在大气垂直方向上由于气压、温度和湿度较大的动态变化范围以及高空低温、低湿和低压等苛刻环境给气象探空观测提出了较高的技术要求。多种探空仪的比对观测是评估各种探空仪测量技术水平的主要手段。在全球气候观测系统框架下设立的高层大气参考网络 (GCOS Reference Upper Air Network,GRUAN),是了解气象探空观测仪器精度水平、观测数据质量的重要手段。我国气象探空业务一直沿用独立研制的探空仪器,其数据准确性、可靠性及应用已得到重视[1]。目前我国业务上广泛使用的是GTS1型数字式探空仪[2]。它曾与芬兰Vaisala RS92气象探空仪进行比对观测,相关作者已注意到GTS1探空仪在湿度、风场和高度等方面存在一定差距[3-5]。2009年Bian等[6]在昆明的同球比对观测中注意到这样的事实:GTS1探空仪,被认为测量大气中湿度最准的低温霜点仪 (Cryogenic Frost Hygrometer,CFH) 及芬兰Vaisala RS80的气象探空仪测量的湿度数据中,GTS1和RS80探测仪器测量湿度偏干。
本文主要根据2010年8月云南腾冲11次的CFH和RS80气象探空观测,对RS80与CFH测量的大气湿度进行比较。除了与高空观测较为准确的CFH湿度数据进行比对外,还将CFH,RS80和国产的GTS1探空仪观测积分水汽总量与GPS地基遥测结果进行比较,以了解3种探空仪测量水汽的差异。此外,本文还根据对流层中、上层相对湿度的测量数据来比较分析RS80与CFH观测高空云 (云出现的次数及厚度上) 的状况。
1 仪器、观测和数据处理本文分析比较的气象探空仪是芬兰Vaisala公司的RS80探空仪, 它是RS-GPS92气象探空仪的前代产品,20世纪80—90年代国际上广泛使用。RS80探空仪温度传感器使用变电容丝,湿度测量使用薄膜电容传感器,通过测量电容转化为相对湿度[3]。RS80的测温范围为-90~60℃,测量精度为0.4℃;相对湿度测量范围为0~100%,测量误差为2%~3%[7]。
CFH是能测量从对流层到平流层大范围的水汽体积混合比的霜点仪器。它是通过测量水汽在镜面凝结成露 (霜) 时的温度 (测量范围为-100~30℃) 来反推大气中水汽体积混合比。CFH测量水汽最大的不确定度来自于微控制器电路的稳定性及其对镜面上的水相变化响应上。CFH测量露点温度的不确定度小于0.5℃,转化成水汽混合比在热带下对流层测量误差小于4%,在中平流层测量误差不超过10%[8]。CFH作为大气水汽测量的标准仪器参加了很多次的探空比对工作,包括对卫星MLS测量水汽垂直分布的验证[9],2010年在中国阳江进行的WMO探空仪比对观测[10]。
地基GPS遥测水汽总量是利用GPS卫星信号穿过大气层通过水汽的湿延迟而反演出大气中水汽总量的[11]。Wang等[12]指出,RS80探空仪测量的水汽总量总体上低于GPS遥测结果,这种情况在白天更明显。
常规业务气象探空湿度数据是来自国产GTS1型数字式探空仪的观测。它采用湿敏电阻来完成湿度的测量。根据颁布的国家标准[2]:GTS1型探空仪温度测量范围为-90~50℃,测量精度为0.2~0.3℃;湿度测量范围为15%~95%,-25℃以上测量误差小于5%,-25℃以下测量误差小于10%。
本文湿度垂直分布比较采用水汽体积混合比,而对于应用湿度垂直分布结果探测云的分析工作,基于设定的经验判断方法,则选用相对湿度。由于Vaisala公司是国际上最大的探空仪生产厂商,在校准其探空仪时采用的是Hyland等[13]相对于液态水面的气压方程。因此,本文中用到的水汽体积混合比和相对湿度数据均采用Hyland等[13]相对于液面的气压方程,基于露点温度的测量数据计算而得。
2 结果分析 2.1 水汽体积混合比测量结果的比较图 1给出了CFH和RS80在云南腾冲10次测量水汽体积混合比平均结果的比较情况。图 1a是两种探空仪测量水汽体积混合比的分布,图 1b是CFH和RS80在各个高度上测值的相对误差δq,
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图 1. 2010年8月云南腾冲CFH,RS80探空仪观测水汽垂直分布的比较 (a) 及RS80相对于CFH的测值误差δq(b) Fig 1. Vertical profiles of water concentration (a) measured by CFH and RS80 radiosondes with their relative difference δq(b) at Tengchong, Yunnan in August 2010 |
表 1给出了RS80和CFH在不同高度水汽体积混合比简单统计结果的比较。在整个对流层RS80测量水汽平均体积混合比要低于CFH。在对流层上层到平流层低层高度,CFH测量的水汽体积混合比低于RS80,但标准偏差小。此外,RS80探空仪在对流层过渡到下平流层的低温、低湿环境下水汽测量不准确,数据已没有比较的意义。
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表 1 RS80和CFH测量平均水汽体积混合比比较 (单位:10-6) Table 1 Intercomparsion of averaged water vapor concentrations between CFH and Vaisala RS80 radiosonde measurements (unit: 10-6) |
2.2 白天和夜间两种探空仪测量湿度的比较
本文利用2010年的观测中仅有的1次夜间两种探空仪的测量数据与任意一个中午测量的数据进行比较,以了解两种探空仪在白天和夜间测量湿度的差异。图 2和图 3分别给出了CFH和RS80在云南腾冲8月26日中午和8月15日夜间测量水汽的体积混合比的比较情况,图 2a和图 3a是两种探空仪测量水汽体积混合比的垂直分布,图 2b和图 3b是CFH和RS80在各个高度上测值相对误差δq。从图 2a和图 3a可以看出无论白天还是夜间在对流层RS80测量的水汽比CFH偏干。由于夜间测量数据高度有限,因此没有两种探空仪在夜间平流层测量比较情况。比较图 2b和图 3b发现,尽管在对流层RS80测量的水汽均较CFH偏干,但白天RS80偏干较夜间更明显,平均达到 (13.5±14.8)%。Miloshevich等[14]研究发现白天太阳辐射给RS80测量的湿度带来误差,这种误差与太阳高度角和气压有关。导致白天与夜间测量湿度的误差不同,其中白天测量在对流层的干偏差更大。
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图 2. 2010年8月26日白天云南腾冲CFH,RS80探空仪观测水汽垂直分布的比较 (a) 水汽垂直分布,(b) 相对误差 Fig 2. Individual intercomparison of day-time water vapor concentration profiles (a) measured by CFH and RS80 radiosondes with their relative difference δq(b) at Tengchong, Yunnan on 26 August 2010 |
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图 3. 2010年8月15日夜间云南腾冲CFH,RS80探空仪观测水汽垂直分布的比较 (a) 水汽垂直分布,(b) 相对误差 Fig 3. Individual intercomparison of night-time water vapor concentration profiles (a) measured by CFH and RS80 radiosondes with their relative difference δq(b) at Tengchong, Yunnan on 15 August 2010 |
2.3 水汽总量的比较
地基GPS测量水汽总量为进一步了解CFH, RS80和国产GTS1这3种探空测量大气水汽垂直分布的差异提供了另一个相对独立的参考。本节主要分析3种探空仪测量水汽总量与各自探空仪释放相近时间里GPS测量水汽总量的比较结果。
图 4给出了2010年8月在云南腾冲CFH直接测量和校正后的水汽体积混合比垂直分布积分水汽总量与探空释放时刻前、后1 h内GPS测量水汽总量的比较。所谓校正,这里是指2.5 km以下用RS80探空仪测量的湿度代替。这是基于2010年8月在广东阳江举行的第8次探空比对[10]发现,在对流层低层,CFH由于测量水汽体积混合比偏高,建议在求取CFH水汽柱总量时,对流层低层的湿度数据用RS92测值来代替CFH,但本次观测由于没有RS92测值,故用RS80来代替。从图 4可以看出,CFH原始数据积分水汽总量与GPS测值变化趋势比较接近,但是CFH测值明显高于GPS测值,CFH的水汽总量平均比GPS值高 (4.3±2.0) mm (样本数为11)。校正后的CFH水汽总量明显减小,但仍比GPS水汽总量高 (1.6±1.2) mm。
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图 4. 2010年8月云南腾冲探空仪水汽总量在不同情形下与GPS地基遥测的水汽总量比较及相互关系 Fig 4. Intercomparisons of precipitable water (PW) amounts between GPS measurements and different integrated values of radiosonde-based water concentration profiles at Tengchong, Yunnan in August 2010 |
CFH的水汽总量与GPS相差较大的原因与CFH设计原理有密切联系。CFH主要是侧重在低温低湿环境下测量大气中露 (霜) 点温度,它采用三氟甲烷液体 (接近-83℃) 作为冷却剂,CFH在下对流层高温、高湿环境下,镜面易出现凝结水。CFH的微控制器无法在下对流层快速除去镜面上的凝结水,可能导致CFH在下对流层测量湿度偏大。因此,在下对流层 (一般在2.5 km左右) 湿度测量则以常规探空为准。另外,低空云的频率出现比较高,特别是积雨云里面的液态水滴也易对CFH的镜面造成污染。当液态的云滴出现在镜面上时,被传感器误以为是水汽凝结的露点而导致测值不正常偏高。但CFH在中上对流层至平流层水汽测量结果是准确的。
在已有较多的比对工作中,GTS1测量的水汽总量与GPS测值较一致[15-20]。但也有比对观测表明,在降水量比较大的季节,GPS地基遥测水汽总量比积分探空观测结果要偏低6.5 mm,精度甚至低于地面气象参数的经验计算结果[19]。图 4还给出了RS80和GTS1气象探空仪积分的水汽总量分布与GPS值的比较。GTS1和RS80与GPS的差值分别是 (-0.2±2.2) mm (样本数为12),(0.2±1.4) mm (样本数为43),远低于CFH与GPS测值的比较。
即使在将15 km以上的水汽体积混合比用CFH测值来代替,计算出的RS80和GTS1探空仪水汽总量仍与GPS值接近。可以看出, 由于对流层上层和平流层的水汽含量小,不同探空仪测得的相对湿度值相差较大,但对水汽总量影响不大。GPS水汽总量和常规气象探空仪测值均明显比CFH测值偏低[19]。由此可见,GPS遥测的水汽总量实际上对对流层上层和平流层的水汽变化不敏感。
2.4 RS80和CFH测云的比较本文根据Wang等[21]提出的通过相对湿度测量来确定云层。传统上这种方法主要基于对RS80湿度探空仪测量数据来判断云。CFH测量湿度的精度在对流层中、上层明显高于RS80,因此,本文利用相对湿度测量结果来了解RS80在探测云的差异,特别是高空云的判别。
基于Wang等[21]方法,通过以下步骤可判断是否有云存在:
① 满足下面3个条件之中任意一个就可判断为云底:相对湿度不小于87%;如果观测层不是在地面上,相对湿度小于87%但不小于84%,且相对湿度必须比前一个 (下面) 观测值大3%;如果观测层在地表面上,相对湿度不小于84%,下一层相对湿度若不小于84%,则暂时认为是处于云中,直到相对湿度小于84%,或者到达廓线顶。
② 云层从云顶向下至云底再检测1次,并且满足随后3个条件中任意一个就可判断为云顶:相对湿度不小于87%;如果观测层不是在廓线顶,相对湿度小于87%但不小于84%,且相对湿度必须比前一个 (上面) 观测值大3%;如果观测层在廓线顶,相对湿度不小于84%。
③ 如果未能找到符合条件的云顶,那么这个湿的水汽层不被认为是云层。如果在步骤3中找到云顶,这个湿的水汽层中最大的相对湿度必须大于87%才能被认为是云层。这里87%和84%可以看作是云中相对湿度最大和最小的阈值。
基于以上方法,根据CFH和RS80的相对湿度结果给出了云的高度 (表 2)。从表 2可以发现,对于中、低云来说,RS80与CFH观测结果比较一致,但RS80观测到的云层比CFH观测的云层要稍薄一点。对于6000 m以上的高云,RS80能观测到的很少。对于多层云来说,RS80观测到的云量也比CFH少。中、低云两种仪器观测云量相差不多,但对于高云,RS80几乎观测不到,而CFH能观测到。
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表 2 2010年RS80与CFH在云南腾冲分别对云的观测高度 (单位:m) Table 2 Inter-comparison of cloud altitudes detected by RS80 and CFH at Tengchong, Yunnan in 2010(unit: m) |
3 结论
1) 与CFH相比,RS80测量的水汽体积混合比在整个对流层比CFH偏干 (23.7±18.5)%,白天受太阳辐射影响偏干更为明显,其值比夜间偏干 (13.5±14.8)%,而RS80湿度数据在对流层上层向平流层过渡的区域内基本无效。
2) CFH测量水汽总量要高于GPS地基遥感值,但GPS地基遥感水汽总量与GTS1和RS80探空观测积分值比较接近。GPS地基遥感水汽总量对高空水汽的变化不是很敏感。CFH作为一种适合在上对流层和下平流层低温、低湿环境下探测的仪器,在对流层低层高湿的环境下会高估水汽总量。
3) 由于高空湿度测量的明显差异,利用RS80测量相对湿度是明显地低估了6000 m以上的高云出现概率。依据常规气象探空的湿度资料会低估高空云存在的事实。
致谢 云南省腾冲县气象局协助现场观测并提供GTS1气象探空的业务数据。中国气象科学研究院张胜军博士提供了观测期间的GPS地基遥测水汽总量数据。低温霜点仪 (CFH) 释放及数据的QA/QC工作得到了德国气象局Holger Vömel博士的帮助。[1] | Zhai P, Eskridge R E. Analyses of inhomogeneities in radiosonde temperature and humidity time series. J Climate, 1996, 9: 884–894. DOI:10.1175/1520-0442(1996)009<0884:AOIIRT>2.0.CO;2 |
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