地基微波輻射計探測質量綜合分析*

傅新姝 彭 杰 王曉峰 張燕燕 陳 哲 吳峻石 薛 昊 陳浩君

1 上海市生態氣象和衛星遙感中心,上海 200030 2 上海市寶山區氣象局,上海 201901 3 上海市氣象信息與技術支持中心,上海 200030

提 要：利用2018年7月至2019年7月上海寶山站地基微波輻射計亮溫數據和探空資料,評估微波輻射計的探測質量,并討論定標、天線罩性能等對探測質量的影響。結果表明:晴空條件下,微波輻射計實測亮溫與模擬亮溫一致性高,所有通道相關系數均超過0.96,均方根誤差為0.15～2.68 K,其中氧氣通道的探測準確性高于水汽通道。各通道偏差主要包括隨機偏差、系統性偏差和季節性偏差三類,液氮定標能明顯減少大部分水汽通道的系統性偏差,但對氧氣通道的影響相對較小。更換新型材質天線罩有助于明顯降低降水天氣各通道的亮溫偏差,明顯縮短受降水影響后的亮溫恢復時長,效果維持4個月左右。

引 言

地基微波輻射計能夠24小時持續觀測、獲得分鐘級的溫濕度廓線,是對常規探空的有益補充,在高影響天氣過程監測及研究、人工影響天氣、數值預報等方面有重要的應用價值(Cimini et al,2014;Jiang et al,2018;Madhulatha et al,2013;Matrosov and Turner,2018;Caumont et al,2016;李金輝等,2022;丁虹鑫等,2018;黃治勇等,2014;楊文霞等,2019)。但是,受儀器自身及周圍環境等多種因素的影響,地基微波輻射計資料的質量不穩定(Xu et al,2015;李青等,2014;王振會等,2014a),極大地限制了其在業務科研工作中的應用。對微波輻射計加強維護,并針對其探測資料開展系統質量評估與質量控制(傅新姝和談建國,2017;劉紅燕,2011;馬麗娜等,2018),提高資料的可用性,是提高其應用能力的關鍵環節。

國內外學者對微波輻射計探測資料的精度、偏差產生原因等開展了很多研究(Sánchez et al,2013;Bao et al,2018;王志誠等,2018;鄒榮士等,2021;楊世昆等,2023)。一些研究指出,天氣條件是影響探測精度的重要因素(Xu et al,2015;Zhang et al,2017;車云飛等,2015;王志誠等,2018;孔凡超等,2021);降水條件下天線罩附著水層或雨滴粒子對微波信號的影響導致降水天氣探測資料偏差較大(Ware et al,2004)。但是,即使是在晴空條件下,微波輻射計觀測精度仍會受到工作環境溫度變化、硬件性能下降等其他因素的影響(Li et al,2019;李青等,2014;王振會等,2014b),導致資料質量波動以及數據不連續。加強設備維護可以提高微波輻射計探測質量及其穩定性。

定標、更換天線罩是目前主要維護手段,定期開展定標是獲得高精度亮溫數據的基礎,提高天線罩性能有助于提高降水前后探測資料的質量。但是,已有研究指出(Küchler et al,2016;L?hnert and Maier,2012),定標時標定靶表面或輻射計天線罩上水汽凝結、周圍環境等多種因素,導致液氮定標本身也會存在較大不確定性,使得探測資料出現不連續現象。王振會等(2014b)指出,即使定標時誤差較小,后期仍然會因為工作環境變化產生偏差。因此,為獲得質量穩定的長期探測資料,在開展定期維護的基礎上,仍需要開展亮溫質量系統性評估,深入分析數據不連續、偏差變化等現象及其成因,并探討定標、天線罩更換等操作的影響及其改進措施。

上海市氣象局經過多年發展,特別是參與超大城市垂直綜合氣象觀測技術研究及試驗(以下簡稱為超大城市試驗)以來,逐步布設了多臺地基微波輻射計。微波輻射計探測質量如何,如何獲得質量穩定的探測資料,也是此次超大城市試驗的研究目標之一。因此,本文以上海寶山站的微波輻射計為例,針對超大城市試驗期間獲得的亮溫資料(一級數據)開展系統質量評估,深入分析偏差的分布特征及產生原因,并結合定期維護以及淋水試驗資料,探討定標、天線罩選材及其更換等對各通道探測準確性的影響。

1 資料和方法

1.1 資 料

本評估試驗選用安裝在上海寶山站的RPG-HATPRO-G5型42通道微波輻射計(通道信息如表1所示),其中第1～第21通道位于水汽主要吸收波段(K波段22.235 GHz附近),第22～第42通道位于氧氣主要吸收波段(V波段60 GHz附近)。接收機技術方面,該設備采用多路直接檢波體制。為充分認識該設備的性能和探測精度,于2018年7月至2019年7月(2018年7月7—10日、26—29日缺測)超大城市試驗期間開展了設備評估試驗。評估試驗期間數據獲取率如圖1所示。除2018年7月外,絕大部分月份數據獲取率超過90%,設備運行穩定。與同站點探空資料對比時,選用08:00—08:30(北京時,下同)和20:00—20:30的平均亮溫分別代表08時和20時的觀測。

圖1 2018年7月至2019年7月評估試驗期間寶山站各月份數據獲取率Fig.1 The data acquisition rate of microwave radiometer at Baoshan Station in each month from July 2018 to July 2019

表1 微波輻射計各通道中心頻率(單位:GHz)Table 1 The central frequency of 42 channels of microwave radiometer used in this study (unit: GHz)

為確保資料可靠性,試驗期間定期開展天線罩更換、外部液氮定標等工作,如表2所示。評估試驗期間,液氮定標兩次,更換天線罩共三次(更換天線罩材質一次)。液氮定標即外置一個注入液氮的定標靶作為冷輻射源,與機箱內部的熱輻射源配合完成絕對定標。通過對比兩次定標前后的亮溫偏差,定量評估定標效果。此外,通過對比原有材質和新型材質的天線罩更換效果,探討天線罩材質對微波輻射計探測精度的影響。

參考資料為同站點同期每日兩次(08時和20時)的探空數據,上述資料已完成臺站級質量控制。為挑選降水樣本,采用同址同期的地面雨量計資料,時間分辨率為1 min。

1.2 評估方法

首先,基于探空資料,利用MonoRTM輻射傳輸模型(Boukabara et al,2001;Clough et al,2005),計算微波輻射計42個通道的模擬亮溫。該模型由美國AER公司開發,采用Voigt線型,相關參數(水汽的壓力加寬系數、溫度加寬系數、自加寬系數等)來自HITRAN數據庫(Liljegren et al,2005),水汽吸收譜采用MTCKD模型(Mlawer Tobin_Clough Kneizys Davis),包括22、183、325和380 GHz等4條強水汽吸收譜線,模型同時考慮了氧氣、氮、二氧化碳和臭氧的壓力加寬和自加寬效應,對氧氣吸收線在微波頻段的重疊情況也進行了處理(Clough et al,2005)。

然后,利用晴空無云和降水條件下的資料,深入分析微波輻射計實測亮溫與模擬亮溫的偏差及其分布特征,評估微波輻射計探測質量。參考車云飛等(2015),基于探空資料的相對濕度廓線數據,區分有云和無云條件,基于雨量計資料,挑選降水樣本。若無降水,且整層大氣相對濕度均低于85%,判定為晴空無云樣本;若探空施放時段降水量≥0.1 mm,則定義為降水樣本。評估試驗期間,晴空和降水天氣的樣本數分別為105組和227組。

最后,通過分析降水條件下亮溫偏差和亮溫恢復時長的變化,探討天線罩性能對探測質量的影響。天線罩被水污染后,亮溫偏差異常增大,天線罩變干后,亮溫恢復正常值。亮溫恢復時長的定義即為降水結束至亮溫恢復正常的時間。參考Cadeddu et al(2013)研究,計算降水開始之前1 h測得的亮溫平均值及標準差,降水之后,當亮溫數值回到降水之前平均亮溫的1倍標準差之內,則認為亮溫觀測恢復正常。試驗期間共挑選到兩次相似的降水過程開展對比分析,2018年11月3日(更換天線罩之前)和2019年2月3日(更換天線罩之后)均發生了過程累計降水量為0.1 mm的弱降水,降水強度和持續時間十分接近。考慮到降水天氣探測結果受雨滴粒子影響較大,在無降水天氣另外開展了四次淋水試驗(表3),模擬雨水沾濕天線罩對探測結果的影響。對應的亮溫恢復時長為淋水試驗結束至亮溫恢復正常的時間。為減少試驗結果的不確定性,淋水試驗之前人工檢查天線罩清潔狀態。

2 評估結果與分析

晴空條件下亮溫資料的質量主要反映設備本身的探測精度,而其他條件下受云和降水的影響較大,為區分設備本身探測精度及其雨霧防護性能對探測質量的影響,針對晴空無云和降水條件分別開展評估分析。

2.1 亮溫準確性評估

晴空條件下,微波輻射計實測亮溫與模擬亮溫一致性高,其中氧氣通道一致性明顯高于水汽通道。各通道實測亮溫(TBMWR)與模擬亮溫(TBRS)的相關系數均超過0.96(達到0.01顯著性水平,圖2),氧氣通道的相關系數略高于水汽通道。對比分析同波段的各通道差異,V波段(氧氣通道)頻率較高的通道實測亮溫與模擬亮溫的相關系數更高(接近1),與此類通道位于氧氣的吸收峰附近有關,同理,K波段(水汽通道)頻率較低通道的相關系數也相對更高。

圖2 2018年7月至2019年7月晴空無云條件下,各通道實測亮溫(TBMWR)與模擬亮溫(TBRS)的相關系數Fig.2 The correlation coefficient between brightness temperatures observed and simulated in clear-sky condition from July 2018 to July 2019

分別選取兩個波段頻率較低的通道(第1通道和第31通道)和頻率較高的通道(第20通道和第42通道),進一步分析微波輻射計實測亮溫與模擬亮溫的對應關系。如圖3所示,雖然樣本基本集中分布在參考線(y=x)附近,但仍存在一定偏差。第1通道樣本分布比較離散,第20通道有部分樣本的實測亮溫略偏高,而第31通道的實測亮溫略偏低。因此,下文對所有通道的亮溫偏差進行統計分析。

注:黑色實線為y=x參考線。圖3 2018年7月至2019年7月晴空無云條件下,微波輻射計觀測亮溫(TBMWR)與模擬亮溫(TBRS)對比(a)22.24 GHz(第1通道),(b)31.40 GHz(第20通道),(c)53.86 GHz(第31通道),(d)58.00 GHz(第42通道)Fig.3 Brightness temperatures measured and simulated at (a) 22.24 GHz (the 1st channel), (b) 31.40 GHz (the 20th channel), (c) 53.86 GHz (the 31st channel) and (d) 58.00 GHz (the 42nd channel) in clear-sky condition from July 2018 to July 2019

總體而言,水汽通道的相對誤差和均方根誤差均明顯高于氧氣通道,氧氣通道的均方根誤差隨通道頻率增加而降低,水汽通道的均方根誤差先減小后增大。圖4a顯示,K波段絕大部分通道的實測亮溫偏高,平均偏差在2 K以內(圖4a),除少部分通道(第18～第21通道)外,各通道的相對誤差基本低于5%(圖4b),相對誤差整體呈現隨頻率增加而增大的特征。而V波段絕大部分通道實測亮溫偏低,相對誤差以隨頻率減少的分布特征為主,基本低于2%,甚至接近0%。圖4c顯示,水汽通道均方根誤差為0.89～2.68 K,高于所有氧氣通道(0.15～0.75 K)。進一步分析發現,K波段均方根誤差呈現兩頭高、中間低的特征,其中第1～第10通道亮溫均方根誤差較大,可能與低層大氣較高的水汽含量導致亮溫觀測誤差偏大有關,而第19～第21通道的均方根誤差較大,可能與其中心頻率離水汽吸收峰較遠、接收到的輻射較弱有關(圖5a);V波段均方根誤差隨頻率增加單調降低,可能是中心頻率越高的通道離氧氣吸收峰越近、接收到的輻射越強所導致(圖5b)。

圖4 2018年7月至2019年7月晴空無云條件下,微波輻射計各通道亮溫偏差(a)平均偏差(TBMWR-TBRS),(b)相對偏差,(c)均方根誤差Fig.4 (a) Mean bias, (b) relative bias, (c) root mean square error of brightness temperature in 42 channels of microwave radiometer from July 2018 to July 2019

注:實心點對應微波輻射計相應通道。圖5 以中緯度冬季標準大氣廓線(Anderson et al,1986)作為輸入因子,利用MonoRTM模式模擬的(a)20～33 GHz,(b)50～63 GHz大氣光學厚度分布Fig.5 The total optical depth at (a) 20-33 GHz and (b) 50-63 GHz simulated by MonoRTM with the AFGL reference atmospheric model profiles (0-120 km) of midlatitude winter

2.2 亮溫偏差分布及定標效果分析

下文將分析晴空條件下亮溫偏差的分布特征(以第1、第20、第31和第42通道為代表),并探討定標對亮溫準確性的影響。

各通道亮溫偏差分布特征存在較大差異,包括隨機偏差、系統性偏差和季節性偏差等幾種類型。如圖6所示,第1通道以隨機偏差為主;第20通道呈現系統性正偏差,且數值變化較大,定標前后存在明顯的突變點;第31通道以系統性負偏差為主,數值比較穩定;第42通道亮溫的偏差較小,但有明顯的季節變化特征,冬季偏差低于夏季。其余通道的偏差分布與上述4種情況類似(圖略)。

注:?標示更換天線罩的日期,標示液氮定標日期,更換天線罩和定標記錄詳見表2。圖6 2018年7月至2019年7月晴空無云條件下,微波輻射計實測亮溫偏差(TBMWR-TBRS)的時間序列(a)22.24 GHz(第1通道),(b)31.40 GHz(第20通道),(c)53.86 GHz(第31通道),(d)58.00 GHz(第42通道)Fig.6 Bias of brightness temperature obtained by microwave radiometer at (a) 22.24 GHz (the 1st channel), (b) 31.40 GHz (the 20th channel), (c) 53.86 GHz (the 31st channel) and (d) 58.00 GHz (the 42nd channel) in clear-sky condition from July 2018 to July 2019

開展液氮定標能明顯降低大部分水汽通道的偏差,但對氧氣通道的影響較小,更換天線罩對晴空條件下各通道亮溫偏差的影響不明顯。圖6顯示,兩次液氮定標(黑色三角形標示)前后,第20通道的亮溫偏差均明顯改變,第一次定標后,平均偏差增大至2.47 K,此后維持系統性正偏差,與圖4a顯示的較大正偏差一致,第二次定標后,上述系統性偏差得到明顯改善,平均亮溫偏差降低至-0.35 K,此后亮溫偏差集中在0 K附近,第19～第22通道也有類似現象。定標前后各通道平均偏差如表4所示,定標對K波段其他通道也有明顯影響,大部分通道(第4～第18通道)的平均偏差在第一次定標后均明顯減小,第二次定標后進一步減小。相比之下,定標對氧氣通道的影響相對較小(圖6c,6d和表4)。更換天線罩(圖6綠色三角形)前后,亮溫無明顯變化,說明更換天線罩對晴空條件下亮溫觀測準確性的影響相對較小。上述結果表明,定標對絕大部分水汽通道的亮溫偏差影響較大,規范定標能明顯降低此類通道的偏差。

表4 定標前后各通道亮溫平均偏差(單位:K)Table 4 Mean bias of brightness temperature in 42 channels before and after LN2 calibration (unit: K)

2.3 天線罩性能對亮溫準確性的影響

降水天氣,天線罩上的水層、水滴等物質會導致各通道實測亮溫出現較大的正偏差。因此,下文通過分析降水條件以及淋水試驗前后的亮溫偏差分布,探討天線罩性能對探測準確性的影響。

降水條件下,微波輻射計實測亮溫偏差明顯大于晴空條件,且偏差波動范圍較大。水汽通道亮溫偏差受降水影響較大,第1通道平均偏差超過40 K,最大偏差接近200 K(圖7a),第20通道平均亮溫偏差更大,最大甚至超過250 K(圖7b)。雖然氧氣通道偏差相對較小,但仍然大幅超過晴空條件對應的偏差。

更換合適材質的天線罩有助于降低降水天氣各通道的亮溫偏差,效果持續4個月左右。更換天線罩后,天線罩疏水性能提升,有助于減少天線罩上水層、水滴等物質的影響,進而降低偏差。試驗期間更換天線罩共三次,分別為2018年8月28日,2019年1月3日和7月24日(圖7綠色虛線)。由圖7可知,第一次更換天線罩之后,降水天氣各通道亮溫偏差有小幅降低,但仍維持在較高水平,部分通道(圖7a和7b)最大偏差仍超過150 K。第二次選用了新型材質的天線罩,更換之后,各通道亮溫偏差明顯降低,第1通道的最大亮溫偏差由150 K以上降低至30 K以內,第42通道的亮溫偏差全部降低至0.5 K 以內,其他通道也可觀察到類似現象。約4個月后,各通道的最大亮溫偏差又重新增大至較高水平,與首次更換天線罩之前的偏差相當。可能是天線罩使用時間太長、性能下降導致,即更換天線罩的間隔時間(6個月)可能太長。

提高天線罩性能還可能加快微波輻射計受降水影響后的恢復速度。兩次降水過程前后,亮溫變化情況(以第20通道為例)如圖8所示。2018年11月3日12—13時發生降水,微波輻射計實測亮溫由降水前的50 K左右異常增大至120 K以上,降水結束后,亮溫逐漸恢復正常,亮溫恢復時長為40 min。更換天線罩之后,受強度和持續時間相近的降水過程(2019年2月3日17—18時)影響后,亮溫快速恢復至降水前水平,亮溫恢復時長縮短至11 min。

注:亮溫恢復時長為亮溫異常狀態持續時間與降水持續時間之差。圖8 (a)2018年11月3日和(b)2019年2月3日降水前后微波輻射計第20通道實測亮溫時間序列Fig.8 Brightness temperature (the 20th channel, 31.40 GHz) observed during two rain events on (a) 3 November 2018, (b) 3 February 2019

淋水試驗的初步分析也顯示類似結果(圖9)。淋水開始時,亮溫快速、大幅度增加,四次淋水試驗亮溫異常幅度逐漸增大,分別為11.18、8.68、26.01和45.90 K。淋水結束后,亮溫小幅降低,然后慢慢恢復至正常水平。第1～第4次淋水試驗亮溫恢復時長依次延長,分別為36、62、90和121 min。考慮到四次淋水試驗對應的大氣溫濕風條件較為接近,即認為水膜蒸發速率的差異較小,上述亮溫異常幅度以及亮溫恢復時長逐漸增大的現象,可能與天線罩上的水膜增厚有關,而天線罩疏水性能下降是導致水膜增厚的重要原因之一。

注:亮溫恢復時長為亮溫異常狀態持續時間與淋水持續時間之差。圖9 2018年11月(a)9日,(b)23日,(c)27日和(d)28日四次淋水試驗前后微波輻射計31.40 GHz(第20通道)實測亮溫時間序列Fig.9 Brightness temperature (the 20th channel, 31.40 GHz) observed during four water pouring tests on (a) 9, (b) 23, (c) 27 and (d) 28 November 2018

3 結論與討論

利用2018年7月至2019年7月上海寶山氣象站RPG-HATPRO-G5微波輻射計探測資料和設備元數據,以同站同期的探空資料模擬亮溫為參考,通過分析晴空和降水條件的亮溫偏差,評估亮溫資料質量,并探討設備性能、定標、天線罩更換等的影響,主要結論如下:

(1)晴空條件下,地基微波輻射計實測亮溫分布與模擬亮溫一致性高。各通道相關系數均超過0.96。其中水汽通道實測亮溫總體偏高,均方根誤差為0.89～2.68 K,且隨頻率增加先減小后增大;而氧氣通道實測亮溫總體偏低,均方根誤差為0.15～0.75 K,隨頻率增加而降低。

(2)各通道的亮溫偏差分布主要包括隨機偏差,系統性偏差以及季節性偏差三類,液氮定標能明顯降低部分通道的系統性偏差,更換天線罩對晴空條件下各通道偏差的影響不明顯。K波段大部分通道(第4～第18通道)的平均偏差在第一次定標后明顯減少,第二次定標后進一步減小,而V波段各通道對定標的響應相對較弱。更換天線罩前后,晴空條件下各通道亮溫無明顯變化。

(3)降水條件下,亮溫偏差及其波動范圍均明顯增大,更換新型材質的天線罩有助于較大幅度降低降水條件下的亮溫偏差,明顯縮短受降水影響后的亮溫恢復時長,增加降水天氣的可用資料。更換新材質的天線罩之后,亮溫恢復時長由原來的40 min降至11 min。亮溫偏差明顯減少,最大可減少100 K以上,效果維持4個月左右。

上述結果表明,上海寶山氣象站的微波輻射計實測亮溫準確性較高,與其他地區同類設備相當。結果顯示定標對水汽通道的改善效果比氧氣通道更明顯,與李青等(2014)的結果一致。需要注意的是,第一次定標后,一些通道的亮溫偏差未減小,反而有增加的現象,可能與定標精度的不確定性(Küchler et al,2016)有關,及時評估定標效果并開展重復定標有助于改善上述不確定性。本研究結果還表明,更換天線罩的效果維持4個月左右,說明當前選用的6個月更換周期需要進一步縮短。上述可為微波輻射計維護、數據質量改進及應用提供參考。另外,本研究開展淋水試驗對天線罩性能的影響分析為初步結果,可能包含蒸發速率差異等其他因素的影響,后續仍需開展更深入的試驗研究。

致謝：感謝華東師范大學束炯教授、劉延安教授對本研究的地基微波輻射計數據支持。