何杰穎 張升偉

(1.中國科學院空間科學與應用研究中心，北京 100190； 2.中國科學院研究生院，北京 100190)

1.引 言

水汽測量廣泛存在于地球物理問題的方方面面，包括研究和應用，與絕對變化僅為10%～20%的溫度相比，水汽隨時間和空間變化表現(xiàn)出很大的變化。赤道和極區(qū)的水汽總量大不相同，對于給定位置，水汽總量一年內(nèi)可以變化30倍。水汽大多出現(xiàn)在對流層，隨著高度增加，水汽濃度逐漸減小，但隨著空間的變化，水汽濃度變化卻很明顯。要確定并預報這些參數(shù)的時空變化特征，需要大范圍的實時連續(xù)測量，僅靠施放無線電探空儀是不夠的，地基和星載微波輻射計遙感觀測是一種非常有效的補充，具有可見光和紅外遙感不可替代的優(yōu)越性，例如微波對云蓋，雨區(qū)，植被和地面淺層有著良好的透射性，不受晝夜和時間的限制以及可以提供其他遙感手段不能提供的信息。所獲得的資料，可用于氣候?qū)W能量平衡研究，人工影響天氣試驗，中尺度天氣預報，還可用在射電干涉測量學、大地測量學以及海洋、地表參數(shù)、大氣溫度及其他成分遙感測量中消除水汽對測量結果的影響。

地基大氣廓線儀在氣象觀測、天氣預報、通信、測地學、衛(wèi)星驗證等方面發(fā)揮了重要作用，具有設備維護成本低、運行可靠的特點，且在低對流層具有很高的空間分辨率，是現(xiàn)階段測量云液態(tài)水和水汽密度最理想的探測設備[1-2]。目前廣泛使用的是美國Radiometrics公司的MP(微波廓線儀)系列[3]和德國的RPG(Radiometer Physics Gmbh)系列[4-5]地基大氣探測儀。

自20世紀中葉以來，氣象衛(wèi)星憑借其全天候和寬尺度的特點，為探測全球大氣濕度、水汽、云液態(tài)水含量等信息提供了保證。目前普遍使用的AMSU-B(先進的微波探測器)，相對濕度反演精度小于30%，搭載于NOAA(美國國家海洋和大氣局)系列衛(wèi)星上?；贏MSU-B的微波探測數(shù)據(jù)，已經(jīng)成功用于大氣濕度垂直分布探測、熱帶氣旋分析、海洋和陸地降水分析、短時強降水估計、強對流云區(qū)研究等等。

Westwater和Grody[6]于1980年最早提出星載和地基微波輻射計聯(lián)合反演的想法且用于大氣溫度探測。目前，聯(lián)合AMSU-B衛(wèi)星資料和地基大氣廓線儀已經(jīng)取得了初步的反演結果，但還未廣泛應用于氣象參數(shù)的反演工作。而星載FY-3A微波濕度計[7]是我國新一代極軌氣象衛(wèi)星搭載的微波設備之一，主要用于大氣濕度探測，目前仍在業(yè)務運行，F(xiàn)Y-3B星搭載的微波濕度計也于2010年11月發(fā)射升空。地基大氣廓線微波探測儀正處于蓬勃發(fā)展期，實現(xiàn)國產(chǎn)化、業(yè)務化指日可待。充分發(fā)揮兩種儀器的探測特點，把地面微波輻射計的觀測資料和衛(wèi)星及常規(guī)資料同化在一起，對濕度廓線的反演計算研究工作有很好的基礎。因此，聯(lián)合星載和地基微波輻射計，分析各自結構特點與探測原理，反演大氣相對濕度廓線，并與目前業(yè)務反演大氣相對濕度結果進行比較，具有實際的應用意義，并為未來提高氣象預報機能、監(jiān)測我國沿海地區(qū)臺風及熱帶氣旋等災害提供了指導意義。

2. 設備及探測原理

2.1 星載及地基探測設備

我國于2008年5月27日成功發(fā)射的FY-3A極軌氣象衛(wèi)星回歸周期約5.5天，其上搭載的微波濕度計(MWHS)共5個通道，提供了豐富的亮溫數(shù)據(jù)，定標精度小于1 K，天底空間分辨率為16 km，掃描角度相對天底為±53.35°，掃描間隔為1.1°.窗區(qū)150 GHz包括水平和極化兩個通道，獲取地面及近地表濕度、云中含水量和強降雨、卷云等大氣參數(shù)信息；183 GHz包括三個垂直極化通道頻率分別為：183.31±1 GHz、183.31±3 GHz、183.31±7 GHz，根據(jù)對大氣中不同高度層水汽的微波輻射表現(xiàn)出不同影響的特點，可以分別用來探測大氣850 hPa、500 hPa和300 hPa不同高度層水汽的分布特征。

目前正處于樣機研制階段的地基大氣廓線微波探測儀共14個通道，其中用于探測大氣濕度廓線的7個通道位于K波段22～31.4 GHz，主要處于水汽吸收譜線附近和窗區(qū)，用于探測大氣濕度廓線，液態(tài)水含量，水汽通量和水汽延遲等大氣參數(shù)，具體探測頻率、帶寬等指標如表1所示。

表1 星載和地基設備通道，帶寬及其探測目的

注：MWHS：微波濕度計；V:垂直極化；H:水平極化

2.2 探測原理

圖1顯示了利用1976年美國標準大氣計算的大氣吸收系數(shù)[8]。在0～200 GHz頻率范圍內(nèi)有兩條水汽吸收線，在這兩條水汽吸收線之間，水汽的連續(xù)能譜隨頻率升高吸收緩慢增加。22.235 GHz和183.31 GHz的特征表現(xiàn)為一個水汽諧振帶，即根據(jù)水汽分布的氣壓高度表現(xiàn)的壓力致寬；通過來自水汽譜線壓力致寬的輻射強度和形狀的信息，可以得到水汽廓線。22.235 GHz附近適合進行相對濕度較高的高度層水汽廓線反演，較敏感的183.31 GHz適合干環(huán)境的地基水汽廓線反演和星載微波輻射計用來測量高空的水汽分布。水汽的發(fā)射在高緯度地區(qū)表現(xiàn)為很窄的條狀，而在低緯度地區(qū)則較寬，發(fā)射強度與水汽密度和發(fā)射強度成正比，通過觀測數(shù)據(jù)和反演模型，可以得到較精確的水汽廓線。

圖1 大氣微波傳輸?shù)乃p圖

對于星載微波輻射，來源主要為大氣下行輻射經(jīng)地面的反射，地面輻射，大氣上行輻射3部分，而地基微波輻射主要包括大氣下行輻射以及宇宙微波背景的輻射,具體的大氣輻射傳輸方程為

星載微波輻射：

Tb=Tr+Te+Tu

(1)

Tr= (1-es)[Tce-τ(0)secθ+

(2)

(3)

Te=esTse-τsecθ

(4)

式中，Tc=2.7 K，為宇宙微波輻射背景。

(5)

地基輻射：

TA=TDN+TBCe-τsec(θ)

(6)

對于無散射并處于熱力學平衡下的大氣，大氣下行輻射亮溫可以表示為積分的形式

(7)

(8)

TBC=es·Ts

(9)

式中:Ts是地表溫度，約為290 K；es為地表輻射率。

圖2為地基和星載微波輻射計各水汽通道水汽權重函數(shù)示意圖。

(a) 地基微波輻射計

(b) 星載微波濕度計圖2 地基和星載水汽通道權重函數(shù)圖

同時，針對不同平臺的微波輻射計，背景輻射是不同的，星載宇宙背微波景輻射為

TBGD(v，θ)=TCγv，θ(0，∞)

(10)

地基宇宙背微波景輻射為

TBGD(v，θ)=Tses(0，∞)γv，θ(0，∞)

(11)

(12)

式中，TBC很小，通常具有常數(shù)值2.7 K.而地球背景的觀測，對于海洋，esTs可能從100 K到150 K，而干燥陸地則可能超高300 K.如果v，θ的選擇使得透過率Υv θ(0，∞)很小，那么背景的貢獻就變得不重要了。然而在這種情況下，衛(wèi)星的權重函數(shù)就會對接近表面的部分不敏感。相反，如果v，θ的選擇使透過率不是很小，權重函數(shù)就會對大氣底層部分敏感，但又會引起背景溫度變化的問題。這個問題對于陸地比對于水體背景更加嚴重，因為陸地的背景貢獻在量級上更大，并且比水體的變化性更大。

3.實驗數(shù)據(jù)

為更好地反映兩種設備反演結果的特點，我們選擇輻射率相對穩(wěn)定天氣以晴天為主的熱帶海面上層大氣的探空資料(RJAO，47971，經(jīng)度142.18°，緯度27.08°)，包括與大氣高度值對應的大氣溫濕度廓線、壓強等先驗信息。

選擇0～10 km的數(shù)據(jù)進行研究，每200 m為一層，共50層，這些采樣經(jīng)過試驗證明，能夠充分反演每層大氣的濕度信息，同時能夠?qū)嶋H地反映出不同設備的反演精度。

運用MPM93大氣吸收模型和大氣輻射傳輸理論模型，計算出與探空資料時空對應的亮溫值或利用經(jīng)緯度±1°，時間3 h之內(nèi)的匹配窗，匹配到與之經(jīng)緯度和時間相對應的FY-3A MWHS亮溫數(shù)據(jù)。

4.反演原理及模型

4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡

人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法是20世紀90年代發(fā)展起來的一種非線性反演算法，近幾年來已成功應用于利用AMSU-A/B反演大氣溫度和水汽廓線的分析研究。美國MP系列設備配備了基于此反演算法的反演軟件，且成功應用于業(yè)務中。本文作者也已采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法利用風云三號微波濕度計探測數(shù)據(jù)反演大氣相對濕度廓線，并獲得了較好結果[9]。

圖3是三層神經(jīng)網(wǎng)絡原理示意圖，對于隱層的第j個節(jié)點，可以表示為

式中，ρave為銷蝕碎片形成的圓管的平均密度；Rm為彈體蘑菇頭半徑；r0為彈體初始半徑。Rm與r0之比為[22]

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡原理示意圖

(13)

式中:wij是連接第i個輸入神經(jīng)元和第j個隱層神經(jīng)元的權重；bj是計算值和測量之間的偏差。

S是sigmoid函數(shù)，表述如下

(14)

輸出層可以表示為

(15)

式中：wjk是連接第j個隱層神經(jīng)元和第k個輸出神經(jīng)元的權重值；bk是測量值和輸出值之間的偏差。它適用于非線性模型，在反復訓練過程中，加權函數(shù)得以確定，從而減小實際訓練的輸出向量與測量的輸出向量的偏差。相鄰層間神經(jīng)元完全連接，輸入元素輸入到輸入層，經(jīng)過隱層，傳輸?shù)捷敵鰧?，前者采用sigmoid函數(shù)，后者采用pureline函數(shù)[10]。

本文采用3層神經(jīng)網(wǎng)絡，分別為輸入層、隱層、輸出層。針對不同搭載平臺的大氣探測原理，對于星載微波濕度計，神經(jīng)元個數(shù)分別為9、8、50.輸入分別為5個探測通道的亮溫值、地表的壓強、溫度和水汽密度和輻射率，而對地基微波輻射計，神經(jīng)元數(shù)分別為10、12、50，輸入分別為7個通道的亮溫值、地表的壓強，溫度和水汽密度值。隱層連接輸入層和輸出層，為了對比和同化，輸出層都采用50個神經(jīng)元，對應0～10 km 內(nèi)50個離散層的大氣水汽密度值。由于網(wǎng)絡模型輸入輸出函數(shù)的范圍都在[0 1]之間，因此，對輸入輸出數(shù)據(jù)進行合理的歸一化。通過對RJAO(47971)地區(qū)2008-01～2008-12的探空數(shù)據(jù)資料隨機抽取90%進行學習和訓練，通過神經(jīng)網(wǎng)絡各層的輸入輸出訓練得到適合的傳輸函數(shù)，即得到個神經(jīng)元間最適當?shù)募訖嗪瘮?shù)，從而建立一個非線性的數(shù)值模型。然后利用剩余的10%的探空數(shù)據(jù)進行測試。

通過對探空數(shù)據(jù)進行學習和訓練，即神經(jīng)網(wǎng)絡各層的傳輸函數(shù)和輸入輸出，得到各神經(jīng)元間最適當?shù)募訖嗪瘮?shù)，從而建立一個非線性的數(shù)值模型。代價函數(shù)是檢驗經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型是否滿足仿真的標準之一，給定代價函數(shù)，就可以驗證所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡是否能用于未知參數(shù)的仿真，還是要繼續(xù)訓練，或增加神經(jīng)元的個數(shù)，或增加神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)和神經(jīng)元維數(shù)。

4.2 星載和地基聯(lián)合反演模型

聯(lián)合反演模型仍然以3層神經(jīng)網(wǎng)絡反演算法為基礎，輸入神經(jīng)元數(shù)目為16，分別為地表溫度、壓

強、大氣相對濕度、地表輻射率，風云三號A星微波濕度計5個通道的亮溫值，地基大氣廓線儀7個通道的亮溫值。隱層神經(jīng)元數(shù)目根據(jù)袁曾任經(jīng)驗公式推出，此模型中隱層神經(jīng)元個數(shù)為17。輸出層為50，即對以50個不同壓強和高度的大氣濕度值。探空資料90%用于訓練此神經(jīng)網(wǎng)絡反演模型，給定代價函數(shù)，剩余10%探空數(shù)據(jù)用于訓練，檢驗模型的正確性和可靠性，即最小化代價函數(shù)。

偏差及均方差是驗證反演結果是否滿足要求的兩個主要考察因素。表達式可分別表述為

(16)

(17)

式中：Q表示輸出層的神經(jīng)元個數(shù)，即反演出的大氣濕度廓線的數(shù)值的個數(shù)；i表示大氣的第i層。偏差和均方差的數(shù)值越小，反演結果的準確度越好。

5.反演結果分析

圖4(a)(b)是利用星載風云三號微波濕度計183 GHz三個水汽通道和150 GHz窗區(qū)通道和地基大氣廓線儀K波段7個水汽及窗區(qū)通道利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法反演得到的大氣水汽密度的垂直分布與探空資料的對比圖。

(a) 風云三號微波濕度計反演結果

(b) 地基大氣廓線儀反演結果圖4 水汽密度反演值域探空資料對比

圖5(a)是基于地基大氣微波輻射計的神經(jīng)網(wǎng)絡算法反演得到的大氣水汽密度分布圖，從中可知，神經(jīng)網(wǎng)絡算法能夠很好地反演實際水汽的變化，地面至5 km高度反演結果較上層大氣的反演精度好。

(a) 地基大氣廓線儀反演大氣水汽密度

(b) 星載風云三號反演大氣水汽密度圖5

圖5(b)是基于星載風云三號微波濕度計神經(jīng)網(wǎng)絡算法反演得到的大氣水汽密度分布圖，從中可知，神經(jīng)網(wǎng)絡算法能夠更好地反演實際水汽的變化。地面至5 km高度反演結果較上層大氣反演精度較差。

結果表明：地基大氣廓線反演結果在0～5 km高度優(yōu)于風云三號微波濕度計大氣濕度的反演結果，原因是地基大氣廓線儀采取了更多的通道，且加權函數(shù)相對穩(wěn)定，主要受低層大氣的影響，而星載微波濕度計探測0～5 km濕度的通道數(shù)量少，大氣濕度權重函數(shù)分布隨水汽變化而變化，但是在5～10 km，星載微波輻射計反演效果卻優(yōu)于地基微波輻射計。

因此，聯(lián)合星載和地基微波輻射計，本文建立了一個聯(lián)合反演模型。圖6(a)是利用星載和地基聯(lián)合反演模型的90組反演結果和探空資料的對比圖。圖6(b)是利用聯(lián)合反演模型反演得到的大氣水汽密度與探空數(shù)據(jù)的對比與偏差示意圖。

(a) 聯(lián)合反演模型的反演結果與探空資料對比圖

(b) 聯(lián)合反演模型反演的大氣水汽密度和偏差示意圖圖6

結果可知：聯(lián)合地基大氣廓線儀和星載風云三號微波濕度計的亮溫數(shù)據(jù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡算法，建立新的大氣濕度廓線反演模型，反演得到的大氣水汽密度廓線與用神經(jīng)網(wǎng)絡算法單獨對地基大氣廓線儀和星載FY-3A星微波濕度計亮溫數(shù)據(jù)進行反演的結果相比，具有更小的均方差，改進幅度由原來的地基水汽密度反演均方差0.5509 g/m3和星載微波濕度計水汽密度反演均方差1.3230 g/m3提高到0.4507 g/m3，即反演的大氣水汽密度廓線更符合實際的大氣水汽密度的垂直分布。

6.結 論

通過對地基和星載微波輻射計系統(tǒng)指標和探測原理的分析與對比，運用MPM93模型和大氣吸收系數(shù)模型，建立了與觀測亮溫值誤差不超過1.5 k的亮溫仿真模型。建立聯(lián)合地基大氣廓線儀和星載風云三號微波濕度計探測優(yōu)點的反演模型，通過反演結果得知，聯(lián)合二者建立的改進的反演模型，可以改善兩者在各自反演中不同高度的反演誤差大的缺點，結果證明：針對2008年1月至2008年12月一整年的晴空數(shù)據(jù)利用聯(lián)合反演模型，對探空站RJAO，47971，經(jīng)度142.18°，維度27.08°的仿真數(shù)據(jù)進行反演，大氣水汽密度均方差為0.4507 g/m3，優(yōu)于相同試驗條件下的地基大氣廓線儀反演均方差0.5509 g/m3和星載微波輻射計反演均方差1.3230 g/m3，整體上對反演精度有了不同程度的改善,充分發(fā)揮了兩種儀器的探測特點，同時也證明：把地面微波輻射計的觀測資料和衛(wèi)星及常規(guī)資料同化在一起，對濕度廓線的反演計算研究工作有很好的基礎。在接下來的工作中，將繼續(xù)聯(lián)合星載探測數(shù)據(jù)和地基探測數(shù)據(jù)，驗證改進的反演模型的普遍適用性，爭取更早地應用到氣象業(yè)務應用中。

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