高光谱红外卫星资料反演大气和云参数

【作者】 吴雪宝； Paul Menzel； Allen Huang；

【机构】 National Satellite Meteorology Center； NOAA,Madison,U．S．A； CIMSS/SSEC,University of Wisconsin-Madison,Madison,U．S．A；

【摘要】 低光谱红外探测资料相比,AIRS高光谱红外探测具有通道多、数据量大和信息量丰富等特点。通过分析和讨论卫星观测数据的高光谱红外通道特征,并经过反复试验,选择了适合于本研究的一组最佳通道组合,总共有394个通道。首次将物理反演方法应用于 AIRS观测资料,由统计回归反演获取初始场,借助于高水平分辨率MODIS云检测产品对每个AIRS视场进行云判释,建立晴空条件下单个AIRS观测视场的大气温度和湿度廓线的物理反演方法。本文开展三组大气温度和湿度廓线反演试验。首先,通过AIRS实际数据的反演试验和对比分析,认为本文得到的物理反演结果垂直精度较高,其大气温度和湿度水平反演场与ECMWF数值预报模式的分析场具有很好的一致性。其次,通过对美国大平原 ARM野外观测场地的数据对比分析发现,物理反演得到的大气温度、湿度廓线与RAOB资料吻合很好,在850hPa以上,反演的温度RMS误差均小于1K,物理反演结果比统计反演初估值有一定的改进,近地面层附近,物理反演对统计初估值的改进在0．5K左右,但是近地面层的温度反演精度相对较差,主要原因在于边界层的温度变化剧烈和地表比辐射率等表面参数的不确定性。相对湿度的统计反演精度在10-15％之间,物理反演优于统计反演, 精度基本上在10％之内。反演个例分析显示,由大气温度和湿度反演廓线经辐射模式计算得到的亮温与卫星观测亮温很接近,除了短波红外区域,亮温残差基本上在0．5K之内,与 AIRS仪器噪声相当。第三组大气温度和湿度反演试验,是针对AIRS科研小组的晴空云订正辐射资料开展的,并没有采用高空间分辨率的MODIS数据作云检测,试验结果表明,本研究的物理反演和AIRS小组的标准温度和湿度产品之反演精度都不理想,近地面层的温度误差达3K,其它层次上的误差也在1-2K之间,湿度反演误差在10-20％之间。但是个例分析表明:本研究的物理反演结果比AIRS科学小组的标准产品更好地反映出大气廓线垂直结构的细微变化。更多还原