搭载在美国National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) 发射的系列极轨卫星平台上的微波探测仪器 (MSU) 和其后继承的先进微波探测仪温度探测单元 (AMSU-A)，分别从1979年和1998年起一直提供全球大气温度垂直廓线，成为研究全球温度变化趋势和气候变化的重要数据 (Christy et al., 2000；Folland et al., 2001；Grody et al., 2004；Mears and Wentz, 2009) 来源.目前，美国2008年发射的下午星NOAA-18和2010年欧洲发射的上午星Metop-A搭载的AMSU-A持续在提供全球温度数据.

风云三号 (FY-3) 是中国发射的系列气象极轨卫星 (Dong et al., 2009; 杨军等, 2009, 2011)，其中前两颗卫星——A星 (FY-3A) 和B星 (FY-3B) 已分别于2008年5月27日和2010年11月5日成功进入轨道.FY-3A是上午星，卫星轨道接近欧洲的Metop-A卫星；FY-3B是下午星，卫星轨道接近美国的NOAA-18卫星.FY-3A/3B上都搭载4通道的微波温度计 (MWTS)，其中心频率和美国NOAA卫星的MSU通道相似，与NOAA 15-18以及MetOp-A上搭载的AMSU-A通道3，5，7，9的中心频率一样，即MWTS的4通道与AMSU-A的9通道一样，都提供表征平流层低层的大气温度数据.

从发射到现在，MWTS已经能够提供2008—2013年的全球大气温度数据.尤其是欧洲Metop-A卫星上AMSU-A通道7在2008年8月出现了无法解决的问题，使得部分数据缺失，考虑到MetOp-A和FY-3A都是上午星，并且经过赤道时间仅相差约半个小时，用FY-3A的MWTS数据可以弥补这部分空缺.此外，MWTS通道设计和NOAA卫星的AMSU-A部分通道一样，因此多种数据可以相互补充，为业务应用提供更为丰富的数据.不过，这些都需要FY-3卫星提供优质的MWTS观测数据，才能够被国内外气象研究和应用部门以及广大用户认可.同时，为了提高国内外对我国气象卫星提供的全球温度数据的正确认识，论证和检验MWTS数据质量也是一个重要的研究方面.

关于MWTS数据质量的评估，自FY-3A发射成功获取数据后，就已经开展数据验证分析工作.Zou等 (2011)根据FY-3A/MWTS和NOAA-18/AMSU-A对应通道的观测亮温与辐射传输模式计算的模拟亮温比较的偏差分布差异来评估MWTS数据质量.结果显示MWTS通道3、4的偏差比AMSU-A对应通道更为显著，尤其在高纬度地区；并且MWTS个别通道的亮温偏差随观测温度变化而变化.游然等 (2013)采用辐射模式的模拟亮温比对FY-3A的MWTS和NOAA-18的AMSU-A，分析表明FY-3A上MWTS通道1和通道4的观测和模拟的亮温偏差与NOAA-18上AMSU-A很接近，而通道2和3的偏差比AMSU-A对应通道要大一些.另有学者采用数值预报模式评估FY-3A的MWTS资料质量 (Lu et al., 2011a, 2011b)，研究发现MWTS通道2—4的中心频率在卫星发射后发生漂移，并指出之前发现的亮温资料偏差对温度的依赖性是由频率漂移引起的，提出解决这些资料在数值预报和气候研究应用中的相应措施.此外，对于2010年发射的FY-3B上MWTS数据，王祥和邹晓蕾 (2013a)采用辐射传输模式的模拟亮温以及NOAA-18上AMSU-A观测亮温进行对比评估，比较显示FY-3B的MWTS通道3和AMSU-A通道7的观测偏差有较强的纬度依赖性；MWTS通道4的观测资料在30°N—40°N的狭窄纬度带上受到了严重污染，并且通道4的扫描偏差不对称.

上述对于MWTS资料的质量评估大多是通过数值预报模式提供的大气状态参数与辐射传输模式结合得到的模拟亮温作为参考，或者是通过类似的极轨卫星，如NOAA-18上AMSU-A观测亮温的偏差分布进行比较.前者存在预报模式自身一些不确定性，后者存在一些极轨卫星观测常有的误差，如NOAA卫星平台和探测设备的改变、轨道漂移和衰减、数据定标都会对AMSU-A测量产生影响 (Christy et al., 2003；Mears et al., 2003；Zou et al., 2006).缺乏一个可靠的参考背景，难以更为准确地认识MWTS资料的绝对误差情况及其真正可能存在的问题.

Global Positioning System (GPS) 掩星技术是采用临边探测原理，通过电磁波穿越大气产生的信号时间延迟信息，获取大气折射率廓线，然后反演得到大气温度廓线 (Yunck et al., 2000；Kuo et al., 2004).与星载微波探测器观测原理不同，GPS掩星数据不存在卫星平台、仪器更换和轨道偏移产生的误差.大量研究表明GPS掩星数据最为准确的范围是5~25 km，尤其在10~20 km反演的温度精度达到0.1 K (Hajj et al., 2004；宫晓艳等，2007).已有研究 (Ho et al., 2007；Kuo et al., 2005；Mannucci et al., 2006) 表明，较高稳定性和精确性的GPS掩星数据为气候研究提供一个可靠的参考背景，成为气候温度数据验证方面一个有利工具.2006年4月发射成功的COSMIC掩星任务每天能获取全球约2000条廓线，比以往GPS掩星任务获取的数据量高出一个量级，并且采用更先进技术获取高质量的掩星数据 (Anthes et al., 2008).已有不少研究利用COSMIC数据验证NOAA卫星上AMSU-A平流层低层的辐射数据，不仅表明COSMIC数据具有验证AMSU-A平流层低层测量的能力，还能通过比对发现不同卫星上观测数据的差异变化特征 (Ho et al., 2007；何文英和陈洪滨，2009；He et al., 2014).

无论是美国NOAA卫星还是中国FY-3卫星，都会存在卫星平台和探测设备的改变、轨道漂移、数据定标等因素而影响观测数据；而采用临边探测的GPS掩星数据则不存在这些方面的误差，并且在平流层低层具有稳定、准确的优势，目前已经成为验证多卫星平台的MSU/AMSU平流层低层测量的理想参考，开展的若干掩星数据验证工作增强准确认识NOAA不同平台上AMSU-A数据质量.相比之下，对于与AMSU-A类似的我国FY-3卫星上MWTS观测数据，类似掩星验证的工作还十分有限.因此，本文拟采用COSMIC掩星数据作为相对独立的参考标准，验证FY-3A/3B卫星上MWTS通道4(对应AMSU-A通道9) 表征的平流层低层测量结果，进而更为正确认识MWTS通道4的数据质量及其可能的误差分布特征.

本文使用的的COSMIC温度廓线产品 (Atmprf) 从University Corporation for Atmospheric Research (UCAR) 的数据资料分析和存档中心 (CDAAC)(http://cosmic.cosmic.ucar.edu/cdaac/index.html) 得到.该产品主要包括大气折射率、高度、气压和干空气温度 (即通过折射率反演大气温度和气压时假设没有水汽影响).为了和MWTS观测亮温比较，将COSMIC温度廓线与微波辐射传输模式 (Liu, 1998) 结合，得到MWTS通道4的模拟亮温.需要说明的是，由于没有对流层中复杂的水汽以及云水粒子存在，平流层大气中的微波辐射传输过程相对比较简单，影响大气辐射的主要因素是大气温度，而本文辐射模式输入的温度廓线是COSMIC掩星测量反演的结果，在5~25 km具有最佳的稳定和准确性，为获取更为真实的通道4模拟亮温提供有利保障.

FY-3A/3B卫星的MWTS轨道观测数据从国家卫星中心数据网站下载 (http://satellite.cma.gov.cn/PortalSite/Data/Satellite.aspx)[2016-05-25].收集两个卫星上共同的观测时间段：2011年1月—2012年12月的MWTS观测数据，处理读取得到MWTS通道4的观测亮温.MWTS通道4与AMSU-A通道9的中心频率一样，权重函数峰值在18 km附近，主要的大气贡献位于10~30 km，即通道4观测亮温主要表征平流层低层测量结果.为了验证观测结果，将COSMIC温度数据计算的模拟亮温与MWTS通道4观测亮温进行匹配，采用的匹配原则为:时间间隔＜30 min和空间距离＜50 km.除了时空方面匹配，在垂直方向我们也有了更多的考虑.由于MWTS通道4主要表征平流层低层观测结果，主要大气贡献与权重函数峰值高度密切相关；而掩星廓线在垂直分层上都有对应经纬度.因此首先采用辐射传输模式计算出每条掩星廓线数据对应的通道4权重函数峰值所在高度，然后选定掩星廓线中该高度的经纬度作为与MWTS通道4观测相匹配的地理位置.此外，由于模式模拟的是星下点亮温，而如果完全只选取通道4星下点的观测亮温，两者能匹配的样本极为有限，不足上述时空匹配总样本数目的1%，甚至某些月份为零.鉴于以往对AMSU-A通道9不同扫描角度和星下点观测结果分析 (Goldberg et al., 2001)，在30°扫描角范围内不同扫描角亮温与星下点亮温差异很小，只在临边扫描角度附近产生显著差异.为了使两者匹配样本更多些，又不与星下点观测距离差别太多，本文匹配分析中只选用卫星扫描角＜15°的MWTS像素，即近似为星下点观测.最后，得到FY-3A/3B两个卫星上MWTS通道4 (ch4) 观测亮温与COSMIC模拟亮温的匹配数据库.

首先，我们比较2012年7月FY-3A/3B两个卫星上MWTS通道4的观测亮温和对应COSMIC模拟亮温的关系.如图 1a, b所示，对于不同的卫星平台，模拟与观测的亮温具有非常好的一致性，相关系数均达到0.97以上，月平均偏差小于1.6 K，标准偏差小于2 K；以COSMIC模拟亮温作为相对准确参考，FY-3A的结果比FY-3B的更接近，月平均偏差明显减小到0.75 K，标准差也减小到1.6 K.为了更明确反映匹配样本的地理位置分布，以四种不同颜色表征亮温数据所处的纬度带：南极地区 (60°S—90°S，黑色)、北极地区 (60°N—90°N，红色)、中纬度地区 (60°S—20°S和20°N—60°N，绿色) 和热带地区 (20°S—20°N，蓝色).可以看出，亮温高值区都分布在北极地区，亮温低值区都分布在南极地区，这是因为7月正是北半球的夏季，对应南半球的冬季.散点图分布表明：在北极和中纬度地区，大部分匹配样本都呈现出观测亮温偏高于模拟亮温，而在寒冷的南极地区，却呈现相反的偏差分布，即观测亮温基本都偏低于模拟亮温.这种随纬度带改变的偏差分布，在FY-3B上更为显著，也致使其对应的月平均偏差均值和标准差都明显大于FY-3A的结果.

图 1

Fig. 1

图 1 2012年7月两颗卫星上MWTS通道4观测亮温与模拟亮温以及两者差值的散点图 (a, c:FY-3A; b, d:FY-3B) 颜色表征不同纬度带 (黑色：60°S—90°S；红色：60°N—90°N；蓝色：20°S—20°N；绿色：60°S—20°S和20°N—60°N) Fig. 1 The scattering plots of the observed Tb of MWTS Ch4 and the matching COSMIC simulated Tb as well as their difference in Jul., 2012 (a, c:FY-3A;b, d:FY-3B) The colors represent three geographical regions: 60°S —90°S (black); 60°N—90°N (red); 20°S—20°N (blue); and 60°S —20°S and 20°N—60°N (green)

为了进一步了解观测与模拟亮温的差异程度，图 1c, 1d更为详细展示2012年7月两个卫星上MWTS通道4的亮温差异在四个纬度带的分布.可以看出与图 1a, 1b类似的结果，即MWTS大部分观测亮温偏高，尤其在热带地区系统偏高2~4 K，中纬度地区普遍偏高1~3 K，北极地区基本偏高0~2 K.两个卫星平台相比，FY-3B上MWTS观测亮温偏高的更为显著，在热带和中纬度地区普遍偏高2~4 K，而在北极地区也偏高0~3 K.由于7月是南极冬季，因此出现南极地区的MWTS观测亮温普遍偏低，这也使得总体亮温偏差的均值不是太高，在FY3A上偏高0.75 K，FY3B上偏高1.6 K.

进一步分析2012年全年FY3A/3B上MWTS通道4的观测亮温与对应模拟结果的差异分布，如图 2所示，全年12个月的月平均偏差分布在不同纬度带各不同.首先，热带地区的亮温偏差全年都系统性偏高，在FY-3A上偏高2 K，在FY-3B上更为显著地偏高3~4 K；在中纬度地区，两个卫星上MWTS观测亮温比模拟亮温全年都稳定偏高1~2 K.相比较而言，在高纬度地区则出现12月内变化幅度较为剧烈的亮温偏差分布，基本是极区冬季亮温偏差为负值，随着环境温度升高，到了夏季则转为正的亮温偏差，尤其在南极地区最为显著，冬季和夏季的亮温偏差达到4 K.总体看来，FY3A/3B上MWTS亮温偏差的整体变化趋势较为一致，不同纬度带的正负偏差出现的时间段也几乎同步，只是偏差的起伏程度上FY-3B略比FY-3A的更为剧烈.

图 2

Fig. 2

图 2 2012年MWTS通道4观测与模拟亮温差值月均值的分布 (a) FY3A; (b) FY3B. Fig. 2 The distribution of monthly mean difference between the observed and simulated Tb for MWTS Channel 4 in 2012

为了更多了解极地地区MWTS通道4观测与模拟亮温的差异变化特征，图 3显示2011—2012两年内南极和北极地区的亮温差异月均值分布.可以看到，两年中南极地区都呈现很一致的变化趋势，即两个卫星上的MWTS通道4观测亮温与模拟亮温的差异都较为显著，并且亮温偏差随季节出现显著差异，如冬季观测亮温比模拟结果偏低约2 K，而在夏季比模拟结果偏高2 K以上，并且冬季到夏季之间，随着环境温度升高，观测亮温也逐渐由偏低状态增加为偏高状态，致使冬夏季的亮温偏差变化幅度达到5 K.相比较南极，北极地区的亮温差异随季节变化规律不是很显著，一年中大部分时间都呈现出0~1 K的正偏差，只在冬季个别月份出现1~2 K的负偏差.这种高纬度地区，尤其南极地区，MWTS通道4的亮温偏差随环境温度变化而显著改变的特征与以往研究结果较为一致 (Zou, 2011; 王祥等, 2013b)，并且以往研究认为主要原因是MWTS通道4的中心频率发生了偏移.为此，我们采用辐射传输模式计算出2011年1月频率偏移前后的模拟亮温，并与观测结果进行比较，如图 4所示，图符含shift表示shift计算后的比较结果.可以看到，频率偏移在极地影响较为显著，尤其北极地区，不论偏差均值或标准差 (std) 都有明显改变，并且偏移订正后的正面作用更为明显，能减小偏差均值和标准差.不过，经过频率偏移订正后的偏差尽管减小，但是幅度较小，而极地偏差仍然较为明显，尤其南极地区，这表明较大的偏差不完全是频率偏移引起，可能是仪器的非线性偏差所导致的，这方面还需要进一步论证分析.

图 3

Fig. 3

图 3 2011—2012年高纬度地区FY-3A/3B上MWTS通道4观测与模拟亮温差异月均值的分布 (a:60°S—90°S; b:60°N—90°N) Fig. 3 The distribution of monthly mean difference between the observed and simulated Tb for MWTS Channel 4 at high latitude-zone in 2011—2012 (a:60°S—90°S; b:60°N—90°N)

图 4

Fig. 4

图 4 2011年1月MWTS通道4在频率偏移 (shift) 前后亮温差异的改变 (DTB：差异均值；STD：差异标准差) Fig. 4 The variation of monthly difference between the observed and simulated Tb for MWTS Channel 4 before and after frequency shift in Jan., 2011

由于匹配样本中，55%样本位于中纬度地区 (60°S—20°S和20°N—60°N)，剩余样本各以15%比例分布在南、北极区和热带地区，因此全球范围内月平均亮温差值分布基本与中纬度地区的差异分布一致，如图 5所示，即整年都是观测亮温比模拟结果偏高趋势，其中在FY-3A上系统偏高1 K，而在FY-3B上普遍偏高接近2 K.全球范围内亮温差异平均值在12个月中相对较为稳定，除了2011年的FY-3B上均值起伏略有点剧烈.此外，亮温差异的标准偏差分布也较为接近，基本都在1~2 K之间变化，全年变化也较小，呈现相对比较稳定的状态.

图 5

Fig. 5

图 5 2011—2012年全球范围内FY-3A/3B上MWTS通道4观测与模拟亮温差异月均值的分布 (a) 亮温差异均值；(b) 亮温差异的标准偏差. Fig. 5 The distribution of globally monthly mean difference between the observed and simulated Tb for MWTS Channel 4 in 2011—2012 (a) Mean of Tb difference; (b) Standard deviation of Tb difference.

考虑图 3中显示热带地区有着显著的亮温正偏差趋势，即观测亮温明显高于模拟结果2~4 K，尽管该地区样本所占比例不高 (~15%)，但是如此显著的偏高量值对于全球亮温差异均值的影响有多大？为此，我们先着重分析下2011—2012两年内热带地区亮温偏差的变化趋势，如图 6a所示，热带地区的亮温偏差都是正值，其中FY-3A上MWTS通道4观测亮温全年稳定偏高于模拟亮温约2 K，而FY-3B上的亮温差异全年变化幅度较大，并且偏高趋势更为显著，尤其2012年FY-3B上观测亮温基本偏高3~4 K.对应的热带地区12个月内观测与模拟亮温的相关系数分布 (图 6b) 显示，两者的相关性很不稳定，较好时候两者能达到0.95，但大部分时段内两者相关系数低于0.9，甚至只有0.6，并且每月的相关系数起伏变化很大，这表明热带地区模拟亮温和观测亮温的一致性不是很好，结合显著偏高的亮温差异分布，再次说明热带地区MWTS通道4的观测与模拟亮温之间差异较多.造成这样的原因可能有两方面：一方面，热带地区较丰富的水汽含量影响COSMIC掩星数据反演的热带大气温度廓线的精度；另一方面，影响MWTS通道4亮温主要是位于权重函数峰值18 km附近的大气，此高度在热带地区基本是对流层顶层附近，仍然有着较为复杂大气成分以及大气温湿结构变化，而辐射传输模式对于复杂大气的模拟能力仍有限.因此，作为辐射传输模式输入的COSMIC温度廓线精度降低或辐射模式自身模拟能力的局限，都影响了热带地区MWTS通道4模拟亮温的准确性，造成与实际观测结果存在较多差异.这也初步表明在热带地区，掩星数据的验证能力还需要谨慎应用.

图 6

Fig. 6

图 6 2011—2012年热带地区FY-3A/3B上MWTS通道4观测与模拟亮温差异比较 (a) 亮温差异月均值；(b) 观测与模拟亮温的相关系数. Fig. 6 The comparisons of the observed and simulated Tb for MWTS Channel 4 in the tropic in 2011—2012 (a) Monthly mean Tb difference; (b) Correlation coefficient between simulated and observed Tb.

由于热带地区观测与模拟亮温存在较大差异，我们尝试剔除这些不确定性较多的热带匹配样本，分析其对全球范围内验证结果的影响，得到如图 7a, 7b所示的亮温差值改变.很明显，除去正偏差较高的热带地区样本，其他地区总体偏差比之前的全球偏差都有所降低，但是变化趋势都是一致的，即观测亮温高于对应模拟亮温.为了定量化描述热带样本对于总体偏差的影响，采用一个比值ratio=(Global-Notropic)/Global来计算分析剔除热带样本后总体偏差的改变相对于未剔除之前全球样本偏差的改变程度，这里变量名代表对应空间范围内观测与模拟亮温差值.通过计算全年12个月的ratio，然后求其平均得到一个总的ratio，如图 7c所示，更为直观看到热带样本剔除后对总体偏差的影响程度.尽管图 7a、7b中显示，剔除热带样本后的总体偏差在FY-3A上改变较小，在FY-3B上改变明显，可是作为ratio计算的分母，即全球总体偏差，FY-3B的结果基本是FY-3A的2倍，因此在图 7c中ratio描述的两颗卫星平台上热带样本对总体偏差影响程度上，还是对FY-3A上结果影响相对更大，能达到25%以上，对FY-3B上的影响相对较弱，只有15%~20%.由此可见，只占总匹配样本15%的热带地区样本剔除后对总的亮温偏差影响都接近20%，乃至更高，表明热带地区结果对总偏差的影响较为显著.鉴于热带地区的亮温比较结果存在较多不确定性，剔除后的结果应该更为客观、合理反映COSMIC数据验证星载MWTS通道4的观测结果.

图 7

Fig. 7

图 7 剔除热带地区样本前后总的亮温差异月均值分布 (a，b) 及其偏差改变的相对程度ratio分布 (c) Fig. 7 The variations of difference of simulated and observed Tb for MWTS channel 4 from the matching pairs in the global to the matching pairs without samples in the tropic (a/b: Tb difference for FY-3A/3B; c: the variation of ratio)

针对我国近几年发射的FY-3系列卫星上搭载的微波温度探测仪MWTS观测数据，本文采用COSMIC掩星资料验证MWTS通道4表征的平流层低层观测结果.通过2011—2012年的FY-3A/3B上MWTS通道4的观测结果与掩星数据计算的模拟亮温进行比较，初步得到以下结果.

(1) 与模拟亮温相比，两个卫星上的MWTS通道4观测亮温都偏高，尤其是热带地区和极区夏季.FY3A/3B两个卫星的MWTS通道4亮温偏差的整体变化趋势较为一致，不同纬度带的正负偏差出现的时间段也几乎同步，不同年份的变化趋势也较为一致.

(2) MWTS通道4观测亮温在不同纬度带呈现不同偏差分布特征：热带地区明显系统偏高2~4 K；中纬度地区稳定偏高1 K；而高纬度极地地区则出现随季节显著变化的温度偏差，尤其在南极地区，如冬季为负偏差 (-1.5 K)，夏季为正偏差 (2 K)，并且极区这种依赖于环境温度出现的较大亮温偏差不完全是频率偏移引起.

(3) 热带地区观测与模拟亮温差异显著，初步表明COSMIC数据在热带地区的验证能力需谨慎使用.热带地区样本对于全球总体亮温偏差影响程度达到20%.为了COSMIC验证MWTS结果更为合理、可靠，需要除去不确定性和影响力较大的热带地区匹配数据.

本文通过2年COSMIC数据和FY-3系列卫星上MWTS观测数据比较得到上述验证结果，对于MWTS通道4观测结果的偏差变化特征，还需要结合更为丰富、更长时间的数据做更多论证；尤其对于热带地区和南极地区出现亮温差异显著的原因，需要结合更多观测数据做深入分析.

感谢CDAAC提供的COSMIC数据和中国国家卫星中心提供的MWTS数据；感谢美国佛罗里达州立大学刘国胜老师提供的微波辐射传输模式；感谢美国NOAA的邹承志老师给予相关研究的帮助；感谢匿名评审专家提供宝贵而详细的修改意见.