云直接影响着地气系统的辐射平衡、热量平衡和温湿分布, 是气候系统的内部参数, 参与多种正负反馈过程, 致使云和气候关系复杂。云量是其中一个非常重要的要素, 能较大程度反映这种反馈机制, 因此在气候学研究中占有非常重要的地位。

ISCCP总云量、MODIS总云量以及常规观测总云量是目前使用较多的总云量数据。ISCCP (国际卫星云气候计划) 自1983年实施以来, 不断改进算法, 已经发布了C1, C2, D1, D2等多种版本的云气候数据, 其中D2数据是最新版本的月气候数据集, 包含有130个与云有关的参数, D1是日气候数据集, 包含206个参数, 其中云量数据被广泛应用于云量的气候学特征分析、卫星反演数据对比验证以及气候模式模拟云量的验证等^[1-5]。MODIS自1999年发射以来, 其云量数据也得到了广泛应用。既然有广泛的应用需求, 那么首先应对其质量进行验证和分析。有关我国总云量资料的比较分析, 前人已有一些研究。Rossow等^[6-8]用其他资料与ISCCP云量进行了对比, 认为ISCCP云量与其他云资料吻合得比较好, 全球偏差在4%左右。钟强^[9]对1983年7月和1984年1月的地面观测与ISCCP云量作了个例对比分析; 翁笃鸣等^[10]使用ISCCP月平均总云量资料分析了我国卫星总云量与地面总云量的分布, 给出了它们在各地区的相关性和差异性; 王可丽等^[11]对青藏高原地区ISCCP C2总云量资料和地面观测以及NCEP资料进行了对比检验; 刘洪利等^[12]分析了ISCCP D2月平均资料和地面测站云资料, 发现二者总云量的整体分布和气候变化都比较一致, 但定量上略有差别, 尤其是我国北方地区差别较大; Li等^[13]利用大气辐射测量全天空成像仪测量的云量与MODIS反演云量进行对比, 认为二者比较一致。

但由于ISCCP总云量的日数据最近才发布, 因此以往的研究中多使用ISCCP月平均数据。本文采用了ISCCP D1 1日8次的日总云量产品, 与常规观测总云量和MODIS/TERRA日总云量产品进行对比分析, 并给出定量对比结果。

本研究选取2004年1月和7月我国逐日ISCCP D1总云量、常规观测总云量和MODIS总云量进行对比, 总云量值的范围为0—100, 0表示晴空, 100表示完全云覆盖, 单位为%。

其中, ISCCP D1^[14]总云量是WCRP (世界气候计划) 中ISCCP国际组织建立的长时间序列云气候数据集的主要参数, 该数据集是由全球5颗静止气象卫星和两颗极轨气象卫星数据共同反演得到的日产品, 为2.5°×2.5°的覆盖全球的格点数据, 3 h 1次; 常规观测总云量是一种现场的目视方法直接测量得到的总云量数据, 这种观测数据是散点数据, 本文选取了我国785个站点的数据进行对比分析, 3 h 1次; MODIS/TERRA是搭载在TERRA卫星上的重要传感器, 本文采用的MODIS/TERRA总云量数据是美国威斯康星大学的业务产品, 为5km×5km的格点数据, 每日1次。

由于ISCCP和常规观测总云量是目前时间序列较长的资料, 其中常规观测总云量从建站到现在已经有50多年的资料, 而ISCCP也已经积累了20多年的数据, 比较适合气候研究。因此本文重点对ISCCP和常规观测总云量进行对比, 给出定量对比结果, 为广大气候研究者提供参考。

ISCCP D1和常规观测总云量均为3 h 1次的日产品, 因此, 对相同观测时间的总云量进行比较。MODIS/TERRA过境我国的时间大概为03:00(世界时, 下同) 左右, 因此, 选取03:00的ISCCP和常规观测总云量与之比较。

对于ISCCP D1, MODIS与常规观测总云量的空间匹配, 由于卫星资料代表一定分辨率范围内的面资料, 而常规观测则是散点资料, 因此根据ISCCP, MODIS总云量每一个点的地理坐标, 搜索该点覆盖范围内的所有常规观测值, 对搜索得到的所有点求平均, 与卫星观测值匹配; ISCCP D1和MODIS总云量产品的比较, 将MODIS总云量数据每50×50个点求平均, 降低分辨率到2.5°×2.5°, 与ISCCP D1总云量匹配。

对2004年7月和1月的ISCCP总云量、常规观测总云量和MODIS反演总云量进行对比分析, 分别给出了3种资料对比的绝对差、相对差、平均偏差、均方根差、相关系数, 来定量描述对比结果^[15-16]。计算公式如下:

绝对差δ:表示两个变量近似程度的量, 值越小, 表示二者值越接近。

(1)

相对差b:测量的绝对差与被测量真值之比。

(2)

平均偏差d:一定程度上代表系统偏差。

(3)

均方根差S:表示随机误差。

(4)

相关系数R:表示两个变量之间的关系, 值在[-1, 1]之间, 绝对值越大, 表示两列数关系越密切, 在一定程序上能表示两个变量之间的变化趋势是否一致。

(5)

其中, n是参与比较的总样本数; X_0i是数据源; X_i是要比较的数据; X₀指数据源的平均值; X指要比较数据的平均值。

图 1给出了2004年7月28日09:00 ISCCP与常规总云量的空间分布 (其他时间图略)。由7月ISCCP总云量分布可以看出, 青藏高原—甘肃—内蒙古中部—华北平原有一带状多云区, 东南沿海也表现为云量的高值区, 而在江南地区、云贵高原云量相对较少, 新疆、东北是全国云量最少的区域。常规观测云量也表现了同样的分布趋势, 与ISCCP总云量高低值中心配合得非常好。这种分布趋势表现了我国季风气候的特点, 7月我国西南季风盛行, 进入湿季, 因此青藏高原—甘肃—内蒙古中部—华北平原以及东南沿海云量猛增, 为全国云量最多地区, 而江南地区梅雨结束, 进入伏旱少雨时期, 云量相对较少。塔里木盆地以北和东北地区由于水汽条件不足, 为全国云量最少地区。

图 1

图 1. 2004年7月28日09:00 ISCCP (a) 与常规观测总云量 (b) 的空间分布 Fig 1. The special distribution of cloud amount from ISCCP (a) and observations (b) at 09:00 28 July 2004

分析2004年7月我国平均ISCCP和常规观测总云量的时间变化趋势 (图 2) 发现:二者的时间变化趋势比较一致, 但ISCCP总云量比常规观测总云量多, 这与不同的观测手段有关。区域平均云量对比的平均误差为8.07%, 相关系数为0.69。而且ISCCP比常规观测总云量的日变化幅度要大, 尽管白天ISCCP的总云量比常规观测要多很多, 但很多时间夜间ISCCP总云量甚至比常规观测总云量要少, 原因还有待进一步探讨, 笔者认为与夜间常规观测中, 由于目标太黑, 观测员目视产生的误差有关。

图 2

图 2. 2004年7月总云量的逐日变化图 Fig 2. Daily variation of cloud amount from ISCCP and observations in July 2004

同样, 利用我国平均ISCCP D1和常规观测总云量绘制二者关系散点图, 如图 3所示。进行线性拟合 (细实线) 得到斜率为1.26, 截距为-11.13。可以看出, 散点图散布比较均匀, 在云量大于70%时, 基本上卫星观测的云量远远多于常规观测, 而云量少于70%的情况下, 部分ISCCP观测总云量少于常规观测, 大部分点仍然表现为ISCCP云量偏多一点。

图 3

图 3. 2004年7月我国平均ISCCP与常规观测总云量关系散点图 Fig 3. The scatter diagram between cloud amount from ISCCP and observations in July 2004

为了研究ISCCP D1总云量与常规观测总云量关系分布的空间特征, 将每天同一个时刻的ISCCP D1总云量与常规观测总云量进行空间匹配, 获得二者绝对差、相对差、偏差、均方根差以及相关系数的空间分布图。主要采用ISCCP每一个点与此点覆盖范围内所有常规观测总云量的平均值进行匹配, 图 4给出了2004年7月二者相对差、均方根差以及相关系数的空间分布示意图 (其他图略)。

图 4

图 4. 2004年7月ISCCP和常规观测总云量相对差、均方根差、相关系数空间分布图 Fig 4. The distribution of relative error, root-mean-square error and correlation coefficient between cloud amount from ISCCP and observations in July 2004

由图 4可以看出, 在我国内陆区域, ISCCP D1总云量和常规观测总云量的相对差以及均方根差基本上呈东南—西北分布:在我国南部沿海地区, ISCCP和常规观测总云量的相对差较小, 相对差基本控制在0.5以内, 东南沿海以及东部地区二者相对差稍大, 范围在1以内, 而我国西北部以及东北部的海拉尔、满洲里一线, 相对差偏大, 相对差在2左右, 个别地方超过2。二者的均方根差基本表现了相同的空间分布特征, 在南部地区, 均方根差小于2.5, 东南部和东部地区, 均方根差为2.5~3, 而西北地区均方根差超过了3。二者相关系数基本都在0.5以上。对所有匹配点统计, ISCCP总云量与常规观测总云量相关系数为0.67, 绝对差20.6%, 相对差0.85, 偏差1.13, 均方根差2.9, 而且绝对差呈无规则分布。总之, 由于观测手段不同, 卫星遥感总云量与常规观测产品之间还是有一定偏差, 如果做深入应用, 还需要进行偏差订正。

图 5是2004年1月1日00:00和1月9日21:00 ISCCP与常规观测总云量空间分布图, 其他时间图略。1月ISCCP与常规观测总云量总体空间分布趋势比较一致, 在我国东南部、长江中下游地区、华北平原一带云量相对较多; 青藏高原西北紧邻帕米尔高原的地方云量也较多, 有解释认为这条多云带是西风带受青藏高原地形影响而产生的爬升运动引起的^[17]。对不同时间图像比较, 常规观测中在新疆天山经常出现一个总云量高值区, 而ISCCP总云量空间分布图中, 这个高值中心却经常没有体现; 东北地区分布形势也经常不一致, 常规观测中东北地区经常是云量低值区, 而ISCCP一般表现为高值区, 这种情况在夜间出现次数更多。分析其原因, 冬季, 新疆、东北经常被积雪覆盖, 而利用卫星资料反演云量产品过程中, 将地面的雪与云区分比较困难, 尤其是在夜间, 没有可见光通道数据的情况下将更难识别。因此, 1月新疆、东北地区的分布不一致可能与这些地区的云雪误判有关。另外, 在青藏高原二者高低值分布也经常不一致, 但鉴于青藏高原地区常规观测资料的匮乏, 表现的不一致很可能与图像的插值有关, 因此本文不作讨论。

图 5

图 5. 2004年1月1日00:00和1月9日21:00 ISCCP与常规观测总云量空间分布 Fig 5. The special distribution of cloud amount from ISCCP and observations at 00:00 1 January 2004 and 21:00 9 January 2004

同样绘制了2004年1月我国平均总云量的时间变化图 (图略), 可以看出ISCCP与常规观测总云量的时间变化规律很相似, 日变化规律也很接近, 与7月相同, ISCCP总云量比常规观测的要高。图 6是1月我国平均ISCCP总云量与常规观测云量关系散点图, 斜率为0.29, 截距为30.76。二者散度比较大。而且可以发现, 当常规观测云量小于40%的时候, 基本表现为ISCCP云量大于常规观测值。而常规观测的云量大于55%时, 常规观测的云量大于卫星观测云量。常规观测云量介于40%~55%之间时, 没有明显的规律。

图 6

图 6. 2004年1月ISCCP与常规观测总云量关系点聚图 Fig 6. The scatter diagram between cloud amount from ISCCP and observations in January 2004

计算2004年1月ISCCP D1与常规观测总云量绝对差、相对差、偏差、均方根差、相关系数的空间分布趋势 (图略), 方法同7月。1月二者相对差的分布趋势与7月接近, 只是数值比7月大, 在南部海域相对差为0.5~1, 而东北南部以及内蒙古东部绝大部分点都超过了2, 西北地区与7月接近, 值域为1~2。均方根差分布形势与1月接近, 但值域比7月大0.5~1, 在东北部的满洲里、海拉尔以及乌兰浩特一带, 均方根差达到了4.8以上, 可见1月这个区域的ISCCP总云量资料与常规观测相差较大, 需要斟酌使用; 二者相关系数绝大部分都在0.5以上, 但是在东北、新疆以及湖南、贵州一带相关系数在0.3~0.5之间。所有匹配样本统计得到1月ISCCP和常规观测总云量相关系数0.59, 绝对差25.6%, 相对差1.49, 偏差0.99, 均方根差为3.55。

总之, 相对于常规观测总云量而言, 7月ISCCP总云量精度大于1月。2004年7月ISCCP与常规观测总云量的空间分布趋势非常一致, 而1月在天山、东北地区二者高低值中心经常不匹配, 可能与卫星云量产品反演中云雪的判识误差有关。不论1月还是7月, ISCCP总云量总体上大于常规观测, 但是夜间经常相反, 也可能与目视得到的常规总云量偏差有关, 具体原因还有待探讨。

由于MODIS/TERRA过境我国的时间为03:00左右, 因此, 取03:00的ISCCP和常规观测总云量与其匹配, 绘制2004年1月和7月三者逐日变化曲线如图 7所示。可以发现, 1月MODIS总云量是三者中最大的, ISCCP其次, 常规观测总云量最小; 而MODIS总云量在7月却表现为三者最小。由于具有相同的观测手段MODIS和ISCCP总云量的时间变化趋势更接近一些。

图 7

图 7. 2004年1月和7月ISCCP、常规观测和MODIS总云量逐日变化曲线图 Fig 7. Daily variation of cloud amount from ISCCP, observations and MODIS in January and July 2004

同样选取MODIS数据每点范围内的所有常规观测总云量数据求平均, 与MODIS总云量匹配, 计算1月MODIS与常规观测总云量的相关系数为0.5, 绝对差为31.5%, 相对差为1.5, 偏差为2.0, 均方根差为4.1。同ISCCP与常规观测总云量的误差统计结果相比, 1月ISCCP总云量更接近常规观测总云量。7月MODIS与常规观测总云量的相关系数0.69, 绝对差19.6%, 相对差0.77, 偏差0.52, 均方根差2.83, 相对于常规观测, MODIS总云量略优于ISCCP。

利用卫星进行总云量观测, 为许多研究工作提供了宝贵的基础资料, 并弥补了传统总云量观测的不足, 但是卫星观测的总云量, 在由卫星接收的辐射值到总云量的计算过程中, 受定标、定位、云检测等很多算法精度的影响, 引入误差是难以避免的。

本文通过对ISCCP, MODIS与常规观测总云量的定量比较, 来验证中国范围内ISCCP, MODIS与常规观测总云量的相对精度, 发现ISCCP与常规观测总云量有比较高的一致性。冬季, ISCCP比MODIS总云量更接近常规观测值, 而夏季MODIS总云量略优于ISCCP。由于ISCCP总云量有20多年的时间序列, 比较适合于气候研究, 并且时间分辨率较MODIS高, 也可用于日变化的研究, 但值得注意的是冬季ISCCP总云量在天山和东北地区高、低值中心不一致, 尤其是夜间, 要慎用。另外, 卫星观测与常规观测之间存在一定的系统偏差, 使用卫星资料时有必要首先进行偏差订正。

总之, ISCCP发布的云量气候数据集, 为研究提供了较好的资料保障, 资料序列长度、数据准确度以及时空分辨率可以满足大部分的气候研究需要。