基于GNSS 掩星資料的風云衛星微波載荷產品質量驗證與分析

高 超，何杰穎，胡艷冰，柳聰亮，4

（1.北京跟蹤與通信技術研究所，北京 100094；2.中國科學院國家空間科學中心 微波遙感技術重點實驗室，北京 100190；3.北京航空氣象研究所，北京 100085；4.中國科學院國家空間科學中心天基空間環境探測北京市重點實驗室，北京 100190）

0 引言

青藏高原位于我國西部地區（北緯25°～40°，東經75°～105°），作為全球氣候系統中的一個敏感地區，對全球氣候變化的響應具有敏感性［1-2］。目前，青藏高原地區地面探測站點稀少，觀測資料缺乏，限制了該地區氣候變化研究以及短時氣象預報的準確性，是影響全球氣候變化研究的一個不利因素。

風云三號（FY-3）C/D 星搭載的新一代微波濕度計（MWHS-II）［3］和微波溫 度計（MWTS-II）［4］在FY-3A/B 星的基礎上，探測性能方面有較大改進，微波濕度計在原來的150 GHz 和183.31 GHz 探測通道的基礎上，增加了89 GHz 和118.75 GHz 探測通道。其中，118.75 GHz 是世界首次在極軌氣象衛星上使用，包含了118.75 GHz 附近的8 個氧氣吸收通道，用來獲取大氣不同高度的溫度分布數據。183.31 GHz為中心的探測通道由原來3 個增加為5個探測通道，工作在水汽吸收頻段，用來獲取大氣層不同高度的濕度分布的數據。

大氣窗區150 GHz 和89 GHz 通道還可用來探測云中含水量和強降雨、卷云等大氣參數。微波溫度計由設置在50～60 GHz 氧氣吸收帶的4 個通道增加為13 個通道，其權重函數峰值高度均勻地分布在從地面到大氣上層2 HPa 的整層大氣，通道中心頻率的設置越接近氧氣吸收帶中心，其權重函數峰值高度越高。窗區通道函數峰值位于地表，可以用來獲取地表信息。本文星星標定選取微波濕度計見表1，微波溫度計通道見表2。多星多通道聯合組網工作，可有效提高觀測性能和觀測時效［5-8］。

表1 微波濕度計通道特性參數Tab.1 Channel characteristic parameters of MWHS-II

表2 微波溫度計通道特性參數Tab.2 Channel characteristic parameters of MWTS-II

全球導航衛星掩星探測儀（GNSS Occultation Sounder，GNOS）是風云三號C/D 星主要載荷之一，可接收GPS 和北斗掩星信號進行大氣臨邊觀測。它利用GNSS 掩星觀測數據反演獲得大氣折射率、溫度、壓力和濕度廓線等物理參數，以及電離層電子密度廓線和電子總含量等數據［9］，其具有高精度、高垂直分辨率、長期穩定等優點。但GNOS掩星數據產品水平分辨率較差，掩星事件的經緯度具有一定的隨機性，且數據量有限。國際上有多個GNSS 掩星探測任務，掩星數據處理鏈較長，從原始數據預處理至信號附加相位延遲之后，可得到彎曲角、折射率和大氣溫度、濕度等不同級別的產品。

無線電掩星氣象衛星應用設施（ROM SAF）是EUMETSAT 之下的 分散處 理中心［10］，負責對Metop 衛星的GRAS 無線電掩星（RO）數據和其他任務的無線電掩星數據進行業務處理。通過精確計算Metop 和GNSS 衛星的位置和速度，可以將測得的時間延遲轉換為射線路徑的彎曲角度，再將其轉換為大氣中的溫度、壓力和水蒸氣含量的值，從而得到從地面到大約50 km 的功能的大氣廓線。

鑒于后續風云氣象衛星均計劃搭載微波載荷和掩星載荷，因此，本文立足于2 種體制載荷的星星標定算法和產品一體化驗證，為后續儀器研制和數據應用提供參考。

1 探測原理分析

1.1 基于掩星資料的微波載荷標定機理

定標精度不僅反映了微波輻射計的研制水平的高低，而且也影響微波輻射圖像的解讀和判讀的準確度，定標是實現定量化微波遙感的前提。微波輻射計儀器定標是標定微波輻射計輸出（電壓或電壓數碼）與輸入噪聲溫度之間的定量關系的過程，在軌定標采用星載定標體和冷空作為參考源。通過近年來的研究發現，同一微波儀器性能會有衰減性，不同衛星代際間的微波儀器存在不一致性，不同體制對同一大氣場景觀測的結果也不盡相同。

星星定標是衡量微波輻射計觀測資料質量的一個重要環節。基于多星跨平臺觀測數據，運用GNSS 無線電掩星探測資料的微波輻射觀測基準具有可行性。但由于GNSS 無線電掩星和微波輻射計工作機理和觀測幾何不同，信息來源不同，觀測的地物目標也不同，星間標定技術涉及基準GNSS無線電掩星資料的準確性和穩定性、時空匹配、誤差校正、觀測能量比對、參數反演和誤差來源分析等。

被動微波遙感觀測資料的空間分辨率較低，通常是幾十公里，因此，在一個被動微波像元內，地表空間范圍內往往包含多種不同的地物類型，這種視場內地表類型的變化稱為地表的空間異質性。而GNSS 無線電掩星是臨邊大氣探測，其數據反演主要基于GNSS 衛星和LEO 衛星鐘記錄的時間，以及衛星星歷提供的GNSS 衛星和LEO 衛星的位置和速度等軌道信息，計算得到的GNSS 信號的附加相位和彎曲角。因此，GNSS 無線電掩星數反演無需定標，與地表空間范圍的不同的地物類型無關。

1.2 微波探測儀探測原理

微波能夠穿透云雨，對大氣溫度、水汽、云中液態水、云冰、降水和海面風速等地球物理參數敏感，工作在微波波段的大氣探測載荷能夠為數值天氣預報和氣候研究提供有用的信息。根據輻射能量傳輸方程，衛星所測的輻射強度受到大氣層溫、濕度的影響，通常用一個權重函數來描述不同高度大氣溫濕度對輻射強度的貢獻，權重函數隨著波長（通道）而變化，從而探測大氣溫濕度廓線［11］。單一通道的輻射值包含了一定高度范圍的溫度濕度信息，不同通道對應著不同高度的大氣溫、濕度的貢獻，多通道的輻射強度（通常用所謂的亮溫來度量）綜合使用可以得到大氣溫濕度隨高度的變化。進而可全天候獲取大氣溫度、濕度垂直廓線、降雨等重要大氣參數，為氣象預報、氣候變化研究和災害監測等提供重要數據資料。

如圖1 所示，針對掃描式微波輻射計，不同像元的入射角呈規律性變化，且均已知。像元大小根據觀測幾何分析可知，中心星下點為圓形，分辨率最高，隨著角度的增加像元逐漸增大，演變為橢球形，分辨率降低，最邊緣像元橢球面積最大，角度最大，分辨率也最低。交軌掃描微波輻射計在每個掃描周期內，固定觀測冷空和熱源，以及對地觀測像元面積不等的對地目標，窗區通道以地表探測為主，用于探測地表和海表信息，吸收通道以大氣探測為主，產品包括溫濕度廓線和降水等。由于大氣輻射傳輸原理和常規輻射計通道設計規律，目前廓線反演問題為不適定方程的求解，結果不唯一，在實際廓線反演過程中，多采用半物理半統計的求解方法，尋找局部最優，因此，反演產品存在一定誤差。

圖1 星載微波輻射計觀測幾何Fig.1 Observation geometry of space borne microwave radiometer

1.3 掩星探測原理

全球定位系統（Global Positioning System，GPS）衛星高度約20 200 km，其發射的無線電電磁波經過地球大氣層時會受大氣折射作用而彎曲［12］。放置于低軌（Low Earth Orbit，LEO）衛星（＜1 000 km，如極軌氣象衛星）的GPS 接收機可利用無線電掩星技術探測出總的彎曲角，去除電離層對彎曲角的影響后，利用彎曲角與中性大氣折射率之間的對應關系可求出折射率。由于大氣折射率主要是大氣溫度、濕度的函數，因此經過進一步的處理，可得到大氣的溫濕度信息，如圖2 所示。這一技術的主要特點是垂直分辨率高，無需定標，全天候探測，可與傳統的垂直對地遙感相互補充。

圖2 GPS-LEO 掩星事件示意圖Fig.2 Schematic diagram of GPS-LEO occultation event

GNSS 無線電掩星探測技術具有高垂直分辨率、高精度、全球覆蓋、自定標、長期穩定、全天候和成本低廉等優勢，是一種能提供全球均勻分布、高垂直分辨率溫度、濕度、壓強等廓線的大氣監測手段［13-15］。GNSS 無線電掩星大氣探測技術具有自定標特性，精度主要與GNSS 掩星探測儀器的鐘相關，與其他特性關系較小，具有長期穩定性，可作為其他大氣探測方法，比如星載微波輻射計的校驗基準。

1.4 基于掩星資料產品檢驗涉及的技術問題

定標精度不僅反映了微波輻射計的研制水平的高低，而且也影響微波輻射圖像的解讀和判讀的準確度，定標是實現定量化微波遙感的前提。微波輻射計儀器定標是標定微波輻射計輸出（電壓或電壓數碼）與輸入噪聲溫度之間的定量關系的過程，在軌定標采用星載定標體和冷空作為參考源。通過近年來的研究發現，同一微波儀器性能會有衰減性，不同衛星代際間的微波儀器存在不一致性，不同體制對同一大氣場景觀測的結果也不盡相同。

星星定標是衡量微波輻射計觀測資料質量的一個重要環節。基于多星跨平臺觀測數據，運用GNSS 無線電掩星探測資料的微波輻射觀測基準具有可行性。但由于GNSS 無線電掩星和微波輻射計工作機理和觀測幾何不同，信息來源不同，觀測的地物目標也不同，星間標定技術涉及基準GNSS無線電掩星資料的準確性和穩定性、時空匹配、誤差校正、觀測能量比對、參數反演和誤差來源分析等。

被動微波遙感觀測資料的空間分辨率較低，通常是幾十公里，因此，在一個被動微波像元內，地表空間范圍內往往包含多種不同的地物類型，這種視場內地表類型的變化稱為地表的空間異質性。而GNSS 無線電掩星是臨邊大氣探測，其數據反演主要基于GNSS 衛星和LEO 衛星鐘記錄的時間，以及衛星星歷提供的GNSS 衛星和LEO 衛星的位置和速度等軌道信息，計算得到的GNSS 信號的附加相位和彎曲角。因此，GNSS 無線電掩星數反演無需定標，與地表空間范圍的不同的地物類型無關。

2 數據收集和處理流程

2.1 數據收集

本文選取2019 年1 月至2019 年12 月的在軌微波濕度計數據和ROMSAF 數據的產品數據。微波濕度計數據包括1 級軌道亮溫數據，通過算法實現溫濕度計產品數據；ROMSAF 數據為全球的事件區域溫濕度廓線。

以2019 年1 月為例，微波濕度計文件436 個，每個文件包含若干掃描線和不同角度的像元，質量控制和去除邊緣角度后，剩余匹配點431 139 個，掩星樣本36 413 個，每個樣本是一個事件。數據具體匹配原則為時間差小于30 min，經緯度差小于0.5o，匹配成功的數據量為80 306 個，每天數據量大約為2 500 個，具體如圖3 和圖4 所示。通過匹配分析，2019 年1 月至12 月，匹配樣本共計961 643 個，如圖5 所示。

圖3 經緯度和時間閾值內的匹配分布圖Fig.3 Matching distribution map within the threshold of latitude，longitude and time

圖4 微波掃描角度和與匹配點的分布關系Fig4 Relationship and distribution between microwave scanning angle and matching points

圖5 微波輻射資料和掩星事件匹配全球分布圖（2019 年1 月2 日）Fig.5 The global matching map of microwave radiation data and occultation event（January 2，2019）

2.2 星星比對算法流程

在獲得多星跨平臺多源觀測數據的基礎上，針對地物穩定目標，以GNSS 無線電掩星探測資料為基準，開展微波輻射觀測星星定標。由于GNSS 無線電掩星和微波輻射計工作在不同平臺上，掩星是臨邊探測，微波輻射計是下視掃描觀測，工作機理分別為主動和被動，信息來源方向不同，觀測的地物目標不同，不同觀測體制的時間分辨率、空間分辨率也不同。

掩星的優勢在于高垂直分辨率，不需要定標，與地表空間范圍的不同的地物類型無關，測量量與產品具有準確的對應關系。缺點是水平分辨率差，一般為幾百公里；空間覆蓋差，全球并非柵格分布，而是事件性質的觀測。而微波輻射計是被動測量的一種探測設備，星載微波輻射計具有全球覆蓋性，每天2 次全球覆蓋，多星組網具有更高的回訪周期，空間分辨率為數十公里量級，在一個被動微波像元內，地表空間范圍內往往包含多種不同的地物類型，這種視場內地表類型的變化稱為地表的空間異質性。

如圖6 所示，本文將結合2 種體制的差別和聯系，在2 個層面上進行標定。一是對掩星產品進行輻射傳輸計算，與微波輻射計亮溫產品比較定標；二是對微波輻射計進行廓線反演，與掩星產品進行比對和定標，并為星地產品檢驗驗證做準備工作。

圖6 掩星星地產品質量檢驗技術路線圖Fig.6 Technical flow of occultation product quality inspection

具體步驟如下：

步驟1利用GNSS 掩星數據產品和地面微波輻射測量資料，對場景目標開展針對性的連續觀測以及控制試驗觀測，并且配合以上的操作步驟來獲取大氣的熱力學結構和地表參數的時變特征；

步驟2開展像元均勻性和一致性分析；

步驟3利用國產多系列衛星數據，結合國外同類載荷觀測數據，收集多種類微波儀器觀測亮溫數據，實現數據匹配和質量控制；

步驟4對上述測試數據進行整理、分類、完善地表相關參數模型和基于掩星資料的定標模型；

步驟5開展星星一致性分析，并結合完善的地表參數模型和大氣校正模型，開展星地比對分析，基于掩星資料評估星載微波輻射計在軌性能。

如圖7 所示，微波亮溫依據儀器指標設置而定，本試驗選取了大氣氧氣吸收通道116.75 GHz 和54.40 GHz，基于掩星數據的仿真亮溫和微波觀測亮溫一致性較好，相關系數優于0.99，偏差小于5 K，如圖8 所示。

圖7 基于掩星資料的輻射亮溫與微波觀測亮溫比對Fig.7 Comparison of brightness temperature based on occultation data and microwave observation

圖8 亮溫偏差分布Fig.8 Deviation distribution of brightness temperature

2.3 星地一體化產品評估

星載微波輻射計以其空間覆蓋面廣、時間取樣頻率和水平分辨頻率高、資料一致性好、經濟效益高等優點，在氣候研究、天氣預報等領域發揮著重要作用。基于微波觀測資料的大氣溫濕廓線反演精度很大程度上取決于所建立的輻射傳輸模型的精度。而GNSS 無線電掩星數據產品主要包括：溫度、濕度、壓強等大氣廓線，上述為星地一體化中的“星”。

而星地一體化中的“地”，依據全球微波輻射穩定性分析，選擇微波輻射特性均勻、穩定的云南普洱熱帶雨林和開闊海面。將掩星資料、相近時間內相同觀測區域微波載荷或國外同類衛星載荷微波輻射值進行比對和檢驗，開展掩星星地一體產品質量檢驗試驗。首先，根據衛星軌道預報時間表，選取衛星通過輻射校正場上空時、大氣狀況滿足輻射校正觀測規范要求的日期時間；然后，分別在衛星過境時，進行場地同步觀測，獲取衛星遙感圖像資料和用于大氣輻射傳輸處理的所有場地同步觀測資料。

對于掩星和微波輻射計，星地一體化產品落腳在溫度和濕度廓線。利用微波輻射計測得的亮溫值來反演溫濕廓線是大氣探測很常用的手段，其原理是利用在各不同頻率通道測得的天空亮溫值，計算出同一時間、同一地點垂直分布的大氣溫濕度數值。

比對和檢驗可采用均方差、相對均方差等指標，并對指標符合性和偏理性進行詳細分析。

將微波反演得到的大氣溫濕廓線與掩星廓線數據進行比較，主要采用3 個參數衡量誤差：均方根誤差σRMSE、相對誤差Er 和偏差，它們分別定義為

式中：X為溫度向量T或濕度向量ρ；X?為反演X得到的結果；E(X)為掩星廓線數據的均值。

3 結果檢驗與分析

3.1 結果檢驗

如圖9 所示，針對大氣溫度和濕度廓線，由于大氣溫度廓線相對穩定，廓線直接比對和均方差均優于大氣濕度廓線。經過對2019 年匹配樣本的分析，大氣溫度廓線的均方差為1.92 K，大氣濕度的均方差為22.8%。通過比對發現，由于相對濕度變化較大，反演誤差與實際水汽分布有關，微波探測儀反演結果與掩星產品相比，具有高估效果，這主要是由于在183 GHz，對水云和冰云具有聯合觀測效果，不能合理解耦造成的。

圖9 微波反演廓線與掩星反演廓線的比較Fig.9 Comparison of microwave inversion profile and occultation inversion profile

在匹配區域和時間范圍內，云主要分布在距離地面2～4 km 的高度范圍內，云的分布對廓線反演結果產生了很大影響，而在無云的高層區，反演結果幾乎不受影響。水云對于窗區通道影響較大，但對于氧氣通道影響很小。因此，本文利用微波反演的廓線不僅用到了窗區通道，也用到了水汽和氧氣吸通道，常規的星上定標方法會隨著衛星平臺環境溫度而受影響，這正是掩星和微波資料星地標定的意義所在。

3.2 青藏高原地區結果分析

青藏高原位于我國西部地區（北緯25o～40o，東經75o～105o），利用2019 年FY-3C 衛星過境時（0—4時）MWHTS 觀測的亮溫數據，經過掩星校正后反演的大氣溫濕度廓線結果如圖10 和圖11 所示。

圖10 青藏高原地區2019 年1 月—12 月0 時—4 時左右大氣溫度廓線分布Fig.10 The distribution of atmospheric temperature profiles in the Qinghai-Tibet Plateau from January to December 2019 at around 0：00～4：00 o’clock

如圖10 和圖11 所示，青藏高原地區由于其地形的復雜和多變，青藏高原上氣候本身也隨地區的不同而變化很大。青藏高原地區2014 年全年0—4 時反演大氣溫度和濕度廓線日分布如圖12 所示。青藏高原地區2014 年全年0—4 時大氣溫度和濕度廓線等壓層的日分布如圖13 所示。可見，青藏高原地區大氣溫度規律呈現一定的規律性，極少出現逆溫層的情況，而相對濕度變化較大且無規律性，550 MPa以下出現近似恒濕層，而在550 MPa 之上多出現云層，之后相對濕度降低，這也是該區域氣象資料缺乏嚴重影響天氣預報準確度和氣候研究的主要因素。青藏高原地區2019 年1—12 月大氣溫度廓線在30 kPa、50 kPa 和100 kPa 處的日變化規律分析圖和青藏高原地區2019 年1—12 月大氣濕度廓線在30 kPa、50 kPa 和100 kPa 處的日變化規律分析，如圖14 所示。

圖11 青藏高原地區2019 年1 月—12 月0 時—4 時左右大氣濕度廓線分布Fig.11 The distribution of atmospheric humidity profiles in the Qinghai-Tibet Plateau from January to December 2019 at around 0：00～4：00 o’clock

圖12 青藏高原地區2019 年10 月0 時大氣溫度和濕度廓線分布Fig.12 The distribution of atmospheric temperature and humidity profiles in the Qinghai-Tibet Plateau at 0 o’clock in October，2019

圖13 青藏高原地區2019 年10 月12 時大氣溫濕度廓線等壓層的日分布Fig.13 The daily distribution of the atmospheric temperature and humidity profile of isobaric layer in the Qinghai-Tibet Plateau at 12 o’clock in October，2019

圖14 青藏高原地區2019 年10 月大氣溫濕度廓線變化規律分析Fig.14 Variance analysis of the temperature and humidity profile of the Qinghai-Tibet Plateau in October 2019

通過分析2019 年1—12 月份衛星過境時刻的大氣溫濕度廓線在不同氣壓層的分布可知，50 kPa和30 kPa 處，大氣溫度呈現明顯的季節變化，夏季呈現高溫峰值，且具有高度一致分布曲線，說明大氣環流變化比較均勻，而在地表100 kPa 附近，大氣溫度高溫持續時間較長，占據全年一半以上，且分布在春末—夏季—秋初，但受限于地理位置和氣候，溫度全年較低。而大氣水汽分布則呈現不同的規律，夏季由于高溫，濕度較大，1 月盡管溫度低，但相對濕度卻呈現高值狀態。50 kPa 大氣濕度與100 kPa 呈現類似的分布，但30 kPa 大氣濕度變化與季節無明顯聯系，因為在30 kPa 處，飽和水汽壓和溫度降低，受地表熱輻射的影響較小，大多取決于實際的溫度、壓強、風等熱力和動力因素。

4 結束語

本文針對地物穩定目標，以GNSS 無線電掩星探測資料為基準，開展微波輻射觀測星星定標。進而，利用FY-3C/MWHTS 實測的2019 年亮溫數據，反演青藏高原地區大氣溫濕度廓線，并結合匹配的掩星反演的廓線數據。聯合分析了青藏高原地區大氣溫濕度的時空分布規律，著重分析了2019年10 月12 時的大氣溫濕度廓線在不同等壓層的分布情況，提供了該時間段青藏高原氣候變化分析的連續資料，為我國極軌氣象衛星輸出青藏高原地區三維大氣溫濕度廓線產品提供了參考和論證［16］。