FY-3C MWHS-Ⅱ輻射率在RMAPS-CA 中的同化

馬玉芬，琚陳相，艾力亞爾·艾海提，劉軍建，買買提艾力·買買提依明*

（1.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆 烏魯木齊 830002；2.新疆塔克拉瑪干沙漠氣象國家野外科學觀測研究站，新疆 烏魯木齊 830002；3.中國氣象局塔克拉瑪干沙漠氣象野外科學試驗基地，新疆 烏魯木齊 830002；4.新疆沙漠氣象與沙塵暴重點實驗室，新疆 烏魯木齊 830002）

近年來，塔克拉瑪干沙漠及其周圍地區的暴雨變得比以往時期都頻繁[1]。由于特殊的地理位置、地表類型和土壤質地，幾小時內降雨量達數十毫米的局部強降水可能會在塔克拉瑪干沙漠周邊的天山和昆侖山山坡引發山洪或泥石流，造成嚴重的人員傷亡和經濟損失，準確及時的天氣預報至關重要。然而，由于塔克拉瑪干沙漠乃至整個中亞常規觀測相對稀疏，使得該地區數值天氣預報的初始場具有極大的不確定性[2-5]，因此須借助高分辨率的數值模式和全球均一分布的極軌衛星探測資料[6-7]。

資料同化是高分辨率的數值模式獲得最優初始場的重要手段，除常規觀測外，衛星觀測是目前廣泛使用2 個主要觀測資料來源之一，衛星輻射亮溫和衍生產品構成了大多數業務中的全球NWP 模式所積極同化的90%以上的觀測數據[8]。微波相比紅外、可見光等衛星探測方式有能夠穿透薄云的優點，同化微波探測資料能明顯改進數值預報模式初始場[9]。

1998 年第一個搭載先進微波濕度計AMSU-B的極軌衛星NOAA-15 發射升空，微波濕度計資料開始應用于國內外的許多數值預報業務中心和研究機構。由于濕度變量是所有分析變量中具有最弱高斯型和最小均勻各向同性的背景誤差分析變量，同時大氣中的水汽對溫度和濕度相當敏感，反饋過程的緩慢致使沒有先進的分析方法能夠提高處理濕度資料的能力，缺乏絕對校準的濕度資料給處理觀測偏差和模式偏差帶來很大的困難，這也成為確定全球的濕度分布和平衡水循環的主要問題之一[10]。因此對水汽資料的分析和研究意義重大。一些研究表明，中層水汽初值的不確定性可造成數值模式預報場顯著的不確定性，尤其是對短期預報[11]。Geer[12]、Singh等[13-14]，Otkin[15]通過直接同化濕度探測通道數據，發現能改進全球模式對流層中高層水汽分布、溫度場以及風場的分析和預報。中國學者也對微波濕度計輻射率資料的直接同化進行了大量研究工作[16-20]，進一步明確了同化微波濕度計資料對數值天氣預報的積極作用。風云三號是我國第二代極軌氣象衛星，FY-3C 上所搭載的新型微波濕度儀MWHS-Ⅱ也廣受關注。Lawrence 等[21]在ECMWF 中對微波濕度計資料進行了質量評價，并試圖將部分通道在ECMWF 的系統中進行同化。然而，目前FY-3C/MWHS-Ⅱ微波濕度計資料在中亞區域的氣象預報業務中還沒有得到廣泛地使用。FY-3C/MWHS-Ⅱ微波濕度計資料的有效利用對進一步改善中亞區域的數值預報效果具有重要意義。

然而，怎樣在數值天氣預報中最有效地同化衛星微波濕度計的資料至今仍具有很大的挑戰[22]，主要包括對云和降水資料的檢測、偏差訂正以及對地面發射率的修正等[23]。由于觀測算子在云、降水粒子及性質復雜下墊面等因素影響下模擬輻射傳輸過程不準確，以及資料的觀測誤差較大等原因，實際同化應用時必須對微波探測資料加以認真篩選[24]。

首先，衛星資料的同化要求利用RTTOV 正演的輻射率和觀測的殘差滿足均值為零的高斯分布。因此，衛星資料偏差分析尤為必要。隨著大氣輻射物理過程研究的不斷深入，輻射傳輸模式考慮分物理過程越來越完善，模擬精度也越來越高。Eyre 等[25]提出利用輻射傳輸模式可以直接同化衛星輻射輻射亮溫，并利用變分同化成功地將星載大氣垂直探測資料進行直接同化，使衛星資料在數值模式中的應用進入一個新的階段。為了實現衛星資料在數值模式中的直接同化，Weng 等[26]對輻射傳輸模式（Vector Discrete -Ordinate Radiative Transfer Model，VDISORT）進行研究和改進，丁偉鈺等[27]利用快速輻射傳輸模式（Radiative Transfer for TOVS，RTTOVS）模擬HIRS-3 紅外輻射亮溫，發現不考慮有云的情況下模擬輻射亮溫顯著偏高。鑒于此，本研究首先分析FY-3C MWHS -Ⅱ觀測輻射亮溫偏差分布特征，為下一步的業務同化工作做好準備。

其次，為使衛星探測器觀測到的輻射率和輻射亮溫能夠直接應用于數值天氣預報模式中并且獲得正效應，需要將衛星觀測和模擬輻射亮溫偏差進行訂正。Eyre[28]在McMillin 等[29]的研究基礎上，對模擬的TIROS 大氣垂直探測儀（TOVS）資料進行偏差訂正研究。由于受到衛星掃描角和氣團的影響，將衛星資料的偏差訂正分為兩步進行：掃描偏差和氣團偏差訂正，但是在提出的方案中沒有考慮掃描偏差隨緯度帶的變化，具有緯度依賴性。Harris 和Kelly[30]改進Eyre 的訂正方案[28]，研究掃描偏差訂正需要考慮緯度變化，將地球進行緯度帶劃分，并用模式背景場參數作為氣團預報因子，以消除輻射傳輸模式模擬的不準確所帶來的系統偏差。之后，Harris 和Kelly[31]提出的靜態離線偏差訂正方法廣泛地應用于衛星資料的偏差訂正。本研究擬采用變分偏差訂正方法對FY-3C MWHS-Ⅱ輻射率資料進行偏差訂正，分析偏差訂正前后各通道觀測殘差的概率密度分布變化。

針對FY-3C/MWHS-2 的觀測性能及其在不同NWP 系統中的影響，國內外學者已經開展了許多研究工作。Lu 等[32]指出，FY-3C/MWHS-2 儀器總體上表現出良好的數據質量，可以與其他具有183 GHz信道類似能力的儀器相媲美。Lawrence 等[33]評估了FY-3C/MWHS-2 的數據質量，發現同化118 和183 GHz 通道的數據可以提高ECMWF 系統中12 h 短程預報和2～4 d 風力預報的準確性。Carminati 等[34]發現英國氣象局全球數值天氣預報系統中FY-3C/MWHS-2 的全天輻射數據同化顯著改善了短期預報效果。Lindskog 等[35]提出，FY-3C/3D MWHS-2 填補了午夜和清晨北歐地區微波輻射數據的不足，對預報質量產生了積極影響。

本研究在質量控制和偏差訂正的基礎上，在RMAPS-CA[36]中同化了FY-3C/MWHS-Ⅱ水汽通道輻射率資料，并客觀評估其同化對地面和高空多要素預報效果的影響。

1 資料和方法

1.1 RMAPS-CA 系統

琚陳相等[37]已具體介紹了RMAPS-CA 的開發歷程及預報性能評估結果，本研究所用RMAPS-CA的基本配置見表1。RMAPS-CA 中使用的WRFDA V4.1.2 同化系統采用了三維變分同化。

表1 本研究所用RMAPS-CA 參數配置

1.2 FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射率

FY-3C/MWHS-Ⅱ包含了15 個不同頻率的通道，其中通道11～15 主要探測對流層300～700 hPa的大氣濕度信息，是本研究中分析和同化時所選擇的通道。各水汽通道的中心頻率、極化方式和水平分辨率見表2。

表2 FY-3CMWHS-Ⅱ各水汽通道窗區信息

1.3 同化實驗

1.3.1 實驗設計

對FY-3C/MWHS-Ⅱ的同化應用試驗均在RMAPS-CA 框架下開展，并在RMAPS-CA 的同化模塊WRFDA（V4.0）中使用了快速輻射傳輸模型RTTOVS（v13.1）[38]。同化實驗僅在9 km 分辨率的母網格區域內開展，同化試驗生成的初始場為RMAPS-CA 子網格提供邊界條件。所有同化效果評估針對子網格區域展開。為評估RMAPS-CA 中同化FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射率的影響，進行了兩組平行的數據同化和預報實驗。第一組（命名為RMAPS）為RMAPS-CA 業務運行的結果。第二組（命名為FY3C）實驗在第一組實驗中增加了FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射率數據的同化，以產生可能優化的分析場和在時間維上積分后得到的預報場。同化實驗時間段為2022 年5 月1—31 日，于每日0：00、6：00、12：00和18：00 UTC 冷啟動。使用三維變分同化技術，同化時間窗口為±3 h。

1.3.2 輻射率資料預處理

中國改革開放40年來基本消除了現行標準下的農村絕對貧困，在扶貧開發的過程中，探索并形成了大規模減貧的中國經驗。中國扶貧的基本經驗是：通過發展減貧，提升貧困地區和貧困人口自我發展能力，實行精準扶貧，堅持扶貧創新，堅持黨和政府領導、群眾主體、社會參與的基本扶貧制度，堅持持續扶貧。

在MWHS-Ⅱ輻射率同化實驗中，僅選擇了各水汽通道的晴空輻射數據進行同化。由于各種誤差，需要對輻射觀測進行一系列的質量控制。質量控制后保留了3 776 個觀測值中的2 120 個，總觀測量的約56%用于數據同化。極軌衛星通常每天兩次經過特定區域[37]，但由于FY-3C/MWHS-Ⅱ每次掃過同一地理位置的時間并不是固定的，且RMAPS-CA系統覆蓋整個中亞，范圍較大，所以在每天4 次的冷啟動分析時間窗口內，FY-3C 衛星可以每天超過2次為RMAPS-CA 系統提供相對豐富的觀測數據。

在質量控制后的衛星輻射觀測中，偏差仍然不可避免，包括與同化系統相關的系統誤差和與空氣質量相關的誤差。這些誤差可能會因衛星儀器的掃描位置、地理參數、時間和空氣質量而有所變化[35]。它們通常是同化系統中的誤差源。因此，應訂正首次猜測的模擬亮溫和衛星測量的亮溫之間的偏差。本研究使用了變分偏差校正（VarBC）方案[39]。相應的預測系數可以根據循環運行中的統計信息進行自適應更新和優化。在大多數全球模型中，變分方案首先用于直接同化衛星輻射。對于區域模型，由于在有限的時間和空間范圍內數據覆蓋不均勻，極軌衛星觀測的數量在不同周期之間變化很大。在本研究中，通過開展為期一個月（31 d）的偏差訂正實驗以獲得統計上更可靠的所有MWHS-Ⅱ輻射率的預測系數。這些初始偏差系數在同化MWHS-Ⅱ的下一個實驗中通過循環分析進行動態調整。根據三維變分同化方法的公式，假設觀測和背景中的系統誤差是無偏的[39]，觀測減去背景的輻射亮溫偏差（OMB）應符合高斯分布。圖1 是偏差訂正前后FY-3C/MWHS-Ⅱ所有水汽通道進行偏差訂正（虛線）和無偏差訂正（實線）的偏差分布概率密度圖。與無偏差校正的分析增量相比，有偏差校正的輻射亮溫偏差概率密度呈現近似高斯分布，輻射亮溫偏差概率密度平均值更接近于零。結果表明，通過偏差訂正可以獲得更好的偏差性能。

圖1 偏差訂正前后各水汽通道的偏差概率密度

1.4 客觀檢驗

為評估FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射率同化對RMAPS-CA 系統預報效果的影響，比較了有無同化分析初始化的預報相對于觀測的異同。在本研究中，用于驗證的觀測值主要來自國家地面自動氣象站和探空廓線，這些數據首先通過一系列質量控制程序進行處理[29]。超過1 500 個地面站可以提供2 m 高度的表面溫度、濕度和10 m 的風速及每小時的降雨量。對于相同時間點網格點中的值將與最近的觀測值相匹配以進行比較。上層大氣溫度、濕度和風廓線觀測值每天在世界時0：00、6：00、12：00 和18：00可用。本文涉及到的檢驗的量包括大氣溫度、高空溫度、位勢高度、2 m 溫度、10 m 風速和降水。其中，平均誤差（MB）和均方根誤差（RMSE）可根據預報和觀測值之間的差異計算。它們用于評估由于MWHS-Ⅱ輻射數據的同化而導致的溫度、濕度和風場的預報改善。降水預報性能檢驗主要計算其TS 評分及BIAS 評分。此客觀檢驗中計算平均偏差（公式1）、均方根誤差（公式2）、TS 評分（公式3）及BIAS 評分（公式4）公式如下：

其中：r 和n 分別表示預報和觀測時間，fr和rn分別表示預報和觀測值。

其中：Nyy為預報正確站（次）數，Nny為空報站（次）數，Nyn為漏報站（次）數。

2 結果分析

2.1 分析增量統計

為了驗證偏差校正的有效性，首先對比分析有無偏差訂正背景場輻射亮溫和分析場輻射亮溫相對于分析場輻射亮溫、觀測輻射亮溫的偏差。圖2 給出了2022 年5 月29 日00 時FY-3C/MWHSⅡ各水汽通道探測的背景場輻射亮溫和分析場輻射亮溫的偏差分布情況。無偏差訂正時，FY-3C/MWHSⅡ通道11 和通道12 的背景場輻射亮溫平均偏差在1～2 K，但在通道13 和通道14，輻射亮溫偏差較大，均＞4 K。有偏差訂正時，各水汽通道的背景場輻射亮溫偏差和分析場輻射亮溫偏差均在1 K 以內。偏差訂正后，各水汽通道的分析場輻射亮溫偏差整體＜0.3 K。均方根誤差在訂正前后分別在2.2～2.3 和2.2～2.7 K，在通道14 減幅最大，約為0.3 K。偏差訂正后，分析場輻射亮溫均方根誤差在0.6～1.4 K，均方根誤差在11 通道最小，15 通道最大。

圖2 2022 年5 月29 日00 時FY-3C/MWHS-Ⅱ各通道背景場增量和分析場增量

圖3 給出了2022 年5 月1 日00 時—31 日18時FY-3C/MWHS-Ⅱ各水汽通道偏差訂正前后背景場亮溫和分析場亮溫的平均偏差和均方根誤差隨時間的變化情況。偏差訂正前，通道11～15 的背景場輻射亮溫偏差分別在0～2、0～2、3～5、5～7 和-2～0 K，其中通道11～14 對應的RMAPS-CA 系統的背景場輻射亮溫整體高于觀測輻射亮溫，通道15 反之。偏差訂正顯著減小了各水汽通道的背景場輻射亮溫偏差。偏差訂正后，通道11～15 的背景場輻射亮溫偏差均在-1～1 K，而分析場輻射亮溫偏差均接近0 K。另外，偏差訂正整體減小了通道11～15 背景場輻射亮溫均方根誤差，對通道14 的減小幅度最大。偏差訂正前，通道14 的背景場輻射亮溫均方根誤差在2～3 K，其余通道的背景場輻射亮溫均方根誤差均在2～2.5 K。偏差訂正后，通道14 的背景場輻射亮溫均方根誤差在2～2.5 K，而其余通道的背景場輻射亮溫均方根誤差與偏差訂正前變化不大，仍在2～2.5 K。偏差訂正后，通道12 的分析場輻射亮溫均方根誤差均在2～2.5 K，其余通道整體在0.5～1 K。

圖3 2022 年5 月1—31 日FY-3C/MWHS-Ⅱ各通道偏差訂正前后觀測場亮溫減去背景場亮溫的偏差（圖中的OMB_NB 和OMB_WB）及偏差訂正后觀測場亮溫減去分析場亮溫偏差（圖中的OMA）隨時間的變化

2.2 同化效果評估

為研究FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射數據對RMAPS-CA 系統中短期預報的影響，對有無同化的24 h 預報結果比較，并根據觀測結果進行評估。圖4 給出了2022 年5 月1—31 日有無FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射數據兩組實驗共124 個預報場中高空溫度、位勢高度和高空風速平均偏差和均方根誤差的平均值。同化FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射數據后，溫度平均偏差和均方根誤差較同化前在各個預報時次均整體減小，僅在積分24 h 后的800 hPa 以下的低層略有增大。同化后，位勢高度預報偏差和均方根誤差在預報開始時（00 時）的500 hPa 以下的低層明顯增大，在其他各個時次各個高度層均整體減小。同化使得位勢高度場在低層的偏差顯著增大的現象也曾在同化其他星載微波濕度計和紅外高光譜輻射率資料時出現過，原因不明[40-41]。同化后，高空風速預報偏差和均方根誤差在各個預報時次各個氣壓層均整體減小。FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射數據的同化可以有效改善RMAPS-CA 系統對高空溫度、位勢高度和高空風速的短期預報效果。

圖4 同化前后高空溫度（a、b）、位勢高度（c、d）和高空風速（e、f）的平均偏差（a、c、e）和均方根誤差（b、d、f）

圖5 為FY-3CMWHS-Ⅱ輻射率同化前后各預報時效的2 m 溫度和10 m 風速的預報偏差和均方根誤差。FY-3CMWHS-Ⅱ輻射率同化對24 h 內2 m溫度和10 m 風速的預報均有明顯的改善效果。同化前后，2 m 溫度預報的平均偏差和均方根均隨積分時長的延長而增大。同化前后，預報2 m 溫度均整體高于觀測值，2 m 溫度預報的平均偏差均為正值，偏差分別在0.6～3.3 和0.6～3.5 K，偏差平均值分別為1.78 和1.81 K，偏差平均減幅為0.04 K。同化前后，2 m 溫度預報的均方根誤差分別在2.8～4.4 和1.8～2.7 K，2 m 溫度預報的均方根誤差分別為2.3和2.1 K，減幅大值均可達0.5 K 左右，減幅平均值為0.2 K。同化前后，10 m 風速預報的平均偏差隨著預報時效的延長而增大，均方根誤差隨時間的變化并非單調遞增，且同化前后均方根誤差極大值均出現在初始時刻。10 m 風速預報的平均偏差在同化前后分別在偏差分別在0.6～3.3 和0.6～3.5 m/s，偏差平均值為1.8 m/s 左右，偏差平均減幅為0.04 m/s。同化前后，10 m 風速預報的均方根誤差分別在2.5～4.2 和2.6～4.4 m/s，均方根誤差平均值分別為0.1 和2.1 m/s，平均減幅為2.0 m/s。FY-3CMWHS-Ⅱ輻射率同化整體提高了2 m 溫度和10 m 風速的預報準確率。

圖5 同化前后各預報時長2 m 溫度和10 m 風速的預報平均偏差（MB）和均方根誤差（RMSE）

圖6 給出了同化前后晴雨（0.1 mm）預報、中雨（6.1 mm）預報和大雨（12.1 mm）預報的TS 評分（圖6a）和BIAS 評分（圖6b）。FY-3CMWHS-Ⅱ輻射率同化整體提高了各個量級降水預報的準確率。同化FY-3CMWHS-Ⅱ輻射率前，RMAPS-CA 預報晴雨、中雨、大雨的TS 評分平均值分別為0.25、0.04 和0，同化后，分別為0.41、0.04 和0，將小雨預報的TS 評分提高了16%。同化前，RMAPS-CA 預報晴雨、中雨、大雨的BIAS 評分平均值分別為0.60、0.19 和0.08，同化后，分別為0.78、0.57 和0.44，有效降低了小雨預報的漏報率和空報率，降低了中雨和大雨預報的漏報率，3 個量級降水預報的BIAS 評分分別提升了18%、38%和36%，改善效果非常明顯。

圖6 同化前后降水預報的TS 評分（a）和BIAS 評分（b）

3 結論

FY-3C 衛星搭載微波濕度傳感器MWHS-Ⅱ水汽探測通道輻射率能夠為中亞探空稀疏區數值天氣預報系統RMAPS-CA 提供豐富的大氣探測信息，可減小該地區數值預報系統初始場的不確定性。本研究首次實現了FY-3C/MWHS-Ⅱ水汽探測通道輻射率在RMAPS-CA 中的同化，開展了2021 年5 月1—31 日逐6 h 冷啟動的資料同化試驗，預報時效24 h。以地基常規觀測為真值，客觀評估了其同化效果。得出以下結論：

（1）偏差訂正前，RMAPS-CA 背景場亮溫在通道11～14 整體高于FY-3C/MWHS-Ⅱ觀測亮溫，僅在通道15 略低于觀測亮溫。經過一系列的質量控制和偏差訂正后，約有56%的輻射率資料被RMAPSCA 同化，且背景場和觀測場間的亮溫偏差大幅減小，偏差值更加接近于0，說明FY-3C/MWHS-Ⅱ能夠在RMAPS-CA 中取得良好的同化分析效果。

（2）FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射率的同化整體提高了RMAPS-CA 系統對高空溫度、位勢高度、風速等高空要素的中短期預報準確率，僅使得預報初始時刻位勢高度預報偏差增大。

（3）FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射率的同化提高了RMAPS-CA 系統對2 m 溫度和10 m 風速的預報準確率。在0～24 h 預報時效內，均方根誤差的減幅平均值為分別為0.2 K 和2 m/s。

（4）FY-3CMWHS-Ⅱ輻射率同化有效降低了小雨預報的漏報率和空報率，小雨預報的TS 評分提升了16%。其同化降低了中雨和大雨預報的漏報率，3 個量級降水預報的BIAS 評分分別提升了18%、38%和36%。

本研究以常規觀測為真值進行偏差分析和同化效果評估，上述結論的客觀性取決于觀測數據的準確性和驗證方法。首先，觀測值的空間分布也是直接影響結果評估的一個重要因素。第二，該實驗研究的時間對象是5 月，在后續研究工作中，可考慮擴展到其它季節，使得結論更具有普適性和代表性。第三，FY-3C/MWHS-Ⅱ輻射率的同化使得預報初始時刻位勢高度預報偏差增大，其原因有待于進一步深入探究。另外，今后將繼續開展受云影響的FY3C/MWHS-Ⅱ輻射率的質量控制技術及其在區域數值天氣預報系統中的應用評估等研究工作。