HY-2A校正微波輻射計水汽數據的精度檢驗和校正

孫 浩，范士杰，劉焱雄，彭秀英，史 航

（1.中國石油大學（華東）海洋與空間信息學院，山東 青島 266580；2.自然資源部第一海洋研究所，山東 青島 266061）

海洋是水汽交換的主要場所，大氣中84%的水汽來源于海洋，并為陸地輸送了37.5%的降水，因此對海洋大氣水汽含量的監測尤為重要。然而，由于海洋環境復雜，傳統水汽觀測布設的站位稀少、觀測范圍有限且費用昂貴[1]。海洋二號（HY-2A）衛星是我國第一顆海洋動力環境衛星，搭載的校正微波輻射計（CMR）具備海洋水汽探測功能[2]，可以豐富海洋水汽觀測手段，提高海洋水汽觀測的時間和空間分辨率。

針對HY-2A CMR水汽數據的精度驗證，由于HY-2A原始數據不對外共享，目前尚未出現國外學者的相關研究。國內學者WANG Z Z[3]等推導了HY-2A CMR亮溫與大氣路徑延遲的函數關系，并利用歐洲中尺度天氣預報中心（ECMWF）數據模擬CMR亮溫和計算路徑延遲，結果表明CMR反演的大氣濕延遲精度優于1 cm；ZHANG D H[4-5]等利用WANG Z Z[3]等推導的大氣路徑延遲與CMR亮溫的函數模型對HY-2A數據進行了反演實驗，再將得到的大氣路徑延遲分別與ECMWF數據和Jason-2的AMR數據進行比較，其差異分別為1.47 cm和1.27 cm；WANG J[6]等將HY-2A CMR數據與無線電探空數據進行比較發現，CMR亮溫的不確定性將給大氣路徑延遲帶來1.5 cm的影響；ZHAO J[7]等利用兩年HY-2A CMR的在軌數據與ECMWF數據進行對比，結果顯示CMR與ECMWF計算的大氣路徑延遲的差異為1.3～2.1 cm；LIU Y[8]等利用兩個月印度洋船載GNSS大氣可降水量（PWV）數據對HY-2A CMR反演的PWV進行精度驗證，二者差異為0.8 mm。

目前國內對HY-2A CMR水汽產品的精度檢驗主要是針對標識為海洋的數據，即海水面上空的大氣路徑延遲或PWV（海面水汽數據），而對海冰、陸地等特殊標識的CMR水汽數據的研究較少。本文以ECMWF數據為參考，對HY-2A CMR的海洋、海冰、陸地等不同標識的水汽數據進行了全面的精度檢驗，分析了CMR海面水汽數據精度的時空分布特征，進而對海冰、陸地等特殊標識的異常水汽數據進行了誤差分析，并嘗試尋求一種合理的校正方法。

1 HY-2A CMR水汽數據預處理

HY-2A CMR是一個三頻（18.7 GHz、23.8 GHz、37.0 GHz）微波輻射計。其水汽反演的基本原理為；通過多元線性回歸模型將天線溫度轉化為亮溫，再利用全球經驗數據庫建立亮溫與PWV之間的經驗回歸模型，進而反演得到大氣水汽含量信息[9-10]。本文實驗采用的CMR水汽產品是由國家海洋衛星中心提供的二級數據（Level-2B），以HDF格式存儲[11]。

在進行HY-2A CMR水汽數據檢驗前，需進行的數據預處理工作包括；①根據不同的研究對象（海面水汽數據或陸地、海冰等水汽數據），剔除CMR原始數據中標識為降雨、陸地或海冰的數據；②CMR水汽數據還存在部分粗差需要剔除，該部分粗差數據點的PWV均為3.277 m；③為限制無雨條件，剔除液態水含量大于0.2 mm的數據。

2 基于ECMWF的水汽信息提取

ERA-Interim是ECMWF于2006年提出的數值氣象模型，能提供全球1979-2019年的氣象再分析數據。截至2019年8月31日停止服務前，該模型每個月更新一次。ERA-Interim數據可通過ECMWF的官網下載[12]。本文采用的是ERA-Interim再分析數據提供的格網點上空柱狀水汽總量（TCWV），其時間分辨率為6 h，水平格網分辨率為0.125°×0.125°。利用格網點TCWV計算HY-2A CMR水汽數據點處PWV的方法為；忽略格網點TCWV和CMR水汽數據點的高程差異，直接利用CMR水汽數據點所在格網4個格網點的TCWV，進行雙線性內插得到該數據點的PWV[13]，記為ECMWF/PWV并用于CMR水汽數據的精度檢驗。

3 HY-2A CMR水汽數據的精度檢驗

本文利用ECMWF數據對HY-2A CMR水汽數據進行較全面的精度檢驗，主要包括標識為海洋的海面水汽數據以及標識為陸地+海冰的異常水汽數據。在此基礎上，本文對CMR陸地+海冰異常水汽數據的誤差分布進行了分析，并嘗試進行系統性偏差校正。

3.1 CMR海面水汽數據的精度評價

本文對2015年不同季節的4個月（1月、4月、7月、10月）的HY-2A CMR數據進行預處理，得到標識為海洋的海面水汽數據共190 116個，將其與ECMWF/PWV進行對比，結果如圖1所示，可以看出，HY-2A CMR海面水汽數據與ECMWF/PWV的相關系數大于99%，說明二者具有很高的相關性；相對于ECMWF/PWV，CMR海面水汽數據的平均偏差為0.02 mm，表明CMR海面水汽數據與ECMWF/PWV的一致性很好，不存在明顯的系統偏差；其RMSE為2.11 mm，與國內相關研究成果[7,10]基本一致，驗證了本文計算方法的正確性。

圖1 HY-2A CMR海面水汽數據與ECMWF/PWV的對比

1）CMR海面水汽數據精度的空間分布特征。2015年上述4個月的HY-2A CMR海面水汽數據的空間分布如圖2所示。為進一步分析CMR海面水汽數據精度在空間分布上的變化，按緯度每10°劃分，分析CMR海面水汽數據精度在不同緯度上的變化，結果如圖3所示，可以看出，CMR海面水汽數據相對于ECMWF/PWV的精度（STD、RMSE）變化在中低緯度基本一致，且大致以0～10°區間對稱分布；隨著緯度的升高，STD、RMSE數值變小，北極海域下降為2 mm左右，南極海域下降至1 mm；CMR海面水汽數據的STD、RMSE在[0°,10°]區間的精度最差，最大值為2.62 mm，在南極海域的精度最高，最小值為1.17 mm，且南極海域的精度優于北極海域，南半球的精度略優于北半球。

圖2 HY-2A CMR海面水汽數據的空間分布

圖3 HY-2A CMR海面水汽數據精度隨緯度的變化

2）不同季節CMR海面水汽數據精度的變化。將2015年上述4個月的CMR海面水汽數據分別與ECMWF/PWV進行對比，得到CMR海面水汽數據誤差的時空分布如圖4所示；對上述4個月的CMR海面水汽數據誤差進行統計，如表1所示，可以看出，4個月CMR海面水汽數據與ECMWF/PWV的差異均在±5 mm之內，1月CMR海面水汽數據的RMSE略小于其余3個月，4月、7月和10月CMR海面水汽數據的RMSE基本一致，表明HY-2A CMR海面水汽數據的精度變化無明顯季節性特征。

表1 HY-2A CMR海面水汽數據的誤差統計

圖4 HY-2A CMR海面水汽數據誤差的時空分布

3.2 CMR陸地+海冰異常水汽數據的誤差分析和偏差校正

HY-2A CMR數據受足跡（約40 km）影響，在穿越海陸交接處或海冰時，足跡探測的信號同時包含陸地或海冰和海洋信號，由于它們的輻射特征不一致，導致最終的CMR數據異常。目前大多數研究選擇將該類異常水汽數據刪除，但這樣會造成大量數據的丟失，尤其是在極地海域。因此，本文以ECMWF/PWV為參考，對2015年HY-2A CMR數據預處理得到的標識為陸地+海冰的異常水汽數據進行誤差分析，并進行系統性偏差校正。

本文以6；00的ECMWF/PWV為參考，選取CMR水汽數據的時間窗口為5；30～6；30，提取相應的CMR陸地+海冰異常水汽數據點，其空間分布如圖5所示，可以看出，陸地+海冰異常水汽數據主要分布在南極海域，按經度可劃分為60°W附近和120°W附近兩個區域。本文再分別計算兩個區域CMR陸地+海冰異常水汽數據相對于ECMWF/PWV的偏差，誤差序列如圖6所示，其中實線為線性擬合結果。

圖5 2015年CMR陸地+海冰異常水汽數據分布

對上述HY-2A CMR陸地+海冰異常水汽數據的誤差序列進行統計分析發現， CMR異常水汽數據與ECMWF/PWV之間存在明顯的線性偏差影響。由圖6可知，兩個區域CMR水汽誤差系統性偏差的初值分別為21 mm和13 mm，變化率分別為-0.000 52和-0.000 14。本文利用上述擬合的線性偏差模型，嘗試對HY-2A CMR陸地+海冰異常水汽數據進行線性校正，并對校正后的水汽進行精度評價。誤差統計結果如表2所示，可以看出，60°W附近和120°W附近兩個區域CMR陸地+海冰異常水汽數據在進行線性校正后，CMR水汽相對于ECMWF/PWV的平均偏差約在±1 mm以內，RMSE分別為2.65 mm和1.69 mm，與正常的CMR海面水汽數據的精度基本一致。

圖6 2015年CMR陸地+海冰異常水汽數據的誤差序列

表2 校正后HY-2A CMR陸地+海冰異常水汽數據的誤差統計/mm

4 結 語

目前全球海洋水汽數據極度匱乏，HY-2A CMR水汽產品是一種重要的數據源。利用ECMWF數據，本文對HY-2A CMR海面水汽和陸地+海冰異常水汽數據進行了較全面的精度檢驗，分析了CMR海面水汽數據精度變化的時空分布特征，對陸地+海冰異常水汽數據的誤差進行了統計分析，并進行了線性偏差校正。實驗結果表明；①標識為海洋的CMR海面水汽數據與ECMWF/PWV的平均偏差和RMSE分別為0.02 mm和2.11 mm，CMR海面水汽數據與ECMWF/PWV具有很好的一致性，而標識為陸地+海冰的CMR異常水汽數據存在明顯的線性系統偏差，兩個區域（60°W附近和100°W附近）系統偏差的初值分別為21 mm和13 mm，變化率分別為-0.000 52和-0.000 14；②對HY-2A CMR海面水汽數據的精度進行時空特征分析發現，CMR海面水汽數據的精度變化趨勢大致以0～10°區間對稱分布，隨緯度的增加而精度升高，且南半球精度略優于北半球，對2015年不同季節的CMR海面水汽數據進行精度分析發現，CMR海面水汽數據與ECMWF/PWV的差異均在±5 mm之內，1月CMR海面水汽數據的RMSE略小于其余3個月，4月、7月和10月CMR海面水汽數據的RMSE基本一致，CMR海面水汽數據的精度變化無明顯季節性特征；③對2015年CMR陸地+海冰異常水汽數據進行線性系統偏差校正，校正后兩個區域（60°W附近和100°W附近）CMR水汽的RMSE分別為2.65 mm和1.69 mm，與CMR海面水汽數據的精度基本一致，由于HY-2A CMR陸地+海冰異常水汽數據主要分布在極地區域，因此校正后的CMR水汽產品可為極地天氣監測和分析預報、氣候變化等研究提供更多高質量的水汽數據。