地球物理学报  2015, Vol. 58 Issue (1): 20-31   PDF    
风云三号C星微波湿温探测仪的定标和验证
郭杨1,2, 卢乃锰2, 漆成莉2, 谷松岩2, 许健民2    
1. 南京信息工程大学, 南京 210044;
2. 国家卫星气象中心 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室, 北京 100081
摘要:风云三号C星(FY-3C)已经于2013年9月23日发射升空,其上装载的微波湿温探测仪(MWHTS)已于9月30日开机正常工作.MWHTS具有对大气温度和湿度垂直分布进行同步探测的能力.MWHTS为跨轨扫描式微波辐射计,在89~191 GHz毫米波段内设置了十五个探测通道,其中包括118.75 GHz氧气吸收线附近的8个大气温度探测通道,183.31 GHz水汽吸收线附近的5个大气湿度探测通道,以及89 GHz和150 GHz两个窗区通道.设置在118.75 GHz的一组毫米波探测通道是国际上业务卫星首次使用的大气探测通道,这组通道和183.31 GHz通道对大气进行联合探测,将获得更加精细的大气温湿度垂直分布数据,为数值预报和气候研究提供丰富信息.为保证MWHTS观测资料的定量应用,对仪器性能和定标精度进行了在轨测试.
利用MWHTS在轨正常工作后的三个月数据,对仪器在轨定标的基础数据:冷空和黑体计数值,黑体和仪器温度进行监测分析和质量检验,经过质量检验的在轨定标基础数据,结合发射前真空试验得到的非线性订正项在轨定标生成MWHTS观测亮温数据.评估MWHTS在轨辐射定标结果的精度和偏差特性使用了三种方法:1 通过场地定标试验获取大气温湿廓线和地面温度等大气参数信息,结合微波逐线正演辐射传输模式MonoRTM(Monochromatic Radiative Transfer Model)模拟MWHTS的上行微波辐射亮温,与MWHTS实际观测结果进行对比分析;2 两个通道特性一致的同类星载被动微波载荷同时观测同一目标,观测亮温的差异主要取决于两个载荷的定标系统偏差.选取美国SNPP上搭载的微波探测仪器ATMS作为MWHTS的参考载荷,基于SNO(simultaneous nadir overpass)技术,对两个仪器的观测亮温进行交叉比对,观测亮温时空匹配及均匀性检验的条件为:观测时间差异小于20 min,观测像元中心距离小于3 km,观测角度在星下点附近差异小于5°,观测像元周围3×3像元内的亮温标准差小于1 K;3 基于美国国家环境预测中心的全球数据同化系统GDAS(Global Data Assimilation System)数据,利用快速辐射传输模式CRTM(Community Radiative Transfer Model)对MWHTS各通道亮温进行正演模拟,模拟结果(O)和仪器实际观测的亮温(B)之间的差异记为"O-B",对偏差值"O-B"进行统计特征分析.仪器中心频率的变化、正演模式模拟精度和模式输入廓线自身的误差都会对"O-B"产生影响.但是对于首次使用的探测频点而言(如118.75 GHz通道),由于国际上没有同类载荷可以进行交叉比对,借助于正演辐射传输模式计算得到"O-B"偏差的分析结果可以在一定程度上反映仪器整体定标情况.
外场地定标试验结果显示除通道14外,其他14个通道的亮温差都在1.3 K以内;与同类载荷ATMS的在轨观测进行直接交叉比对表明通道14与ATMS的亮温偏差最大,但中心频点一致的5个水汽探测通道的标准差都小于1 K;将MWHTS观测结果和正演辐射传输模式模拟结果即"O-B"进行偏差分析显示,靠近118.75 GHz吸收线中心的通道2—6"O-B"标准差小于0.5 K,其他通道"O-B"标准差和ATMS相应通道的结果相当;MWHTS观测和模拟偏差随角度变化的研究表明通道1,7~13和15观测结果对角度有一定依赖性.
关键词风云三号C星     微波湿温探测仪     在轨测试     定标精度验证    
Calibration and validation of microwave humidity and temperature sounder onboard FY-3C satellite
GUO Yang1,2, LU Nai-Meng2, QI Cheng-Li2, GU Song-Yan2, XU Jian-Min2    
1. Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;
2. Key Laboratory of Radiometric Calibration and Validation for Environmental Satellites, National Satellite Meteorological Center China Meteorological Administration, Beijing 100081, China
Abstract: The Fengyun (FY)-3C satellites was successfully launched on 23 December 2013 and carries the Microwave humidity and temperature sounder on board which started its measurements since December 30. MWHTS observe the vertical distribution of atmospheric temperature and moisture. MWHTS is a cross-track scanning instrument which observing in 15 channels at frequencies ranging from 89 to 191 GHz. Eight temperature sounding channels have center frequency at 118.75 GHz oxygen absorption line, five humidity sounding channels have center frequency at 183.31 GHz water vapor absorption line and two window channels centered at 89 and 150 GHz.118 GHz channel is first used to detect atmosphere on current operational satellite.118GHz and 183 GHz channels can obtain fine vertical distribution structure of atmosphere humidity and temperatures. These data will be used in data assimilation and climate research. Before MWHTS observationsquantitative application, the on-orbit test was carried out.
The MWHTS post-launch instrument performance was conducted with on-orbit data during a period of three months. The main parameters monitored include the radiometric counts from the cold space and warm target, the warm target temperature and instrument temperature. These calibration data through quality control were converted to brightness temperature use non-linear correction and correction of antenna spill-over effects. There are three methods to validate MWHTS measurements: 1.Use the atmospheric humidity and temperature profiles and surface temperatures which were observed by site calibration test in the radiance transfer model Mono RTM(Monochromatic Radiative Transfer Model) to simulating the MWHTS radiation. The difference between simulations and measurements are assessed. 2.When the same kind sensors observe the same target at the same time, the observed brightness temperature difference should be the small and constant bias. The ATMS on a SNPP satellite was used to be reference sensor. The MWHTS calibration results are cross compared with ATMS by the SNO. The time gap for matched data is less than 20 minutes and the ground distance is less than 3 km. The scan angle difference is less than 5 degree around nadir. Spatial subsets are extracted for 3×3 MWHTS pixels for homogeneity checking, the brightness temperature standard deviation is less than the threshold of 1.0 K are qualified. 3.The CRTM(Community Radiative Transfer Model)was used to simulate the brightness temperature at MWHTS channels. The input data for CRTM come from the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Global Data Assimilation System (GDAS). The difference between observations and simulations which to be referred as O-B were analyzed. The statistic characteristics of O-B were also affected by the change of channel frequency, accuracy of radiative transfer model simulation and input profiles. The inter-satellite validation is useless for the first used channels (such as 118.75 GHz channels). The O-B characteristics were partly demonstrating the calibration accuracy of sensor.
The results of post launch site calibration show that brightness temperature bias for every channel except 14 is less than 1.3 K. The brightness temperature observed by MWHTS and ATMS were compared to demonstrate the mean bias for channel 14 is the biggest than other channels and the standard deviations for five humidity sounding channels is less than 1 K. Furthermore, the differences between MWHTS observations and the forward radiativetransfer model simulations, referred to as "O-B", suggest that the standard deviations of "O-B" difference for channel 2 to 6 which is near the center of 118.75 GHz oxygen absorption line is less than 0.5 K and that for other channels is similar to that for corresponding ATMS channels. The scan-dependent biases for MWHTS indicate the temperature dependence of scan biases is noticed of channel 1, 7 to 13 and 15.
Key words: Fengyun (FY)-3C     Microwave Humidity and Temperature Sounder (MWHTS)     On-orbit test     Calibration and validation    

1 引言

风云三号C星是我国第二代极轨气象卫星的首发业务应用卫星,于2013年9月23日成功发射.微波湿温探测仪(MWHTS)是装载在风云三号C星上的重要仪器之一,它和升级以后的微波温度计II型(MWTS-II),红外分光计(IRAS)构成大气垂直探测仪器组,获取全球大气水汽和温度垂直分布数据,获取与台风、暴雨等强对流天气现象密切相关的云雨大气参数,得到全球数值天气预报同化专家的广泛关注.

MWHTS的前身是装载在FY-3A和FY-3B上的微波湿度计(MWHS),MWHS资料已经用于反演大气水汽,估计降水,预报台风路径和ECMWF的同化系统等(陆其峰,2011何杰颖和张升伟,2012杜明斌等,2012崔林丽等,2012杨引明等,2012).国际上在轨运行的同类微波载荷有美国NOAA系列卫星上的AMSU-B、HSB和MHS,欧 洲METOP卫星上的AMSU-B和MHS以及美国2011年发射的Suomi National Polar-Orbiting Partnership(SNPP)上的ATMS.星载微波仪器的定标主要包括发射前在地面真空罐里进行的辐射定标和发射后在轨定标两方面.发射前地面定标为仪器在轨定标提供基础参数,确定仪器在真空条件下的定标准确度和灵敏度等主要技术指标(Saunders et al., 1995NPP ATMS Science Team,2007JPL,2012).AMSU-B、HSB、MHS和AMTS 在轨星上定标都采用两点定标的方式进行.但是,由于无法确定观测目标的亮温真值,因此对这类微波仪器在轨定标精度的评估并没有直接方法.目前国际上普遍采用外场辐射校正,同类载荷交叉比对,正演辐射传输模式模拟和仪器实际观测之间的偏差分析等方式对微波仪器在轨定标精度进行验证.地表比辐射率的不确定性和观测样本的不足都会影响外场辐射校正方法对仪器定标精度的评估;同类载荷交叉比对方法存在参考载荷在轨辐射定标结果精度未知的不确定性;正演辐射传输模式的精度会影响利用模式模拟结果和仪器实测值的偏差特性来评估仪器精度的准确性.尽管上述验证方法都会存在一定弊端,但在检验真值未知的情况下综合利用多种手段来评估仪器精度具有可行性.利用上述方法,国内外学者已经对这类微波大气垂直温湿度探测载荷的在轨工作性能,数据质量以及仪器探测资料在数值天气预报系统中的应用效果进行了广泛深入地研究分析(Prigent et al., 2005Zhao et al., 2005Karbou et al., 2010Weng et al., 2012Weng et al., 2013Bormann et al., 2013Kim et al., 2014).

MWHTS在发射前开展了地面热真空试验,获得了星载定标系统基础参数.在风云三号C星发射后,MWHTS于2013年9月30日13时34分打开,打开后各通道进入正常工作状态.本文利用微波湿温探测仪在轨正常运行后2013年10月1日—12月31日三个月在轨测试数据,对MWHTS的仪器功能和通道性能进行监测分析,并完成了仪器在轨辐射定标,最后对定标结果进行分析验证,为MWHTS资料正式业务应用奠定基础.

2 MWHTS仪器简介

MWHTS的技术体制和FY-3A/B星微波湿度计(MWHS)相同(张升伟等,2008),都是超外差式接收机的全功率型微波辐射计,表 1列出了微波湿温探测仪的仪器特征.

表 1 FY-3C MWHTS仪器特征 Table 1 FY-3C MWHTS instrument characteristics

作为MWHS的升级,MWHTS在探测通道上增加了位于氧气吸收线118.75 GHz附近的8个探测通道用于大气温度的垂直探测;在183.31 GHz水汽吸收线附近新增了两个探测通道用以获得更加 精细的大气水汽垂直分布信息;在89 GHz和150 GHz 的大气窗区也设置有两个探测通道可用于进行降水判识.设置在118.75 GHz的一组毫米波探测通道是国际上业务卫星首次使用的大气探测通道,这组通道和183.31 GHz通道对大气进行联合探测,将提供更加精细的大气温湿度垂直分布信息,为数值预报和气候研究提供丰富信息.MWHTS具体通道设置见表 2.针对118.75 GHz和183.31 GHz通道,国内外学者已经利用正演辐射传输模拟的方法研究了这些高频微波通道的辐射特征和敏感性(陈洪滨,1999Evans et al., 19981999Staelin et al., 2000Bizzarri et al., 2002Leslie和Staelan,2002陈洪滨和林龙福,2003;Peigent et al., 2006),为MWHTS资料在的大气参数反演、台风监测和数值预报同化应用等方面提供了理论基础.

表 2 FY-3C MWHTS通道特征参数 Table 2 FY-3C MWHTS channel characteristics
3 MWHTS在轨性能监测与定标

MWHTS在轨星上辐射定标是将仪器的原始遥感计数值转换成微波辐射物理量的过程.定标过程所使用的基础数据包括星上内部热源黑体和冷空观测计数值、内部热源黑体PRT测量温度和仪器工 作温度等.MWHTS的定标基础数据受仪器性能和平台环境变化的影响有时会发生跳变从而失去代表性,进而影响仪器定标精度.因此,需要对定标基础数据进行监测分析,订正掉数据中的异常值,生成定标系数.

图 1图 2分别是MWHTS 15个探测通道从2013年10月1日—12月31日在轨运行三个月内对仪器内部热源黑体的观测计数值和对外部冷空的观测计数值.可以看出,MWHTS每个通道对内部黑体和外部冷空的观测响应具有一致性.通道15冷源观测计数值的变化趋势和其他通道相当,但热源观测计数值在前期跳变剧烈,随着监测时间的增长跳变幅度有减缓趋势,该通道的工作性能有待进一步监测分析.

图 1 FY-3C MWHTS 15个通道对内部热源黑体观测计数值三个月在轨测试期间随时间的变化 Fig. 1 Warm blackbody calibration counts as a function of date since launch for FY-3C MWHTS in three month

图 2 FY-3C MWHTS 15个通道对冷空观测计数值三个月在轨测试期间随时间的变化 Fig. 2 Cold space calibration counts as a function of date since launch for FY-3C MWHTS in three month

图 3是MWHTS从2013年10月1日—12月31日在轨运行三个月的内部黑体温度和仪器温度变化情况.MWHTS的89 GHz和118.75 GHz共用一个天线和热定标源,150 GHz和183.31 GHz共用一个天线和热定标源.利用5个铂电阻(PRT)对星上每个热源黑体进行温度测量,PRT观测的平均值即为热源的温度.MWHTS在轨运行期间,内部黑体和仪器自身不具有主动温控能力,受卫星平 台热力条件制约被动温控,由图 3可以看出,MWHTS 在轨工作时,热源黑体温度稳定,仪器温度和黑体温度有缓慢上升并趋于平稳趋势,这和平台与太阳之间的位置关系密切相关.

图 3 FY-3C MWHTS热源黑体温度(a)和仪器温度(b)三个月在轨测试期间随时间的变化 Fig. 3 Blackbody temperature(a) and instrument temperature(b)as a function

of date since launch for FY-3C MWHTS in three month

在MWHTS定标过程中对定标基础数据进行质量控制可以保证仪器在轨定标的精度和稳定性,质量控制的具体方法和步骤和FY-3A微波湿度计相同(Gu et al., 2012).

MWHTS在轨辐射定标方程和FY-3B微波湿度计相同,如公式(JPL,2012)(1)—(6):

其中,C,Cw和Cc分别为MWHTS对地观测,对内部热源观测和对冷空观测的计数值,R,Rw和Rc分 别为MWHTS对地,对热源和冷空观测的辐射量,g为增益,q为非线性项.非线性项q是由发射前地面热真空试验得到,q的计算公式中Rs和Cs分别是地面热真空试验中变温源辐射量和辐射计观测的变温源计数值,Rm是由两点定标方法得到的变温源辐射量.辐射量和亮温的转化基于普朗克公式.

经过质量检验的在轨定标基础数据,结合发射前真空试验得到的非线性订正项,根据以上在轨定标公式和仪器天线订正系数(厂商提供的查找表),完成MWHTS对地观测的定标.

4 MWHTS定标精度评估

MWHTS在轨辐射定标结果的精度和偏差特性是资料定量应用的关键.MWHTS定标精度的评估可以通过在轨场地定标,同类载荷在轨观测亮温直接交叉比对,借助正演辐射传输模式的仪器观测偏差分析等多种方法进行(Yang et al., 2012Qi et al., 2012).

4.1 场地定标分析

云南普洱热带雨林是微波辐射校正的外场试验地,2013年12月5—13日开展了星地同步野外观测试验.根据FY3C的卫星轨道预报时间,选取卫星通过辐射校正场上空时、大气状况满足辐射校正观测规范要求的时间释放探空气球并进行地面同步观测,获取大气温湿廓线和地面温度等大气参数信息,再利用微波逐线正演辐射传输模式MonoRTM(Monochromatic Radiative Transfer Model)(Clough et al., 2005)模拟MWHTS的上行微波辐射亮温,与MWHTS实际观测结果进行对比分析,具体流程如图 4所示.晴空条件下定标观测结果分析见图 5,图 中实心圆加实线表示MWHTS各通道的定标精度设计指标,正方形加虚线表示野外场地定标结果,由图可见,MWHTS除通道14的定标亮温偏差超过3 K外,其他通道的定标精度均小于1.3 K.

图 4 FY-3C MWHTS场地定标流程 Fig. 4 FY-3C MWHTS flow chart of

post launch site calibration

图 5 FY-3C MWHTS场地定标结果 Fig. 5 Results of post launch site calibration for FY-3C MWHTS
4.2 在轨同类载荷交叉比对分析

两个通道特性一致的同类星载被动微波载荷同时观测同一目标,观测亮温的差异主要取决于两个载荷的定标系统偏差.因此,可利用已经得到广泛应用和验证的同类微波载荷对MWHTS进行交叉比对,从而评价定标精度.选取美国新一代极轨环境卫星SNPP上的ATMS作为MWHTS的参考载荷,ATMS和MWHTS一样,都是可以同时进行大气温度和湿度探测的星载微波仪器.它们利用183.31 GHz 进行大气湿度探测的频点相同,在大气温度探测频点,ATMS沿袭了NOAA系列的AMSU-A在50~ 60 GHz的氧气吸收带设置通道.MWHTS和ATMS 的相似通道由表 3给出,由表可见,两个仪 器在窗区通道的中心频点有所差异,MWHTS通道1和通道10的中心频点分别设置在89 GHz和150 GHz,ATMS的对应通道中心频点 设置在88.2 GHz和165.5 GHz.研究中进行交叉 比对的通道为MWHTS通道1,通道10和通道11—15.

表 3 FY-3C MWHTS和SNPP ATMS对应通道表 Table 3 Corresponding channels between FY-3C MWHTS and SNPP ATMS

基于SNO(Simultaneous Nadir Overpass)技术(Cao et al., 2005Yan and Weng, 2008),选取2013年12月7 —11日FY3C和SNPP轨道相交时对应通道的观测亮温进行比对分析.观测亮温时空匹配及均匀性检验的条件为:观测时间差异小于20 min,观测角度在星下点附近差异小于5°,观测像元中心距离小于3 km,观测像元周围3×3像元内的亮温标准差小于1 K.对匹配上的观测亮温进行 比对分析,结果如图 6所示.对于每个交叉比对通 道,图中都分别给出了MWHTS和ATMS观测亮温的散点分布(图中红线是y=ax+b的散点拟合 直线,绿线是y=x的对角线),以及ATMS和MWHTS观测亮温差的频率分布图.由图可见,MWHTS窗区通道(通道1和通道10)和对应的ATMS两个窗区通道(通道16和通道17)的观测亮温偏差较大,这是由于两个仪器的窗区通道中心频点设置存在差异所引起(如表 3所示),MWHTS通道10和ATMS通道17的中心频点差异最大,所以其亮温偏差也最大;MWHTS通道13和通道14受到150 GHz的谐波干扰,和ATMS通道20和通道19的观测亮温偏差次大;两个仪器其他可比通道的观测亮温一致性较好.

图 6 FY-3C MWHTS和SNPP ATMS相应通道交叉比对的亮温散点分布和偏差特征
(A)MWHTS通道1;(B)MWHTS通道10;(C)MWHTS通道11;(D)MWHTS通道12;(E)MWHTS通道13;(F)MWHTS通道14;(G)MWHTS通道15.
Fig. 6 Brightness temperature and bias characteristics for each corresponding channels of FY-3C MWHTS versus that of SNPP ATMS
(A)MWHTS channel 1;(B)MWHTS channel 10;(C)MWHTS channel 11;(D)MWHTS channel 12; (E)MWHTS channel 13;(F)MWHTS channel 14;(G)MWHTS channel 15.

表 4给出了MWHTS和ATMS观测亮温交叉比对的偏差均值和标准差具体数值.偏差均值表示两个仪器观测亮温的绝对差异,标准差表示两个仪器观测亮温偏差的稳定性.对于数值同化预报应用而言,偏差易于订正,标准差的订正比较困难.从表 4可以看出,除了中心频点设置存在差异的窗区通道外,MWHTS和ATMS可比通道的观测亮温误差标准差都小于1 K.

表 4 FY-3C MWHTS和SNPP ATMS观测亮温交叉比对的偏差和标准差 Table 4 Mean and st and ard deviation of observations between FY-3C MWHTS and SNPP ATMS
4.3 基于正演辐射传输模式的偏差分析

基于微波正演辐射传输模式,对MWHTS各通道进行上行辐射亮温模拟,模拟结果(O)和仪器实际观测的亮温(B)之间的差异记为“O-B”,对偏差值“O-B”进行统计特征分析是评估仪器定标精度的另一种方法.本文所用正演模式是由美国卫星数据同化联合中心开发的CRTM(Community Radiative Transfer Model)(Weng et al., 2005Weng,2007),模式的输入廓线由美国国家环境预测中心的全球数 据同化系统GDAS(Global Data Assimilation System)提供.

考虑到正演辐射传输模式的计算精度,CRTM的模拟范围定为南北纬45°之间海洋下垫面的晴空情况,为了和上一节交叉比对方法统一,模拟时间段也定为2013年12月7—11日.根据FY3C业务系统生成的VIRR和VASS匹配数据剔除有云像元.表 5给出MWHTS“O-B”的偏差均值和标准差,为了更好的分析MWHTS的仪器特性,表 5也给出了同一时间段内ATMS相应通道的“O-B”统计结果.偏差分析结果表明,在MWHTS窗区通道(通道1,通道10)和ATMS相应的窗区通道(通道16和通道17)“O-B”的标准差都较大,这是由于正演辐射传输模式中地表发射率很难确定,而窗区通道穿透性高,受地表发射率影响很大,因此窗区通道的标准差大.同样的原因,越靠近氧气吸收线和水汽吸收线远翼的通道,权重函数越接近地面,通道“O-B”的标准差越大.在118.75 GHz氧气吸收线附近的温度探测通道标准差小.在183.31 GHz附近的水汽吸收 通道,MWHTS通道13和通道14的偏差均值大于ATMS的相应通道,和上一节交叉比对的结果一致;通道11,12和15的偏差均值小于ATMS的相应通道.MWHTS“O-B”的标准差和同类微波载荷ATMS的相应通道相当.

表 5 FY-3C MWHTS和SNPP ATMS偏差分析结果 Table 5 Mean and st and ard deviation of “O-B” difference for FY-3C MWHTS and SNPP ATMS

值得注意的是仪器中心频率的漂移,正演模式模拟计算的精度以及模式输入廓线自身的误差都会对“O-B”产生影响.但是对于首次使用的探测频点而言(如118.75 GHz通道),由于国际上没有同类载荷可以进行交叉比对,借助于正演辐射传输模式计算得到“O-B”偏差的分析结果可以在一定程度上反映仪器整体定标情况.

MWHTS采用切轨扫描的方式获得观测数据,利用这种方式进行探测的仪器数据往往伴随有角度依赖特性,即临边特性,这种特性除了有大气程辐射的影响外,也与天馈系统的匹配和天线指向误差有关.大气的不均一性会随着仪器观测角度的增加而增加,仪器观测辐射在扫描角度大的时候会出现阻挡,正演辐射传输模式在模拟过程中很难解决这些问题,从而会使模拟结果和仪器观测结果产生误差(Weng et al., 2012).为分析MWHTS观测数据对角度依赖的特征,根据仪器扫描角度,对前面计算的“O-B”数据进行统计分析,图 7给出了MWHTS 15个通道升轨(实线)和降轨(虚线)“O-B”偏差结果对角度依赖的情况.从图中可以看到,通道1,通道7—13和通道15偏差对角度依赖特性明显,其他通道的这种依赖比较弱;每个通道偏差分布线都存在一定程度的抖动,具体成因还需进一步研究;MWHTS的大部分通道“O-B”偏差随扫描角度的变化在升轨和降轨时差异较小,在通道13和14这种差异比较明显.卫星资料应用于数值天气预报时,假定观测误差满足无偏高斯分布,因此对这种角度依赖产生的误差进行评估和滤除非常重要(Harris and Kelly, 2001Zou et al., 2011).

图 7 晴空条件下海洋表面FY-3C MWHTS 15个通道观测与CRTM模拟之间的偏差对扫描角度的依赖(实线为升轨,虚线为降轨) Fig. 7 Scan-Dependent biases of FY-3C MWHTS each channel at ascending(solid) and descending nodes(dashed)under clear sky and over ocean

通过上述三种方法对MWHTS的定标精度进行评估发现,通道14的偏差较大,该通道资料在数值同化应用时需要进行偏差订正;通道1,通道7—13和通道15偏差对角度依赖特性明显,资料定量应用时需注意临边效应的影响.ATMS利用发射前地面真空试验数据结合在轨仪器温度得出仪器各通道天线亮温的准确度在0.5 K以内,采用“O-B”偏差分析方法来评估仪器观测亮温的定标精度(Weng et al., 2013Kim et al., 2014).MWHTS定标精度的评估只针对仪器观测亮温进行,天线温度到仪器温度转化过程中的误差分析还有待进一步研究.通过MWHTS和ATMS各自“O-B”偏差特性的分析可以看出,MWHTS和ATMS频率一致的15个水汽探测通道,除MWHTS通道15定标精度略优于 ATMS外,其他4个通道的定标精度都略低于ATMS.

5 结论

MWHTS装载于FY-3C卫星上具有对全球大气湿度和温度进行同步探测的能力,其设置于118.75 GHz 的8个温度探测通道因其唯一性而备受关注.在仪器探测资料的定量应用之前,对仪器性能和定标精度进行在轨测试必不可少.本文利用MWHTS在轨正常工作后的三个月数据,对仪器在轨定标的基础数据:冷空和黑体计数值,黑体和仪器温度进行监测分析和质量检验,并对通过质检的数据进行在轨定标生成MWHTS观测亮温数据,最后通过场地定标、交叉比对和“O-B”偏差分析三种方式对仪器定标精度进行评估验证.结果表明:

(1)MWHTS仪器温度和黑体温度受卫星平台的热力约束缓慢上升趋于平稳.MWHTS通道15的黑体观测计数值在轨工作前期变化剧烈,随在轨运行时间的增加跳变渐缓.

(2)三种对MWHTS定标精度进行评估的方法都表明通道14的亮温偏差较大,这是因为该通道受到150 GHz的谐波干扰造成.但是从卫星资料同化应用更为重要的标准差来看,MWHTS和ATMS可比通道的亮温标准差在同一水平.

(3)对于首次使用的118.75 GHz频点,场地定标精度都小于1.3 K;“O-B”偏差分析结果显示,在118.75 GHz吸收线中心附近的通道2—6标准差在0.5 K之内,在远翼通道标准差较大.

(4)对MWHTS观测和模式模拟偏差对角度依赖性的分析表明仪器通道1,通道7—13和通道15偏差对角度依赖特性明显,其他通道的这种依赖性较弱.

MWHTS通过在轨测试后将投入业务运行,仪器的探测资料将在大气温湿廓线反演,台风夜间定位和强度发展潜势等多方面的诊断分析以及数值天气预报中发挥作用.本文的研究结果将为MWHTS资料的定量应用提供有力支撑.

本研究在对风云三号C星微波湿温探测仪进行定标和验证的过程中,在轨定标所用内部热源黑体的温度设定在280 K附近,而观测目标亮温超过280 K时,定标过程中采取外推的方式进行,因此今后设计时,需要提高仪器热源黑体温度的设定.另外,MWHTS在轨定标所用非线性订正量是通过发射前真空试验得到,以后将设计在轨多点定标系统,使得仪器在轨运行时能直接测量得到非线性订正量.

参考文献
[1] Bizzarri B, Albin J G, Staelin D H, et al. 2002. Requirements and perspectives for MW/sub-mmsounding from geostationary satellite.EUMETSAT Meteorological Satellite Conference, 97-105.
[2] Bormann N, Fouilloux A, Bell W. 2013. Evaluation and assimilation of ATMS data in the ECMWF system.Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(23): 12970-12980.
[3] Cao C, Xu H, Sullivan J, et al. 2005. Intersatellite radiance biases for the High-ResolutionInfrared Radiation Sounders (HIRS) on board NOAA-15, -16, and -17 from simultaneous nadir observations. Journal of Atmospheric & Oceanic Technology, 22(4): 381-395.
[4] Chen H B. 1999.Remote sensing of the atmosphere with the millimeter and sub-millimeter wave radiometry from the space. Remote Sensing Technology and Application (in Chinese), 14(2): 49-54.
[5] Chen H B, Lin L F. 2003.Numerical Simulation of Temperature Profile Retrievals from the Brightness Temperatures in 6 Channels near 118.75 GHz. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 27(5): 894-900.
[6] Clough S A, Shephard M W, Mlawer E J, et al. 2005. Atmospheric radiative transfer modeling: A summary of the AER codes. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 91(2): 233-244.
[7] Cui L L, Yang Y M, You R, et al. 2012. Applicationstudy of FY-3A/MWHS in quantitativeprecipitation estimation. Plateau Meteorology (in Chinese), 31(5): 1439-1445.
[8] Du M B, Yang Y M, Yang Y H, et al. 2012.Bias correction for FY-3Amicrowave sounding data with its application to typhoon track forecast. Journal of Applied Meteorological Science (in Chinese), 23(1): 89-95.
[9] Evans K F, Walter S J, Heymsfield A J, et al. 1998. Modeling of submillimeterpassive remote sensing of cirrus clouds. Journal of Applied Meteorology, 37(2): 184-205.
[10] Evans K F, Evans A H, Marshall B T, et al. 1999. The prospect for remote sensing of cirrus clouds with a Submillimeterwave spectrometer. Journal of Applied Meteorology, 38: 514-525.
[11] Gu S Y, Guo Y, Wang Z Z, et al. 2012. Calibration analyses for sounding channels of MWHS onboard FY-3A. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 50(12): 4885-4891.
[12] Harris B A, Kelly G. 2001. A satellite radiance-bias correction scheme for data assimilation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 127(574): 1453-1468.
[13] He J Y, Zhang S W. 2012. Humidity retrieval in mid-latitude and tropical regions using FY-3 MWHS. Journal of Remote Sensing (in Chinese),16(3): 562-578.
[14] JPL.2012. AIRS Project. Algorithm Theoretical Basis Document.Level 1b, Part 3: Microwave Instruments. Version 2.1.10.
[15] Karbou F, Gérard E, Rabier F. 2010. Global 4DVAR assimilation and forecast experiments using AMSU observations over land.Part I: Impacts of various land surface emissivity parameterizations. Weather and Forecasting, 25(1): 5-19.
[16] Kim E, Lyu C H J, Anderson K, et al. 2014.S-NPP ATMS instrument Prelaunch and on-orbit performance evaluation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 119(9): 5653-5670,doi: 10.1002/2013JD020483.
[17] Leslie R V, Staelin D H. 2002. NPOESS aircraft sounder testbed-microwave: observations of clouds and precipitation at 54, 118, 183, and 425 GHz. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 42(10):2240-2247.
[18] Lu Q F. 2011.Initial evaluation and assimilation of FY-3A atmospheric sounding data in the ECMWF System. Science China Earth Sciences, 54(10): 1453-1457.
[19] NPP ATMS Science Team.2007. NPOESS Preparatory Project Advanced Technology Microwave Sounder (ATMS) Postlaunch Calibration and Validation Plan. Pubilicly accessible version.
[20] Prigent C, Chevallier F, Karbou F, et al. 2005.AMSU-A land surface emissivity estimation for numerical weather prediction assimilation schemes. Journal of Applied Meteorology, 44(4): 416-426.
[21] Prigent C, Pardo J R, Rossow W B. 2006. Comparisons of the millimeter and submillimeter bands for atmospheric temperatureand water vapor soundings for clear and cloudy skies. Journal of Applied Meteorologyand Climatology, 45(12): 1622-1633.
[22] Qi C L, Chen Y, Liu H, et al. 2012. Calibration and Validation of the InfraRed Atmospheric Sounder Onboard the FY3B Satellite. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 50(12): 4903-4914.
[23] Saunders R W, Hewison T J, Stringer S J, et al. 1995. The radiometric characterization of AMSU-B. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 43(4): 760-771.
[24] Staelin D H, Chen F W. 2000. Precipitation observations near 54 and 183 GHz using the NOAA-15 satellite. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38(5): 2322-2332.
[25] Weng F Z, Han Y, van Delst P, et al. 2005.JCSDA community radiative transfer model (CRTM). Technical Proceedings of Fourteenth International ATOVS Study Conference.Beijing, China, 217-222.
[26] Weng F Z. 2007. Advances in radiative transfer modeling in support ofsatellite data assimilation. Journal of the Atmospheric Sciences, 64(11): 3799-3807.
[27] Weng F, Zou X, Wang X, et al. 2012. Introduction to Suomi national polar-orbiting partnership advanced technology microwave sounder for numerical weather prediction and tropical cyclone applications. Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984—2012), 117(D19), doi: 10.1029/2012JD018144.
[28] Weng F Z, Zou X L, Sun N H, et al. 2013. Calibration of Suomi national polar-orbiting partnership advanced technology microwave sounder. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(19): 11187-11200.
[29] Yan B H, Weng F Z. 2008. Intercalibration between special sensor microwave imager/sounder and special sensor microwave imager. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 46(4): 984-995.
[30] Yang H, Zou X L, Li X Q, et al. 2012.Environmental Data Records from FengYun-3B Microwave Radiation Imager. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 50(12): 4986-4993.
[31] Yang Y M, Du M B, Zhang J. 2012. Experiments of assimilating FY-3Amicrowave data in forecast of typhoon morakot. Journal of Tropical Meteorology (in Chinese), 28(1): 23-30.
[32] Zhang S W, Li J, Jiang J S, et al. 2008. Design and development of microwave humidity sounder for FY-3 meteorological satellite. Journal of Remote Sensing (in Chinese), 12(2): 199-207.
[33] Zhao Y, Wang B, Ji Z Z, et al. 2005. Improved track forecasting of a typhoon reaching landfall from four-dimensional variational data assimilation of AMSU-A retrieved data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984—2012), 110(D14): D14101, doi: 10.1029/2004JD005267.
[34] Zou X, Wang X, Weng F, et al. 2011.Assessments of Chinese Fengyun microwave temperature sounder (MWTS) measurements for weather and climate applications. Journal of Atmospheric &Oceanic Technology, 28(10): 1206-1227.
[35] 陈洪滨. 1999. 利用高频微波被动遥感探测大气. 遥感技术与应用, 14(2): 49-54.
[36] 陈洪滨,林龙福. 2003. 从118.75 GHz附近六通道亮温反演大气温度廓线的数值模拟研究.大气科学,27(5):894-900.
[37] 崔林丽, 杨引明, 游然等. 2012. FY-3A/MWHS数据在定量降水估计中的应用研究. 高原气象, 31(5): 1439-1445.
[38] 杜明斌,杨引明,杨玉华等. 2012. FY-3A微波资料偏差订正及台风路径预报应用.应用气象学报, 23(1):89-95.
[39] 何杰颖, 张升伟. 2012. FY-3A星MWHS反演中纬度和热带大气水汽.遥感学报, 16(3):562-578.
[40] 陆其峰. 2011. 风云三号A星大气探测资料数据在欧洲中期天气预报中心的初步评价与同化研究. 中国科学: 地球科学, 41(7): 890-894.
[41] 杨引明,杜明斌,张洁.2012. FY-3A微波资料在“莫拉克”台风预报中的同化试验.热带气象学报,28(1):23-30.
[42] 张升伟,李靖,姜景山等. 2008. 风云3号卫星微波湿度计的系统设计与研制.遥感学报,12(2):199-207.