辐射传输模式的应用

论文总字数：20607字

目 录

1 引言 3

1.1 研究目的及意义 3

1.2 国内外研究进展 3

2 研究的模式以及资料介绍 4

2.1 CRTM模式的介绍 4

2.2 AMSR-2的介绍 6

3 水成物与云参数的特征 7

4 微波模拟亮温对水成物的敏感性 7

4.1 模拟亮温对水云的敏感性 8

4.2 模拟亮温对雨云的敏感性 9

4.3 模拟亮温对冰云的敏感性 10

4.4 模拟亮温对雪的敏感性 10

4.5 模拟亮温对霰的敏感性 11

4.6 模拟亮温对雹的敏感性 12

5 结论与讨论 12

参考文献 13

致谢 15

辐射传输模式的应用

张渝晨

,China

Abstract：Recently, as one of the fast radiative transfer model, CRTM is in a wide application nowadays. In this paper, given the necessary input variables, CRTM can imitate the brightness temperature of the AMSR-2’s 14 channels. Through comparing the imitating brightness temperature in clear sky with that having cloud conditions, We will study the impacts of cloud parameters on imitating brightness temperature. At the same time, we will also make a sensitivity experiments of imitating brightness temperature for water cloud, rain cloud, ice cloud, snow, graupel and hail. The results show that water cloud and rain cloud mainly increase the brightness temperature, and rain cloud have more influence than water cloud. While ice cloud, snow, graupel and hail mainly decrease the brightness temperature,.What is more, the implication of hail is the most, graupel take second place and ice cloud is the least. In terms of effective radius, water cloud and ice cloud have no influence on imitating brightness temperature when change effective radius. However, this change will have different implication on rain cloud, snow, graupel and hail. With the increase of effective radius, the brightness temperature mainly become more and more low.

Keywords: CRTM; Microwave brightness temperature; AMSR-2; Radiative transfer model

1 引言

1.1 研究目的及意义

随着卫星技术和计算机技术的快速发展，越来越多的卫星资料在气象领域尤其是在数值天气预报方面得到了高度的关注。卫星资料在数值天气预报中已被广泛应用并显著提高了数值预报的准确率^[1] 。欧洲的中期数值天气预报中心（ECMWF）曾做过一个统计，统计的数据显示，在所有的同化资料中，卫星资料所占比例在90%以上，而仅仅是单纯的卫星辐射率资料就占了数值预报中所用观测资料的80%以上，因此，可以说卫星资料的使用确实在很大程度上提高了数值预报的效果。然而，即使卫星资料的应用已经有了很好的成效，但在目前的同化系统中，人们真正使用的卫星资料仅仅占现有卫星资料的5%左右，大部分通过预处理的卫星资料仍未被卫星资料同化系统所吸收，而导致这一现状的一个主要因素则是云和降水的影响，尤其是红外和微波资料更容易受云和降水天气的影响^[2-4]。但是, 云雨区的观测资料往往包含大量有用的大气信息，这些大气信息^[5]与天气系统的发生发展有着密切的相关关系，如果能够很好的对这些资料进行同化应用，数值预报的准确率肯定会进一步的得到提高，因此，卫星资料的应用还需要更进一步的研究，而且有很大的研究前景，尤其是对受云和降水影响的卫星资料的同化应用，这已经成为目前数值预报中卫星资料同化应用的一个研究热点^[6]。

与可见光和红外探测资料相比，微波资料受云和降水天气的影响相对较小，因此，可以考虑通过建立微波辐射传输模型，再利用这个模型来对卫星各个通道的辐射亮温进行模拟，通过分析在不同条件下模拟出来的亮温，研究云雨参数的考虑对微波亮温的影响以及微波亮温对水成物属性的敏感度。这个研究不仅可以给我们建立观测资料质量控制方案提供可靠的依据，并且对于卫星资料直接同化的技术也会有很大的改善和提高。

1.2 国内外研究进展

在模拟微波亮温的过程中，由于水成物粒子对卫星微波探测的辐射和散射效应，卫星微波遥感的设计和应用必须考虑水成物的影响^[7-11]。但是，由于水成物辐射效应很复杂，因此在目前的辐射传输模式中，只有在晴空条件下的模拟才有着较高的精度，在云雨条件下的精度还有待进一步的提高，而在当前的数值预报中，大量卫星资料的同化应用仍然还是在晴空条件下进行，其主要原因就是受这一条件的限制。近年来，随着人们不断地深入研究与应用，辐射传输模式中水成物辐射效应的计算逐步发展并完善起来^[12-13]，这不仅促进了学者们在水成物对卫星微波遥感影响方面的研究，也推进了卫星微波探测资料应用的不断深化^[14-17]。其中很多国内外学者有的在模拟云区辐射亮温做了研究，有的在模拟亮温对云雨参数的敏感性方面做了研究。Meirold-Mauther 等^[18]通过把中尺度云模式与辐射传输模式结合在一起，从而较好地模拟出中纬度天气过程中微波辐射亮温和红外辐射亮温。Chevallier 等^[19]通过RTTOV模式和数值模式输出的一些云物理量信息来模拟出有云条件下静止卫星在11μm通道的亮温。马刚等^[20](2001)通过利用快速辐射传输模式RTTOV5来模拟NOAA-14卫星在红外通道的亮温误差和其对云参数的敏感性。张淼等^[21]（2012)利用UWNMS云模式模拟Katrina飓风的大气参数，并结合VDISORT微波辐射传输模式来模拟上行亮温，主要对风云三号微波探测器的50~60GHz以及118.75GHz这两个氧气通道对水凝物的敏感性，研究结果发现每个通道对于水凝物粒子都有很明显的敏感性。黄容等^[22]（2004）学者以及王小兰等^[23]（2005）学者也通过把云模式与Monte Carlo三维微波辐射传输模式结合在一起，模拟了TMI的亮温，结果发现微波亮温在不同程度上会受到各个微物理量的影响。董佩明等^[6](2009)利用中尺度数值模式，将其预报输出的各类数值作为水成物的输入，并通过CRTM(Community Radiative Transfer Model)这种快速辐射传输模式来模拟卫星NOAA16 AMSUA/B的各个通道在云雨条件下的亮温，并分析了不同水成物对模拟亮温的影响。丁伟钰^[24]等学者与董佩明等学者采用的数值模式一样，他们也是利用了中尺度数值模式来模拟不同的云参数，但是运用的快速辐射传输模式是另一种模式，即RTTOV模式，然后将模拟出来的云参数作为RTTOV的初始输入变量，从而模拟出卫星部分通道的亮温。以上这些国内外学者们的研究，无论是在卫星微波亮温的模拟方面，还是模拟亮温对于水成物的敏感度方面，都对将来的研究提供了可靠的依据和思路方案，同时对卫星资料的同化应用也会有很大的改善。

本文拟利用快速辐射传输模式CRTM来模拟在晴空条件下以及考虑云雨参数条件下微波辐射计AMSR-2的14个通道的亮温，通过对比晴空和加入云参数时的模拟亮温，分析云雨参数对微波模拟亮温的影响。与此同时，进行水云、雨云、冰云、雪、霰、雹六种水成物在不同含水量、有效粒子半径时模拟微波亮温的实验，研究微波模拟亮温对水成物属性的敏感度。这不仅可以让我们对微波辐射亮温受云雨条件影响的程度有更深的认识，同时在微波辐射亮温对水成物属性的敏感性方面有一定的了解。

2 研究的模式以及资料介绍

2.1 CRTM模式的介绍

CRTM（Community Radiative Transfer Model）是目前在世界上应用比较广泛的一种快速辐射传输模式，它在给定了所需的大气状态廓线以后，利用辐射传输方程就可以模拟出在不同大气状况和地表状态下所对应的辐射亮温。该辐射传输模式由美国卫星资料同化联合中心（JCSDA ,Joint Center for Satellite Data Assimilation）开发，主要是针对于卫星数据资料的同化，目的是希望通过这种考虑了云雨参数的辐射传输模式来改善数值天气预报的准确性，目前CRTM的最新版本已经更新到了CRTM2.1.3，并且仍然在持续不断的改善和发展当中。

CRTM主要应用于卫星红外光和微波这两类波的辐射模拟中。该模式在模拟大气辐射传输的过程中，总体上可以分为四个主要部分，第一部分主要是气体吸收的辐射，通常我们考虑的吸收气体类型是H₂O、O₃、CO₂、CH₄、N₂O、CO这六种气体的吸收辐射作用；第二部分主要是粒子的散射辐射部分，这些粒子通常是云粒子、气溶胶粒子和降水粒子的散射辐射作用。第三部分主要是地表的辐射部分，这部分主要包括地表自身向上发射的辐射和地表对向下辐射的反射。最后一部分则主要是关于辐射传输方程的解。CRTM在处理粒子散射这一部分时，有一个很大的优点，就是专门有一个独立的模块可以综合考虑云与降水这两项的辐射效应。而关于云和降水的光学参数计算，CRTM也都是提前按照一定的标准计算好，然后将这些数据制定成表格并存储起来，使用时只需要根据云和降水粒子的平均大小以及包含的云水含量来查表就可以得到所需的光学参数值。在计算云和分子的吸收时，我们可以选择的透过率模型有两种，分别是ODAS和ODPS，前者在光学计算中最多只能考虑两种吸收气体，分别是H₂O和O₃，而后者可以考虑3种吸收气体，增加了CO₂这一种气体。甚至在高光谱传感器中能够考虑到6种吸收气体，分别是H₂O、O₃、CO₂、CH₄、N₂O、CO。

在使用CRTM之前，必须要先给定CRTM所需的输入变量。CRTM的输入变量包含很多部分，主要有大气参数部分、云参数部分、气溶胶部分、地表参数部分、传感器类型及其视场角等部分，而每一部分又包含有不同的输入变量。

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