一种利用卫星红外遥感资料反演晴空大气参数的物理统计方法

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1、万方数据万方数据万方数据红外与毫米波学报26卷O_3O．2审O．10．0O48121620S048121620S—o—D⋯···D’O48121620S图l前3个基函数中和亮温距平所对应的分量(哆)与计算的亮温基向量(D’，)的比较Fig．1comparationoftllefirstthreecomponentsofbasefunctionscoH．espondingtot：}lebrigllttempemture肌omaly(DJ)andthecal·culatedbaseVectorSofbrighttempe阳tureanom81y(Dj)

2、用它来模拟HIRS／3的辐射亮温值．试验采用的数据是每日4次的1。×1。NcEP再分析资料．理想试验所要反演的是点(120。E，32。N)在2003年7月31日12uTC的温湿廓线，所以就用该点12uTC对应的NcEP再分析资料中的大气温度和湿度廓线作为“真实”廓线，而根据它们由辐射传输模式计算的亮温作为“真实”亮温．在“真实”亮温上叠加一组随机扰动作为试验所用的“观测值”．扩展矩阵中的数据样本采用2000—2003年7月1—31日每日06UTC的NcEP温湿廓线距平及其对应的亮温距平，背景廓线为各层的平均值．2．2反演结果在前面的方法介绍中已经指

3、出，我们通过sVD技术所提取的基函数实际包含了辐射传输方程所描写的物理过程，因而这些基函数可以反映大气参数和卫星观测量之间的基本关系．为了进一步检验这一点，我们不妨先作以下分析．首先计算出由耦合的数据样本产生的正交基函数，然后根据基函数中和大气廓线对应的部分利用辐射传输方程计算它产生的亮温基向量(记为D’j)，将它们和基函数中与亮温对应的部分Di做比较，检查二者的相近程度．图l是对两组亮温基向量Di和JD’i的比较．(图中的纵坐标均表示基向量大小；横坐标对应通道个数．)显然，从图1可以看到，对前3个基向量而言，D’i与Di都很接近，说明这些基函数可

4、以反映大气参数和卫星观测量的基本关系，因此以这种提取扩展样本基函数的方法来反演大气温湿廓线从理论上说是可行的．为了验证所用物理统计方法的效果，将其与传统的一维变分(1DVAR)反演结果做比较．1DVAR是目前反演大气温湿廓线的一个常用方法，它的做法是给出参数(距平)的最优估计使得如下形式的目标函数取极小1一．，(断)=—}舭⋯曰“舐+÷(日’缸+d)1R。(jj『’舐+d)，(8)二上其中＆=石一菇。，戈为要反演的大气参数，石。为背景场；矗=日(名。)一咒缸，咒缸为实际亮温观测；日’为观测算子的切线性形式；曰为背景误差协方差矩阵；R是观测误差协方差

5、矩阵．对．，求梯度V舭‘，=B一1断+日77R一1(日’舐+d)=(日-1+日’7月一日7)舐+日一尺_1d．(9)则梯度为零对应的＆即为所求．实际计算时是利用某种下降算法搜索到极小点，本文采用的是拟牛顿迭代法．背景误差的协方差矩阵可以根据所选用的大气廓线样本和“真值”计算．依照均值为零和给定标准差的高斯分布随机产生too组观测噪音，得到100组观测．再用两种方法得到100组反演值，然后统计出各高度层的均方根反演误差RMs，1m11／2RMs(勺)=I÷∑(r#一1)2I，J：l，2，⋯，L(10)～⋯￡=I其中m为loo，o为温度或水汽廓线的反演

6、值(水汽廓线取混合比对数值)，三表示真值．为便于区分，在以下的图中分别记温度、水汽廓线的均方根反演误差为RMS_T和RMS_lnq．图2给出了观测误差的标准差分别为0．25K，2．OK时不同方法得到的温、湿廓线的均方根反演误差随高度的变化．结果表明当观测误差较小(0．25K)时，用1DVAR和物理统计反演法(截断阶数取为4)都可以得到远好于背景场的温度廓线反演结果；1DVAR对水汽廓线背景场的修正主要在中高对流层，物理统计反演法除在400—550hPa这一高度的误差大于背景场，在其他高度的反演结果都对背景场和lDVAR方法有明显改进．在观测误差较大

7、的情况下用1DVAR反演时，目标函数中背景项的权重相对增大，这样反演时受背景场的约束较大，所以此时温度廓线反演结果主要是万方数据万方数据一种利用卫星红外遥感资料反演晴空大气参数的物理统计方法作者：黄静，邱崇践，张艳武，HUANGJing，QIUChong-Jian，ZHANGYan-Wu作者单位：黄静,HUANGJing(兰州大学,大气科学学院,甘肃,兰州,730000;国家气象中心,北京,100081)，邱崇践,QIUChong-Jian(兰州大学,大气科学学院,甘肃,兰州,730000)，张艳武,ZHANGYan-Wu(国家气候中心,北京,10

8、0081)刊名：红外与毫米波学报英文刊名：JOURNALOFINFRAREDANDMILLIMETERWAVES年，卷(期