（气象学专业论文）gms5卫星资料及地面资料估算大气可降水量的研究.pdf

摘要 本文利用卫星资料、探空站和地面站的常规观测资料对晴空及云天大气的可 降水量进行了估算，并且利用高空探测资料计算的值作为真实值，对估算得到 的结果进行检验。为了便于比较，本文个例中选取1 0 5 。- 1 1 5 。e ，3 5 0 4 0 。n 的 区域作为估算区域。 对于晴空大气的可降水量，分另用卫星资料和地面湿度参量资料以及将两 种资料结合起来进行了估算，其结果如下： 用卫星资料( 红外分裂窗数据) 反演晴空大气可降水量，其反演的水汽场 分布时间和空间的分辨率都很高，旦其结构精细。“干中心”和“湿中心”分布 明显。可降水量分布与分裂窗亮温差分布基本是一致的，水汽“湿中心”对应 分裂窗亮温差的高值区，水汽“千中心”对应分裂窗亮温差的低值区。 用地面湿度参量资料( 地面水汽压) 估算晴空大气可降水量，其单站的估算 结果比用卫星资料反演的结果要精确，但是估算的水汽场时空分辨率不如卫星 资料反演的高。其水汽场分布同样存在明显的“干中心”和“湿中心”，但是其 “干中心”和“湿中心”的个数较少，与卫星资料反演的有差异。 综合上述两种方法，本文首次提出了一种新的估算大气可降水量的方法， 即：将卫星资料和地面湿度参量资料结合来估算大气可降水量。研究结果表明， 其估算的精度超过单独使用卫星资料或者地面湿度参量估算的精度。其估算的 水汽场，一些主要的“干中心”和“湿中心”已在图中体现。和卫星资料反演 的水汽场相比，总体形势分布具有相似的结构。由于其单点估算精度较高，插 值的误差较小，所以其估算的水汽场具有较高的参考价值。估算的水汽场与用 地面湿度参量资料估算的水汽场基本一致，仅在数值上有所差别，但是由于该 方法的单点估算精度较高，所以具有更高的可信度。 本文还利用地面湿度参量资料( 地面水汽压) 对云天时的大气可降水量进 行了估算。用地面水汽压估算各个季节云天时大气可降水量精度是比较高的， 其平均绝对误差和均方根误差都是比较小的，表明该方法可以较好用于估算云 天时的大气可降水量，具有较好的实际应用价值。 关键词：分裂窗，水汽通道，地面水汽压，可降水量 a b s t r a c t i nt h i sp a p e rw eu s e ds a t e l l i t ed a t aa n dg r o u n dh u m i d i t yp a r a m e t e r ( w a t e rv a p o r p r e s s u r e 、t o r e t r i e v et h ep r e c i p i t a b l ew a t e ri nc l o u d l e s ss k ya n dc l o u d ys k y t h e p r e c i p i t a b l e w a t e rg o tf r o mh i 曲l e v e l ss o u n d i n gs t a t i o n sw a sc h o s e na st h er e a l v a l u ef o rt e s t s t h er e g i o nb e t w e e n1 0 5 01 1 5 。ea n d3 5 。- - 4 0 0 nw a sc h o s e na st h e c a l c u l a t e dz o n ef o r i n v e s t i g a t i o n s u n d e rt h ec l o u d l e s sc o n d i t i o n s ，t h e p r e c i p i t a b l e w a t e rw a sc a l c u l a t e db ys a t e l l i t e d a t aa n dg r o u n dh u m i d i t yp a r a m e t e rr e s p e c t i v e l y ，a n di tw a sa l s oc a l c u l a t e db yt h e c o m b i n a b l es a t e l l i t ed a t aa n d g r o u n dh u m i d i t yp a r a m e t e rd a t a r e s e a r c hr e s u l t sw e r e s h o w e da sf o l l o w s ： t h ed i s t r i b u t i o no ft h ep r e c i p i t a b l ew a t e rr e t r i e v e df r o ms a t e l l i t ed a t aw a so f w e l ls p a t i a la n dt e m p o r a lr e s o l u t i o n s t h ec o n f i g u r a t i o no f v a p o rf i e l dw a sq u i e t l y f i n e ，w h o s ed i s t r i b u t i o no f h o tc e n t e r s a n d w e tc e n t e r s w a so b v i o u s t h e h o t c e n t e r s w e r el o c a t e da tt h eh i 曲v a l u e2 0 n eo f t h e s p l i t - w i n d o wb r i g h t n e s sa n d t h e w e to n e sw e r ea tt h el o wz o n e c o r r e s p o n d i n g l y u s i n gt h eg r o u n dh u m i d i t yp a r a m e t e rd a t a ，t h ep r e c i p i t a b l ew a t e ro fs i n g l e s t a t i o nw a sm o r ea c c u r a t et h a nt h ed a t ar e t r i e v e df r o ms a t e l l i t ed a t a b u ti tw a so f l o w s p a t i a la n dt e m p o r a lr e s o l u t i o n sc o m p a r e d w i t ht h a tr e t r i e v e df r o ms a t e l f i t ed a t a ， t h e r ew e r ea l s oo b v i o u s h o tc e n t e r s a n d w e tc e n t e r s i nt h ed i s t r i b u t i o no ft h e p r e c i p i t a b l ew a t e r , y e tt h en u m b e r so ft h o s ec e n t e r sw e r e1 e s st h a nt h er e t r i e v e d d a t a b a s e do na b o v e d i s c u s s i o n s ，an e w m e t h o df o r c a l c u l a t i n gt h ep r e c i p i t a b l ew a t e r w a sp u tf o r w a r db yc o m b i n gt h ea b o v eb o t hd a t a c o n c l u s i o n si n d i c a t et h a tt h e c a l c u l a t e dw a t e rv a p o rf i e l d sw e r eb e t t e rt h a nt h ef o r m e rt w om e t h o d s i tw a sm o r e p r e c i s eo fs i n g l ep o i n tt oi n t e r p o l a t ei n t ot h ew h o l e d i s c u s s e da r e a , t h e r e f o r e ，i tw a s m o r e p r a c t i c a l ， f u r t h e r m o r e ，t h ep r e c i p i t a b l ew a t e ri nc l o u d ys k yw a sa l s oc a l c u l a t e db yt h e g r o u n dh u m i d i t yp a r a m e t e rd a t a t h ec a l c u l a t e dd a t aw e r eo f h i g hp r e c i s i o na n dl o w e r r o r ss ot h a ti tw a sc o n v e n i e n tt oa p p l yf o r i n v e s t i g a t i o n s ， k e yw o r d s ：t h es p l i tw i n d o w ，w a t e rv a p o rc h a n n e l ，g r o u n dw a t e rv a p o rp r e s s u r e ， p r e c i p i t a b l ew a t e r l l 第一章引言 1 1 研究的目的和意义 大气中水汽含量是重要的气象参数，大气中水分的分布、传输及季节变化对天气和气 候起着重要的作用，水汽监测在天气预报和气候研究领域越来越占有重要的地位。 水汽在大气物理和大气化学等诸多过程中起着关键作用。它不仅是最重要的温室气体， 也是影响短期降水预报的最关键因子，同时还影响着大气垂直稳定度、大气风暴系统的结 构和演化过程以及地球纬向能量平衡。因此，气象学家十分重视对水汽含量及分布的探测。 但水汽却是目前地球大气中测量最少和了解最少的成分。 大气柱水汽含量是研究大气辐射和吸收及全球热量输送的一个重要参量。水汽是大气 中重要的长波辐射和吸收物质，在空对地遥感中，对遥感数据进行大气订正时，必须考虑 水汽的影响。在从地面观测的直接太阳辐射信息确定大气柱气溶胶光学厚度时，也必须考 虑水汽对太阿；：【辐射的吸收。大气中水汽含量与大气中各种加热过程如太阳辐射、感热输送 和凝结加热有关，其对地气系统的辐射收支及气候变化有很大作用。 水汽在各种时空尺度的大气过程中扮演着重耍角色。高分辨率的天气预报、数值模拟、 人工影响天气以及其他领域的卫星遥感应用方面都具有重要的应用价值。对流层中的水汽 是复杂天气过程形成的载体，也是空间大地测量的主要误差来源。实际上，大气中水汽含 量不足5 ，但由于其快速变化和时空上分布不规则，很难精确描述它的运动规律和变化特 性。而且随着气压、温度的变化，水汽还会发生相态变化，生成雨雪云雾，同时向大气释 放热量。水汽特有的这些物理性质和时空分布，使水汽的监测工作在天气和气候研究中占 有重要位置，对水汽的研究成为现代气象学的重要组成部分。 大气中的水汽是气象和气候关注的要素之一，犬气中水汽对太阳辐射的吸收直接影响 到卫星观测到的信号，在航天、航空遥感器辐射定标和大气校正时就需要大气中精确的水 汽量。水汽在地气系统的能量和水分循环中扮演着重要角色，大气中水汽场的分布及其变 化与各种天气系统的更替变化息息相关。确定水汽场的赞布及其变化规律对于灾害性天气 的研究和预测预报以及对于气候变化的研究均具有重要意义。近年来人们试图通过对水汽 的监测来更准确的预报降水和灾害性天气以及更深入地了解气候特征和气候变化规律。 由于水汽的时空变换太大，具有很大的不确定性，因此水汽的空间和时间变化成为一 个重要的研究课题。 常规气象观测一直把水汽列为例行观测项目，但是由于海上和自然条件恶劣地区站点 稀疏，常规观测能够覆盖的空间范围受到限制。由于常规观测资料的局限，用卫星资料估 计大气水汽的分布受到了重视。 1 2 研究现状 在实际工作中，通常用可降水量来表示单位截面大气柱中的水汽含量。所谓整层大气 可降水量是指垂直气柱中所含有的水汽含量，假设这些水汽全部凝结，并积聚在气柱的底 面上时所具有的液态水含量。由于计算整层大气可降水量比较麻烦，并且需要有探空资料， 而在许多地区，特别是广大边远地区，是缺乏或没有探空资料的。因此，用卫星或其他遥 感资料反演可降水量以及建立起反映整层大气可降水量同地面常规气象要素关系的表达式 会给许多实际工作带来方便。 对于可降水量的反演，目前研究较多的是用遥感的方法，即使用热红外或微波观测资 料，已及近年发展起来的运用g p s 技术估算太气水汽总量的方法等。 由于微波具有一定的穿透能力，星载微波测量仪器的遥感资料往往包含着大气和地面 两部分发出的综合信息。因为陆地表面具有较大的比辐射率，要把大气和地面发出的微波 信息彼此区分开来，对星载微波测量仪器的技术要求就非常高。而海洋表面的比辐射率相 对较低，因此卫星微波遥感大气可降水多数应用于海洋上空。s t a e l i n 等 1 】，c h a n ga n d w i h e i t 叫，g r o d ：，等m ，p r a b h a k a r a 等h 1 分别运用n i m b u s 5 ，n i m b u s 7 卫星上的扫描微波分 光计的双通道或三通道观测资料遥感海洋上空的水汽分布。w i t h e i ta n dc h a n g l 5 1 根据星载多 通道扫描微波辐射计的观测资料给出一个通过三个微波通道观测值反演洋面和包括水汽在 内的大气参数的算法。a l i s h o u s e 等嗍，s e h l u s s e l a n d e m r e y 7 ，s e h u l z 等嘲等人分别运用s s m i 单通道、双通道或多通道被动微波信息遥感大气水分。s e h l u s s e la n de m e r y 7 1 在模拟的基础 上使用多通道及组合来回归水汽含量同微波亮温的关系，并应用于反演全球海洋水汽场： s e h u l z 等”】用1 9 g h z 和2 2 g h z 双通道信息来估算大气低层的水汽含量并应用于数值预报， 得到较满意的结果。 运用g p s 技术估算大气水汽总量是2 0 世纪9 0 年代发展起来的一种有潜力有实用价值 的新方法。1 9 9 2 年b e v i s 等人提出了采用地基g p s 估算大气水汽含量的原理，1 9 9 3 年美国 2 进行了g p s s t o r m 观测试验，并采用“相对g p s ”方案( 在参考站引入微波辐射计w v r 消除差分误差) 对数据进行了处理，稍后，在对g p s s t o r m 试验获取的资料进行处理的 过程中，d u a i l 髓和b e 试s 1 4 又提出了反演大气水汽总量的“纯g p s ”方案( 无需w v r 定标) 。 在国内，近几年也开始了这方面的研究工作【1 1 。”j 。 与微波遥感大气可降水相比，利用近红外遥感大气可降永不仅适用于海洋上空而且适 用于陆地上空。美国的极地轨道业务环境卫星( p o l a r - o r b i t i n go p e r a t i o n a l e n v i r o n m e n t a l s a t e i i i t e ，p o e s ) 的n o a a 系列卫星上改迸的甚高分辨率辐射仪( a d v a n c e dv e r yh i g h r e s o l u t i o n r a d i o m e t e r ，a v h r r ) 和美国的地球静止业务环境卫星( g e o s t a t i o n a r y o p e m f i o n a l e n v i r o n m e n t a ls a t e l l i t e ，g o e s ) 上的可见光红外自旋扫描辐射仅( v i s i b l ea n di n f r a r e ds p i n s c a nr a d i o m e t e r ，v i s s r ) 大气探测仪( v i s s ra t m o s p h e r i cs o u n d e r ，v a s ) 以及曰本的 g m s 一5 卫星上的v i s s r 等探测仪器均具有这样的分裂窗通道。分裂窗最早作用于海面温度 的水汽订正。由于水汽在1 2 v m 通道的吸收作用比在1 l p m 通道更加强烈，两通道的亮温差 对水汽的变化非常敏感，所以根据红外分裂窗通道的亮温差异估计大气可降水的技术得到 了广泛的应用。c h e s t e r s 等1 9 - 2 0 ，r o b i n s o n 等2 ”，c - u i l l o r y 等 2 2 】，k n a b b 等 2 3 】，s u g g sa n d j e d l o v e c t 2 4 应用美国g o e s 卫星v a s 探测器的分裂窗通道的数据遥感大气可降水均取得较 满意的结果。其中r o b i n s o n 等叫采用了多元线性回归法、c h e s t e r s 等口0 1 通过经验优化低层 大气的有效温度和吸收系数利用模式计算、k n a b b 等 2 3 j 利用温度和湿度同步反演的多通道 法来估算大气可降水。d a l u e 2 ”，k l e e p i e sa n dm c m i l l i n t “，j e d l o v e c 2 - q ，e c ka n dh o l b 等人应用美国p o e s 的n o a a 系列卫星a v h r r 探测器的分裂窗通道的数据反演大气可降 水同样获得较满意的结果。其中d a l u e 2 5 1 模拟计算了a v h r r 分裂窗亮温差对海洋上空大气 可降水以及温度廓线和湿度廓线变化的敏感性，k l e e s p i e sa n d m c m i l l i n1 2 8 在相同大气条件 下的不同地表情况时应用a v h r r 分裂窗亮温资料反演大气可降水，j e d l o v e e t 2 7 1 对k l e e s p i e s a n dm c m i l l i n 叫】的反演技术进行了进一步n t t i n ，e e ka n dh o l e n 2 8 j 分析了a v h r r 分裂窗 亮温差与通过无线电探空和太阳光度计计算的大气可降水之间的关系。在应用日本g m s - 5 卫星v i s s r 红外资料估算大气可降水方面，朱元竞等2 9 1 和李万彪等d o 采用多元线性回归法 建立了g m s 5 红外分裂窗通道和水汽通道的亮温与大气可降水的经验关系，李成才和朱元 竞 2 h 参照c h e s t c r s 2 0 1 1 9 8 7 提出的优化反演方法，采用物理反演与参数统计相结合的思路， 利用g m s 一5 红外分裂窗数据反演大气可降水。这些基于g m s 5 红外分裂窗通道反演大气可 降水的应用研究也都取得了成功。 3 以上部分文献中仅用模式理论模拟出的大气可降水量作为检验真值，而理论模拟的大 气可降水量既参与样本统计回归得出经验公式又作为真值进行误差统计检验显然是不客观 和不可取的。本文将用由实际探空资料计算得到的大气可降水量真值作为样本数据进行误 差分析的，以避免仅用模式理论模拟出的大气可降水量作为检验真值的不足。以上文献大 都采用物理方法反演可降水量，对于统计方法研究较少。且由于气候等方面的差异，国外 的统计经验关系式不一定适合我国的实际隋况。 由于大气中的水汽大部分集中在对流层下半部，近地面层水汽含量在整层大气承汽含 量中占有很大的比重。所以整层大气可降水量在很大程度上取决于地面水汽含量的大小， 它同地面湿度参量( 如水汽压、露点等) 应该有明显的相关口“。周允华曾经根据青藏高原及 其边远地区的探空资料，建立起反映该地区月平均整层大气可降水量同地面水汽压的经验 方程”“。王炳忠和刘庚山利用高空探测站的逐日和多年平均资料，研究了不同时间尺度大 气中水汽含量的间接推算方法。结果表明。利用统一公式借助地面水汽压推算的累年月平 均值，具有较高的可信度口4 】。杨景梅和丘口金桓根据我国2 0 个台占地面及高空气象瓷料，拟 合出个站所在地区整层大气可降水量和相应的地面水汽压之间的经验关系。结果表明，可 降水量和相应的地面水汽压之间存在着良好的数值对应关系o ”。杨景梅和邱金桓还据我国 2 8 个台站地面及高空气象资料建立起由地面参量计算整层大气可降水量的经验计算模式 j 。这些经验关系，在一些具体工作中得到了很好的应用。 1 3 研究的内容及方法 利用卫星红外探测资料反演晴空大气可降水的方法很多，所有这些方法可以归结为两 类：物理法和统计法。物理法以红外辐射方程为理论基础，经过一系列合理的假设和近似， 简化辐射传输方程，并根据物理模型确定2 i # l - 辐射量与大气可降水的关系，晟终反演出大 气可降水。统计法则是利用数学上的统计方法，找出大气可降水与卫星红外辐射或亮温之 间的相关关系，共据此从亮温反演出大气可降水。统计法包括完全不依赖于物理模型、单 纯利用数学统计方法反演大气可降水的完全统计法和以一定的物理模型为基础、将物理理 论与统计方法相结合的物理统计法。物理法和统计法这两种方法各有千秋。物理法具有明 确的物理概念，理论基础强，直接求解方程误差小。但该方法相对复杂和烦琐，实际应用 不方便，并且反演精度依赖于观测仪器定标的精度。统计法简单直观。应用方便，对一定 4 地区的通用性较好。但其缺乏物理理论基础，误差较大。不过如果统计样本数足够多，同 样可以获得较高精度的反演结果。 本文主要用统计法对我国大气可降水量进行反演。由于用统计的方法进行反演，统计 参数随季节和时空的变化较大，为提高反演精度本文将分季节对可降水量进行反演。并以 秦岭淮河为界将我国划分为南北两个气候区分男进行反演。青藏高原作为一个独特的气候 区域，将同其他地区分开来讨论。 秦岭是我国南北气候的一条重要分界线，它在温度和降水分布上都起着分界线的作用。 我国位于北半球，山脉的向阳南坡比北坡接受的太阳辐射能量多，温度也高，加上山脉的 阻挡，北方的冷空气不易向南侵入，所以一条大的山脉，往往成为气候的分界线。山脉对 降水的分布也有影响。山脉的东南坡对于东南季风和西南坡对于西南季风来说，都是迎风 坡。在迎风坡上。降水明显多于背风坡。秦岭地处我国北方夏季风活动的边缘地区，为南 北潮湿和干旱气候的重要分界线p “。在气候划分上，秦岭是我国暖温带半湿润地区和亚热 带湿润地区的分界线，同时它也是我国南北两种气候的分界线。 青藏高原作为世界上最高、地形晟复杂的高原，具有独特的地理和天气气候特征。在 温度和水汽分布特点上青藏高原同样具有其独特性。由于青藏高原海拔高，空气稀薄， 太阳辐射通过大气的光程短，所以到达地面的太阳辐射能大。这使得地面温度高，地气温 差大，因而造成高原上比较大的温度垂直递减率。由于水汽的分布与温度的分布密切相关， 因而造成高原上比较大的水汽含量垂直递减率。因此，应该把青藏高原作为一个独立的气 候区域来考虑。 对这三个区域分别利用卫星资料及地面湿度参量估算大气可降水量，然后将卫星资料 和地面湿度参量结合进行估算，将三种方法进行比较，以求取得较高的估算精度。因为红 外辐射无法穿透云层，用卫星红外资料反演大气可降水量只适用于晴空大气，本文用地面 水汽压对云天时的大气可降水量进行估算。利用所得到的经验公式可估算各地区全天候的 水汽场分布及其变化。 5 第二章卫星资料反演可降水量 2 1 基本理论依据 2 1 1 分裂窗通道 卫星估计可降水量的研究，主要采用热红外或微波观测资料。为了用现有的气象卫星 遥感陆地和海洋上的可降水，许多研究主要使用1 1 h m 和1 2 u m 的分裂窗通道。g o e s 卫星 v i s s r 大气探测器( v a s ) nn o a a 卫星a v h r r 探测器上载有这样的通道，分裂窗通道亮 温的差异主要是由于大气中水汽的不同吸收引起的，所以分裂窗估计可降水的技术获得了 巨大的成功 t 9 - 3 1 】。g m s 5 卫星为我们提供了分裂窗通道1 0 5 1 i5 p m 及1 1 5 1 2 5 9 m ，为在 广阔空间范围内反演具有高时空分辨率的水汽场提供了丰富的数据信息。分裂窗反演可降 永的理论基础为红外传输方程。假定大气水平近似和局地熟力平衡，在分裂窗1 0 扣1 1 5 p m 和11 5 1 2 5ur l l 波段，忽略大气散射，在单一波数v ，卫星收到的辐射订可以表示为【删 ，( v ) = e b 伍，v k ( z 。，v ) + f z b ( t ( z l v r ( z ，v ) l d z ) d z ( 2 1 ) 式中丑v ) 是温度n 波数v 的普朗克函数，玎z ，v ) 是同一波数v 时卫星和高度z 之间的大 气透过率，下标“s s t 说明一个物理量是在地表和卫星高度处的值。e 是地球表面的辐 射率。对于上述红外波段，地面可以认为是黑体，e 爿。 但是，由于扫描辐射计的光谱响应的限制，卫星接受到的某一红外波段总辐射为： r = e ，o o ) 叫e o ) 咖= b ( 瓦，v o ) 形e 咖( v ) 咖 ( z 2 ) 其中v l 和v 2 是卫星这一红外通道波段以波数表示的下限和上限，曲( v ) 是g m s 5 卫星自旋 扫描辐射计红外通道的光谱响应函数，而死是经过辐射定标后的等效亮温，即卫星观测给 出的亮温。 如果已知大气廓线，可由式( 2 1 ) 计算g m s 5 卫星任一红外通道、在单一波数v 时接收 到的地球表面和大气向上的辐射的总和州，代入式( 2 2 ) 计算相应通道的亮温瓦，而水汽含 量由大气廓线直接求出。 红外窗区的主要吸收物是二氧化碳、水汽和臭氧等，水汽与二氧化碳和臭氧等相比吸 收较显著。通常水汽含量随季节和地域变化很大，致使水汽的吸收变化强烈。c h e s t e r 等f ” 6 朱元竞等8 ”用l o w t r a n 7 计算了热带大气的g m s 5 分裂窗通道1 0 5 - 1 1 5 u m 及 1 1 5 1 2 5 u m 大气各成分的透过率，其中水汽谱线和水汽连续谱线的吸收非常显著，大气中 水汽的吸收占主要的地位。晴空大气时，可降水量对卫星观测辐射的影响可及大气底层。 朱元竞等口9 1 李万彪等【3 0 】模拟了在热带标准大气状况下，可降水量与g m s 5 红外分裂 窗通道以及水汽通道亮温的关系，结果表明：随着可降水量的增加，三个通道亮温逐渐降 低，分裂窗降低偏缓，且在数值上分裂窗第一通道的亮温值要高于分裂窗第二通道的亮 温值，并且随模式大气水汽含量的增加，分裂窗亮温差异显著。 根据l o w t r a n 7 和在理想大气情况下，可得到在不同大气状况下一系列可降水量与 g m s 5 分裂窗通道和水汽通道亮温的数据。虽然根据这组数据可回归得到可降水量与 g m s 5 的三个通道亮温的经验关系，但理想大气仍然有别与实际情况，所以用实际探空得 到的可降水最与该探空站对应的卫星亮温来建立反演可降水量的统计关系。 2 1 2 水汽通道 g m s 5 卫星装载了水汽传感器，水汽通道的光谱带宽是6 5 7 0 u m ，以6 7 u m 为中心 的吸收带是水汽强吸收带，其亮温值在水汽比较丰富的情况下基本反映上层水汽的辐射， 对下层水汽具有“掩盖”作用。在这一带内，卫星接收的是水汽发出的辐射，水汽一方面 吸收来自一f 面的红外辐射同时又以自身温度发射红外辐射。如果大气中水汽含量越多， 吸收来自下面的红外辐射越多，到达卫星的辐射就越少。所以由卫星测量这一吸收带的辐 射就能推测大气中水汽含量。在该吸收带卫星接收到的辐射为1 3 7 1 ，p ) ：坛；五p m ：筹f 气只伍。p ) 十后蜀p ( z ) ! 翌趔出l d 2 ( 2 3 ) l “z j 式中右边第一项为地( 云) 面发射的辐射，第二项是水汽发射的辐射，b d t z ) 是z 高度处水 汽发出的红外辐射，bx 正】是地面的普朗克辐射，e 一。是地面发射率，r x 。( 日) 是地面到大气顶 的水汽透过率，7 x ( z ，口) 是z 到大气项的透过率。o r - ( 三| o ) 0 z 是水汽透过率随高的变化，表示 z 高度水汽辐射到达大气项的权重。设贡献函数嘞 弘【7 7 岛 r 掣删战 ( 2 4 ) 弘j 65 岛 r 二专予! 删战 ( 2 4 ) 该式表示水汽发射到达卫星的辐射。如果取 7 皆e 幻。，( 9 ) 以 ( 2 5 ) 为地面的贡献函数。则 ( 印= e + i t f d z ( 2 6 ) f ( z ，0 ) = e x p e - s e e 0 ig ( ：m ( z ) p ( z ) d z ( 2 7 ) 式中h ( z ) 是水汽质量吸收系数，g 是水汽混合比，晚是干空气密度。从上可看到卫星在 水汽通道接收到的辐射取决于水汽混合比g 和大气温度廓线7 硷) ，如果已知甄0 ，则由卫 星测量的辐射就能求取g 。 由于6 7 u m 是水汽的强吸收带，如果地面或云面的高度低于8 0 0 百帕高度，则地面或 云面的辐射就难以到达卫星，此时表面辐射项可以忽略，卫星接收到的辐射全部是由水汽 发射的，所以( 2 6 ) 式为 ( 印= l 7 - d z ( 2 8 ) 若设 是通道中心波数，7 ( 日) 是平均透过率，则贡献函数写成 _ 。= b z 。i t ( z 肥0 堡掣n m ( 2 9 ) 由上式可见，对于给定的职力，卫星在水汽通道测量的辐射决定于水汽含量。水汽越多， 透过率越小，卫星接收的辐射越小，因此根据卫星测量的水汽辐射可以推算大气中水汽的 水汽分布。 黄献函数 图2 1 水汽通道的透过率、权重函数和贡献函数 j 离 | 墨 图2l 表示了5 7 7 3 u m 通道水汽的透过率、权重函数和贡献函数。从图中可见，大 约8 0 的辐射能来自6 2 0 - , - 2 4 0 百帕气层，而最大辐射贡献大约在4 0 0 百帕高度处。同时， 从国中可见，对一定的温度廓线，大气透过率随水汽含量增加而提高。因此当大气中水汽 含量大时，卫星测量的辐射来自大气上层：而大气水汽含量较少时，卫星测量的辐射来自 大气低层【”。 水汽通道亮温对3 0 0 - - 4 0 0 h p a 高层的水汽改变最敏感，底层水汽的改变对于水汽通道亮 温无影响，用水汽通道几乎测不出来，在4 0 0 h p a 附近，水汽通道亮温对湿度变化非常敏感。 所以水汽通道亮温反映了中高层大气的水汽分布口”。 2 1 3 卫星天顶角 由于卫星对地面每点得的天顶角不同，卫星遥感的大气路径不同做反演必须计算每 点的天顶角0 【3 b 】： c o s ( g ) = s i n ( t p ) s i n ( c p o ) + c o s q p ) c o s ( ) c o s ( z - t o )( 2 1 0 ) l = 瑶+ ( 岛+ 爿o ) 2 2 r ( r + 日5 ) c o s ( )( 2 1 1 ) s i n ( 0 ) ：s i n ( q ) 墨嘻坠( 2 1 2 ) l 式中u ，由为地面一点的经纬度，n n l ；5 曲订正后的星下点坐标，且为卫星高度，r 。为地球平 均半径。借鉴李万彪等 3 0 1 考虑卫星天顶角的线性统计反演法，得到由于卫星天顶角的影响 对可降水量的订正因子c r 】- t 2 ) ( s e e0 1 ) ，t l - t 2 为分裂窗两通道亮温差。 2 2 卫星资料及高空探测资料的处理和分析 所用的卫星云图资料是g m s 5 的静止卫星图像，选用的光谱波段为：红外 1 ( 1 0 5 1 1 5 1 a i ) ；红外2 ( 1 1 5 1 2 5um ) ；红外3 即水汽通道( 6 5 7 0um ) 。红外亮温按日本 气象厅“g m ss v i s s r 数据格式的修改文给出的等级温度转换定标。卫星云图文件 由两部分组成，前2 5 6 字节为头文件，后面为卫星云图资料数据。图像资料按点存放，每 点一个字节。图像文件的火小为7 0 4 行x8 9 6 列图像采用极射投影，投影特征点经纬度 为( 1 1 5 0 e ，3 0 。n ) ，水平和垂直方向在标准纬度上的分辨率均为1 0 公里。 9 选取g m s 5 卫星2 0 0 1 年7 月至2 0 0 2 年6 月共1 2 个月的g m s - 5 卫星云图及地面和探 空资料用作反演。北方地区( 秦岭淮河以北地区) 共选取了3 4 个探空站，约占北方探空站点 总数的6 0 ，南方地区( 秦岭淮河以南地区) 共选取了2 7 个探空站，约占南方探空站点总数 的7 0 ，青藏高原地区共选取了1 0 个探空站。选取的站点分布均匀，其海拔高度及地理位 置都具有一定的代表性。在这北方地区的3 4 个探空站、南方地区的2 7 个探空站和青藏高 原的9 个探空站中利用探空及地面资料分别计算出2 0 0 1 年7 月至2 0 0 2 年6 月北京时间8 ：0 0 和2 0 ：0 0 共3 3 0 2 组、2 2 1 8 组和1 4 0 6 组晴空大气时的大气可降水量p w 。大气柱垂直积分 水汽含量p w 用探空资料算得： e w = z t n ，万= 吉( 儿+ p v ：) ，d h = 日：一q ，p ，= 南) ( 2 1 3 ) 。 j 高度h 按地面、9 2 5 、8 5 0 、7 0 0 、5 0 0 、4 0 0 、3 0 0 、2 5 0 、2 0 0 、1 5 0 、1 0 0 h p a 共分1 1 层。其 中p ，为水汽密度，e v 为水汽压。在实际的探空资料中，没有直接给出水汽压，文中所用水 汽压由探空资料所给各层的气温及气温与露点差利用g o f f - g a r t h 公式算得【”1 ，详细公式见 文献。本文以探空资料计算的大气可降水量作为真值。读取对应时刻g m s 一5 三通道卫星云 图的计数值并将其转化为亮温，将亮温资料匹配到探空站地理经纬点上，则北方地区、南 方地区和青藏高原地区分别得到3 3 0 2 、2 2 1 8 组和1 4 0 6 组对应的亮温和可降水量值。对所 算得的各组数据分别作月平均得结果见表2 1 - - 2 3 ： 表2 1 北方地区2 0 0 1 年7 月一2 0 0 2 年6 月亮温、p w 的月平均值 1 0 塞! ：塑查些垦! ! ! ! 兰：星二! ! ! ! 兰! 里塞塑：! ! 塑旦兰望堡 月份t i kt 2 k( t 1 t 2 ) k kp w ( 锄2 ) 表2 3 青藏高原地区2 0 0 1 年7 月一2 0 0 2 年6 月亮温、p w 的月平均值 由表2 1 - 2 3 分析，红外三通道亮温、分裂窗通道亮温差及可降水量的月平均值随季节 有明显的变化。可以明显的看出夏季红外三通道亮温、分裂窗通道亮温差及可降水量的月 平均值最高，冬季最低，春秋季居中。随着p w 的变化，红外三通道亮温及分裂窗通道亮 温差均呈现出明显的正相关变化，随着大气可降水量的增加，分裂窗通道亮温差异显著。 利用上面得到的各组数据，将t 1 、t 2 、t 1 - t 2 、t 3 分别同p w 作相关性分析，得其相关系数 分别为，北方地区：0 7 6 、0 7 5 、o 7 2 、0 4 3 ：南方地区：o 6 7 、0 6 3 、o 7 3 、- 0 0 3 ；青藏高 原地区：o 5 4 、o 5 4 、0 4 0 、0 2 8 。北方地区分裂窗两通道亮温及其差值同可降水量的相关 系数都在o 7 以上，而水汽通道亮温与可降水量的相关系数最小为0 4 9 。南方地区分裂窗 两通道亮温及其差值同可降水量的相关系数都在0 6 以上，而水汽通道亮温与可降水量的 相关系数则出现了负数。青藏高原地区各组数据的相关系性要比北方和南方地区要差，这 可能与青藏高原独特的气候有关。因为分裂窗亮温及其之间的差异主要是由于水汽影响造 成的，所以分裂窗两通道亮温及其差值同可降水量的相关系数较高。而水汽通道反映了高 层水汽的贡献，与整层大气的关系难于确定，所以水汽通道亮温和可降水量的相关系数较 小，在南方地区由于水汽含量较大。相关系数甚至出现了负值。因此在反演可降水时分裂 窗前主要贡献，水汽通道为高层水汽的贡献。 2 3 可降水量的反演 2 3 1 统计方法 由于，分裂窗亮温及其差值、水汽通道亮温和可降水量的值随季节变化幅度较大，统 计参数随季节有一定变化，为提高反演精度本文分季节对可降水量进行反演。每个季节中 取两个月的资料用作反演，取一个月的资料用作检验。现北方地区夏季取2 0 0 1 年8 月和 2 0 0 2 年6 月( 共3 6 5 组数据) 、秋季取2 0 0 1 年9 月和1 1 月( 共8 5 3 组数据) 、冬季取2 0 0 1 年1 2 月和2 0 0 2 年2 月( 共9 6 3 组数据) 、春季取2 0 0 2 年3 月和5 月( 共1 3 1 组数据) 用 作反演，另取2 0 0 1 年7 月( 共2 4 3 组数据) 、2 0 0 1 年1 0 月( 共3 9 2 组数据) 、2 0 0 2 年1 月 ( 共2 9 4 组数据) 、2 0 0 2 年4 月( 共6 1 组数据) 分别用作检验。南方方地区夏季取2 0 0 1 年8 月和2 0 0 2 年6 月( 共1 4 6 组数据) 、秋季取2 0 0 1 年9 月和1 1 月( 共5 0 0 组数据) 、冬 季取2 0 0 1 年1 2 月和2 0 0 2 年2 月( 共5 4 0 组数据) 、春季取2 0 0 2 年3 月和5 月( 共1 2 9 组 数据) 用作反演，另取2 0 0 1 年7 月( 共1 8 6 组数据) 、2 0 0 1 年l o 月( 共2 3 8 组数据) 、2 0 0 2 年1 月( 共3 8 5 组数据) 、2 0 0 2 年4 月( 共9 4 组数据) 分别用作检验。青藏高原地区夏季 取2 0 0 1 年8 月和2 0 0 2 年6 月( 共7 2 组数据) 、秋季取2 0 0 1 年9 月和1 1 月( 共2 6 6 组数 据) 、冬季取2 0 0 1 年1 2 月和2 0 0 2 年2 月( 共4 7 2 组数据) 、春季取2 0 0 2 年3 月和5 月( 共 7 6 组数据) 用作反演，另取2 0 0 1 年7 月( 共1 0 4 组数据) 、2 0 0 1 年1 0 月( 共1 3 3 组数据) 、 2 0 0 2 年1 月( 共2 4 0 组数据) 、2 0 0 2 年4 月( 共4 3 组数据) 分别用作检验。由于春季部分 1 2 卫星资料缺失，因此所取数据较少。 2 3 2 经验公式 以g m s 5 分裂窗第一通道亮温t l 、分裂窗两通道亮温差( t l t 2 ) 、水汽通道亮温t 3 、 卫星天顶角对可降水量的订正因子：f r l t z ) ( s e c o 1 ) 为反演因子，计4 个因子。对4 个因子 进行不同的组合得到如下5 个公式： ( 1 ) p w = o b + c h t i ( 2 ) p w = 劬+ 啦t l + 啦( t l t 2 ) ( 3 ) p w = + t l + 啦( t 】- t 2 ) + a 3 t 3 ( 4 ) p w = o b + f x l t l + 啦( t i t 2 卜( t l t 2 ) ( s e e0 - 1 ) ( 5 ) p w = a o + a t t l + 啦( t t - t 2 ) + 曲t 3 十( t i t 2 ) ( s e c0 一1 ) 用所取四季各对应的亮温和可降水量数据，对公式( 1 ) 一( 5 ) 进行统计回归得各因子的系数见表 2 4 2 】5 表2 4 北方地区夏季公式系数统计 表26 北方地区冬季公式系数统计 公式 嘞口j啦地铀 2 2 3 0 8 2 1 7 2 8 - 0 6 2 5 3 0 0 10 3 0 0 10 0 0 0 1 4 5 0 0 1 1 4 0 0 0 5 10 0 11 3 4- 26 3 0 8 0 0 11 80 0 4 5 8 0 0 4 9 5 5 - 1 4 5 2 0o0 1 4 700 4 7 90 0 0 8 0 0 0 4 1 2 表27 北方地区春季公式系数统计 竺茎竺竺竺 兰竺 1- 11 7 0 9 1 0 0 4 5 3 2- 1 0 1 1 9 7 0 0 3 8 60 1 3 6 1 39 9 9 3 100 3 8 9 0 1 3 5 60 0 0 0 8 4 9 9 6 3 800 3 8 10 ，1 5 5 6 o 0 2 3 4 5- 9 5 0 7 1 0 0 3 8 80 1 5 6 20 0 0 2 700 2 5 9 表2 8 南方地区夏季公式系数统计 竺苎竺竺 竺苎 竺 i6 4 3 1 2 n 0 0 6 0 2 i1 6 3 4 5 0 0 3 9 01 2 7 4 2 3i1 9 5 5 2- 00 3 7 6 i 2 6 6 5- 0 0 0 2 8 4