利用FY-3C衛星GNSS掩星數據分析中國區域對流層頂參數變化

郭佳賓 金雙根,2

1 南京信息工程大學遙感與測繪工程學院，南京市寧六路219號，210044 2 中國科學院上海天文臺，上海市南丹路80號, 200030

對流層是地球大氣層中密度最大的一層，占據了整個大氣層75%的質量。大氣層中90%的水汽集中在對流層，且對流頻繁，因此，眾多天氣現象都發生在對流層中[1]。對流層頂是平流層和對流層的過渡區域，在這個區域對流層與平流層頻繁交換氣團、水汽和能量。世界各國學者利用探空氣球[2]、MST雷達[3]以及數值天氣預報再分析(ERA)等手段與資料，針對對流層頂開展了廣泛研究，也取得一定成果。但傳統探空手段均無法提供較高垂直分辨率的對流層頂結構數據，且成本高，已經無法滿足更深層次的對流層頂結構與氣候變化關系的研究需求。

GNSS無線電掩星技術具有較高的垂直探測分辨率以及全球覆蓋的特點，有效打破了探空氣球、MST雷達等觀測手段的局限，被廣泛應用于地球大氣的三維立體探測。針對眾多無線電掩星產品，學者們開展了大量科學實驗。劉艷等[4]利用COSMIC/GPS掩星折射率資料研究得出全球海洋邊界層頂高度的季節變化、年際變化和日變化的氣候學特點，徐寄遙等[5]利用COSMIC數據分析全球對流層頂溫度和高度的變化特征，劉久偉等[6]利用COSMIC/GPS 掩星干溫及干壓資料探測對流層頂的高度，Borsche等[7]利用CHAMP掩星觀測資料分析熱帶對流層頂溫度和高度的分布及變化特征，Schmidt等[8]利用CHAMP掩星觀測資料分析對流層頂高度、溫度、氣壓等參數的空間變化及年際變化等。這些研究基本上都是利用國外的GNSS掩星數據，且數據量不足。

2013-09我國發射FY-3C衛星，其搭載的GNOS載荷是國內第一個星上GNSS無線電掩星探測儀，也是國際上首臺兼容北斗導航系統(BDS)和全球定位系統(GPS)的掩星探測儀[9]。FY-3C衛星每天可以分別得到200次北斗掩星事件以及500次GPS掩星事件[10]，這為氣象研究提供了豐富的高精度、全方位、全天時觀測資料。為了驗證我國首個無線電掩星探測儀的數據價值，本文使用國家衛星氣象中心(http://satellite.nsmc.org.cn)提供的2017-03-01～2018-02-28期間GNSS無線電掩星附加相位數據，通過ROPP軟件[11]反演得到大氣溫度廓線，并分析中國區域對流層頂參數隨緯度的分布狀況以及季節性變化特征。

1 觀測數據與方法

1.1 觀測數據

無線電掩星觀測技術可以完成對大氣剖面高垂直分辨率的觀測，其探測高度可以從地面延伸到60 km高度處，覆蓋整個對流層與平流層。但是每一條掩星廓線的位置是由FY-3C衛星和被掩GNSS衛星的位置決定的，分布比較稀疏。圖1(a)展示了2017-03-01～03-07掩星事件在中國區域的分布狀況，可以看到，在整個中國區域只有較少的掩星數據。圖1(b)展示了2017年整個3月份的掩星事件在中國區域的分布狀況，此時整個中國區域覆蓋了大量的掩星事件，且分布較為均勻，這為我們使用掩星數據分析中國區域對流層頂參數提供了思路。

圖1 中國區域掩星事件分布Fig.1 Distribution of occultation events in China

本文選取2017-03-01～2018-02-28共計148 349條Level-1級數據的附加相位數據，借助掩星處理軟件ROPP計算得出大氣溫度廓線。

1.2 中國區域時空特征劃分

我國地域遼闊，東西、南北跨度大，且具有四季分明的特點。因此，在空間上，使用2°×2°的空間分辨率將整個中國區域劃分為608個網格，然后統計落在每個網格內的掩星廓線數量，計算出每個網格點的對流層頂高度及溫度的平均值；在時間上，考慮到GNOS掩星每天的掩星點落在中國區域較少的狀況，通過分析不同月份的對流層頂參數變化，進而得到對流層頂參數的季節性變化情況。

1.3 掩星數據精度驗證與估計對流層頂高度

在使用FY-3C掩星數據計算對流層頂高度時，首先要對其進行精度驗證，以保證結果的準確性。本文分別使用探空氣球數據以及ERA5數據對掩星數據反演溫度剖面精度進行驗證。為了保證實驗數據的普遍準確度，選擇2018-09-01～09-30的FY-3C掩星數據進行驗證。

在與探空氣球數據比較時，首先對掩星數據和探空氣球數據進行時空匹配。匹配標準為：二者觀測的時間差值在2 h之內，水平距離在150 km之內。基于該標準匹配后，共得到134對匹配數據。在134對數據中，由于探空氣球數據文件在記錄時存在較多的以數值9999或者-9999代替缺省值，故需要對存在缺省值的探空數據進行剔除。剔除后，整個9月一共得到89組匹配數據。在與ERA5數據進行比較時，為計算方便，選擇2018-09每一天中午12：00的ERA5溫度數據；然后對掩星數據和ERA5溫度數據進行時間和空間匹配，匹配標準與探空氣球一致；基于該標準匹配后，整個9月一共得到30組匹配數據。

國際上對于對流層頂高度的計算，主要有最冷點對流層頂與溫度遞減率對流層頂兩種方法。其中，溫度最低點對流層頂法(cold point tropopause，CPT)主要是依據溫度垂直廓線上最冷點對應的高度(該高度所對應的溫度稱為對流層頂溫度)來確定[12]。而用大氣溫度遞減率法LRT(lapse rate tropopause)來確定對流層頂高度，根據WMO于1957年給出的標準，如果遞減率小于2 K/km，且在此高度向上2 km的范圍內溫度遞減率平均不超過2 K/km時，則認為該范圍的最低高度為對流層頂高度[13]。大氣溫度遞減率的定義為：

(1)

其中，T為溫度，h為高度，按照由低到高的方法計算遞減率。

當使用探空資料作為對照組時，探空氣球使用CPT法計算對流層頂高度，FY-3C GNOS資料分別使用CPT法與LRT法計算對流層頂高度，二者的對比結果如圖2所示。

圖2 不同方法計算的結果對比Fig.2 Comparison of calculation resultsby different methods

由圖2可見，兩種方法計算得出的對流層頂高度與使用探空氣球計算得出的對流層頂高度差別不大，其中GNOSCPT-RadiosondeCPT的偏差基本在±2 km以內，GNOSLRT-RadiosondeCPT的偏差均在±2.5 km以內。將上述數據進行統計，結果見表1。

由表1可知，使用兩種方法計算得出的對流層頂高度與使用探空氣球數據計算結果的平均偏差均不超過1 km，均方根誤差不超過1.3 km。可以看出，使用FY-3C掩星數據計算對流層頂高度具備可行性。

表1 兩種計算方法的精度對比Tab.1 Comparison of precision of two calculation methods

當使用ERA5資料作為對照組時，ERA5數據使用CPT方法計算對流層頂高度，FY-3C GNOS資料分別使用CPT法與LRT法計算對流層頂高度，二者的對比結果如圖3所示。

圖3 不同方法計算結果對比Fig.3 Comparison of calculation results by different methods

由圖3可見，兩種方法計算得出的對流層頂高度與使用ERA5數據計算得出的對流層頂高度差別不大，其中GNOSCPT-ERA5CPT的偏差均在±3 km以內，GNOSLRT-ERA5CPT的偏差均在±2 km以內。將上述數據進行統計，結果見表2。

表2 兩種計算方法的精度對比Tab.2 Comparison of precision of two calculation methods

由表2可知，使用兩種方法計算得出的對流層頂高度與使用ERA5數據計算的結果平均偏差均不超過0.7 km，均方根誤差不超過1.4 km。可以看出，使用FY-3C掩星數據計算對流層頂高度具備可行性。

在驗證FY-3C掩星數據精度后，下文的對流層頂高度計算使用了CPT方法。

2 結果與分析

2.1 對流層頂參數空間特征變化

圖4展示了掩星廓線數量隨緯度的變化情況，可以看出，在32°～34°N上數據量最少，為251條；在48°～50°N上數據量最多，為471條。

圖4 掩星事件數目隨緯度的變化特征Fig.4 Variation of occultation events with latitude

圖5展示了掩星事件數目隨經緯度的變化情況，可以看出，在16～24°N和42°～56°N上的掩星廓線數目較多，在24°～42°N上的每個柵格里的掩星廓線數目較少。綜合圖4、圖5可以看出，FY-3C掩星數據基本覆蓋了整個中國區域。

圖5 掩星事件數目分布Fig.5 Distribution of occultation events

圖6展示了研究時段內對流層頂高度、溫度隨經緯度的變化，可以看出，中國區域的對流層頂高度以及溫度具有明顯的緯度分布特征，即隨緯度變化較為明顯，隨經度的變化較小。由圖6(a)可見，中國南部區域對流層頂高度高于中國北部區域，中國西部區域對流層頂高度高于中國東部區域。在整個16°～54°N范圍內，可以明顯看到對流層頂高度隨緯度分帶分布的現象。由圖6(b)可見，中國南部區域對流層頂溫度低于北部區域，中國西部區域對流層頂溫度略低于東部區域，在整個16°～54°N范圍內，也可以看到明顯的條帶分布現象。

圖6 對流層頂高度、溫度隨經緯度的變化Fig.6 Variation of tropopause height, temperature with latitude and longitude

從上文可知，對流層頂參數隨緯度變化較為明顯。圖7展示了對流層頂高度、溫度隨緯度的變化。總體來看，隨著緯度的升高，對流層頂高度逐漸減小，對流層頂溫度逐漸增大，但是到42°N開始出現略微下降。由圖7(a)可見，在研究時段內，對流層頂高度隨著緯度的升高總體上呈現出遞減的趨勢。在22°～24°N存在最大值17.29 km，在52°～54°N存在最小值10.45 km，16°～28°N的低緯度處減小速率較緩，在28°～40°N處的中緯度地區對流層頂高度驟減且減小速率較大，40°～56°N處減小速率開始趨緩。由圖7(b)可見，對流層頂溫度隨緯度的升高而呈現升高的趨勢，在16°～18°N處有最小值-81.62 ℃，在42°～44°N處有最大值-55.84 ℃，在16°～22°N區間內增長速度較緩，在22°～40°N區間內增長較為迅速，在40°～56°N區間內增長放緩。

圖7 對流層頂高度、溫度隨緯度的變化Fig.7 Variation of tropopause height and temperature with latitude

2.2 對流層頂參數的季節性變化

上文研究表明，在空間特征上，中國區域內對流層頂參數隨緯度變化較為明顯，在經度上變化并不明顯。所以可以在保持緯度值不變的情況下，通過觀察對流層頂參數隨時間的變化，來研究對流層頂隨時間的變化特征。表3展示了25°N、35°N、45°N對流層頂高度與溫度的最大值與最小值以及最大值與最小值出現的月份差，由表可知，對流層頂高度最大值到最小值的轉變，二者相差了5～6個月；對流層頂溫度最大值到最小值的轉變，二者相差了7～8個月。因此可以確定，對流層頂參數具有較為明顯的隨時間變化的特征。

表3 對流層頂高度的最大值與最小值Tab.3 Maximum and minimum of tropopause height

表4 對流層頂溫度最大值與最小值Tab.4 Maximum and minimum of tropopause temperature

圖8(a)～(d)分別為研究時段內春、夏、秋、冬季所對應的對流層頂高度，可以看出，隨著春-夏-秋-冬季節的輪替，對流層頂高度出現升高-降低-降低的趨勢，這一結果與單映穎[14]等人對中國區域對流層頂的研究結果一致。在4個季節時間段內，均存在對流層頂高度急劇下降的緯度值，春季為28°N，夏季為34°N，秋季為35°N，冬季為30°N。可以看出，對流層頂高度最小值出現在冬季的東北地區。春季的最大值出現在46°～48°N、22°～76°E的柵格內，最小值出現在22°～24°N、76°～78°E的柵格內；夏季的最大值出現在50°～52°N、132°～134°E的柵格內，最小值出現在16°～18°N、114°～116°E的柵格內；秋季的最大值出現在52°～54°N、132°～134°E的柵格內，最小值出現在22°～24°N、112°～114°E的柵格內；冬季的最大值出現在48°～50°N、128°～130°E的柵格內，最小值出現在24°～26°N、132°～134°E的柵格內。

圖8 中國區域對流層頂高度在4個季節的分布Fig.8 Distribution of tropopause height over China in spring,summer, autumn and winter

圖9(a)～(d)分別為研究時段內春、夏、秋、冬季所對應的對流層頂溫度。在每一個分圖上都可以明顯看到3個條帶。每一個季節里，北方區域的對流層頂溫度都要高于南方。伴隨著春-夏-秋-冬季節的輪替，對流層頂溫度出現升高-降低-降低的趨勢。春季的最大溫度值-47.68 ℃出現在46°～48°N、98°～100°E的柵格內，最小值-86.76 ℃出現在16°～18°N、92°～94°E的柵格內；夏季的最大溫度值-42.81 ℃出現在40°～42°N、72°～74°E的柵格內，最小值-86.12 ℃出現在16°～18°N、82°～84°E的柵格內；秋季的最大溫度值-47.68 ℃出現在48°～50°N、74°～76°E的柵格內，最小值-86.17 ℃出現在20°～22°N、110°～112°E的柵格內；冬季的最大溫度值-49.19 ℃出現在42°～44°N、132°～134°E的柵格內，最小值-87.68 ℃出現在18°～20°N、94°～96°E的柵格內。

圖9 中國區域對流層頂溫度在4個季節的分布Fig.9 Distribution of tropopause temperature in spring, summer, autumn and winter in China

在4個季節時間段內，春季與秋季的溫度隨緯度變化特征較為相似，且東部地區溫度要高于西部地區；在夏季 ，西北地區對流層頂溫度高于東北地區，西南地區對流層頂溫度低于東南地區；冬季正好與夏季相反，東北地區對流層頂溫度高于西北地區，西南地區對流層頂溫度高于東南地區。

3 結 語

本文首次使用FY-3C掩星數據對2017-03-01～2018-02-28中國區域的對流層頂結構參數進行研究。首先利用ROPP軟件處理相位延遲數據，獲得溫度廓線，估計對流層頂參數；然后分別使用探空氣球數據和ERA5數據對反演結果進行驗證；最后根據CPT方法計估計了中國區域對流層頂的溫度和高度參數。通過分析統計，結論如下：

1)FY-3C掩星資料反演得出的對流層頂參數與ERA5和探空氣球數據得出的結果比較一致，表明FY-3C掩星數據能夠估計對流層頂的變化。

2)中國區域對流層頂高度以及溫度隨緯度變化呈現出明顯的分帶現象。其中對流層頂高度隨緯度的升高而降低，即北方對流層頂高度低于南方，且在中緯度地區出現了對流層頂高度隨緯度降低速率急劇加快的現象；對流層頂溫度隨緯度的升高而升高，即北方對流層頂溫度高于南方，且在中緯度地區出現了對流層頂溫度增加速率急劇加快的現象。

3)對流層頂高度與溫度具有隨時間變化的特征。在研究時間段內，對流層頂高度參數從最大值到最小值或最小值到最大值的過渡過程中，均有較大的時間間隔。通過將研究時間段分為春、夏、秋、冬4個季節進行統計發現，對流層頂高度隨春-夏-秋-冬季節變化表現出升高-降低-降低的趨勢；對流層頂溫度表現為春、秋季節變化相似，冬、夏季節變化相反的現象。