冰粒子的散射特征相似，因为这些散射经过的电解质几乎相同。因此，为了IWP和De反演算法在全球的应用，本文提出了消除大气和各种地表物质散射差异的步骤。仅AMSU一种数据提供的地表类型数据很有限，因为它缺少极化测量。其他类似于AVHRR红外资

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