CRTM亮温模拟和应用分析

论文总字数：15137字

目 录

1 引言 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外研究进展 1

2 研究所用仪器资料及模式介绍 2

2.1 CRTM模式的介绍 2

2.2 微波仪器介绍 3

2.2.1 AMSR-2介绍 3

2.2.2 AMSU-A介绍 3

3 晴空模式下微波仪器资料亮温模拟 4

4 云雨模式下微波仪器资料亮温模拟 5

4.1 水成物及云参数的设置 5

4.2 CRTM对云参数敏感性分析 6

4.2.1 对云水的敏感性分析 6

4.2.2 对云雨的敏感性分析 8

4.2.3 对冰云的敏感性分析 9

4.2.4 对雪、霰和雹云的敏感性分析 9

参考文献 11

致 谢 13

CRTM亮温模拟和应用分析

阚琬琳

,China

Abstract：The paper uses the fast radiative transfer model, CRTM to simulate brightness temperature for one point in clear-sky conditions and cloudy conditions which mainly uses the microwave radiometric measurement—AMSU-A as an example. First, the U.S. Standard Atmosphere atmospheric profile is used as the atmospheric parameter input to discuss the effects of different land types on brightness temperature. It has been found that, due to the difference in surface emissivity, the ocean appears as a cold background. After that, we discuss the causes of the temperature difference between AMSR-2 and AMSU-A with the same frequency channel may be the bandwidth. At last, assuming that the cloud is at a certain height, the influence of different cloud parameters such as the species, water content and effective radius , on the simulated radiation temperature is analyzed in cloudy conditions. The results show that the influence of precipitation clouds is bigger than the non-precipitation clouds. From the simulation results of most of the channel, among the six kinds of clouds, the rain cloud has the biggest influence while the snow cloud has little effect on the brightness temperature simulation. At the same time, graupel and hail mainly decrease the brightness temperature at most of the channels.

Keywords: CRTM; fast radiative transfer model; Microwave brightness temperature; data assimilation

1 引言

1.1 研究目的及意义

由于在各种气象资料中，卫星探测可以轻松覆盖全球，所以数值天气预报所用的资料多为卫星探测资料(Mahfouf J F et al,1999)。卫星探测资料的使用大大提升了数值天气预报的准确性，但由于受云和降水粒子的影响，在进入同化系统之前就有大量的卫星观测资料被剔除。这一近状产生的原因主要是受云和降水的影响，尤其是红外和微波资料更容易受云和降水天气的影响，同化准确度大大下降(张治国等，2013)。故目前的资料同化大多只采用了晴空状态下的数据进行同化，而忽略了云和降水的影响(ERRICO R M et al,2007)。这大大限制了数值天气预报的准确性，在面对台风、暴雨等重大灾害性天气时，必须要考虑云和降水的影响，模式模拟出的结果与实际情况就会有很大的出入。所以，提升云雨区卫星资料的利用率成为了当前资料同化方面研究的重点。

在卫星同化系统之中，快速辐射传输模式是非常重要的一部分组成，其中以由欧洲和美国开发的RTTOV（fast radiative transfer model for TOVS）和CRTM（Community Radiative Transfer Model）两种模式应用的最为广泛。在输入了辐射传输模式的初始变量，例如大气温度廓线、湿度廓线、地表类型和覆盖比例等之后，模式能够在卫星观测方向上，考虑仪器各通道的平均光谱响应函数进行模拟，精度较之前有所提高 (王海军等，2009)。目前快速辐射传输模式在晴空下的模拟已经发展的十分完善，但因为水物质辐射效应十分复杂，所以想要在云雨区做到期望的高精度辐射亮温模拟还是非常困难的，这也是目前最重要的研究方向。

由于微波能够穿透一定厚度的大气，相同情况下，与可见光资料与红外资料相比，微波资料受云雨的影响较小，低频的窗区通道在大气中水含量不高时对地表信息较为敏感，这些都有利于陆面数据在同化过程中的应用(白翎等,2014)。因此利用微波资料在CRTM辐射传输模式中进行相关的亮温模拟实验，改变云雨粒子各参数进行敏感性分析，可为建立观测资料质量控制方案同化系统提供依据，对卫星资料的直接同化具有积极意义。

1.2 国内外研究进展

在卫星资料同化中，需要借助辐射传输模式作为观测算子模拟卫星辐射亮温，如果不考虑云雨粒子的散射效应，将会大大影响云雨区卫星亮温模拟的效果。故目前大多数资料同化系统中仍默认为晴空卫星资料的模拟，而辐射传输模式的发展，为云雨区资料同化能力的提升提供了机会。

2002年，Smith 等详尽地解释说明了反演降水参数时使用的微波多次散射辐射传输模式，在Mie理论、单次散射、大气背景吸收以及表面比辐射率等研究基础上，进一步完成了云中液水、冰水廓线的反演（Smith et al,2002）。Weng 等详细阐述了数值天气预报模式中进行卫星资料同化时需要用到的云雨状况下的向前辐射传输模式 CRTM和相应的雅克比模式（Weng et al,2003）。Bauer等就欧洲中心 ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecast)开发的快速辐射传输模式 RTTOV中的多次散射微波辐射模拟功能在卫星资料同化中的应用进行了详尽地阐述（Bauer et al,2006）。Boukabara等介绍了一维变分同化系统的基本算法和相应的衍生产品和他们的简要评估，这为给CRTM模式模拟亮温提供反演后的参数输入，以减小观测与模拟之间的偏差提供了途径。张思勃等以2010年的几次台风过程为例，利用一维变分同化反演出了相关的云参数廓线，然后将反演结果作为CRTM的输入，结果有效减少了观测与模拟之间的偏差。张淼等利用VDISORT模式对风云三号微波探测仪器中50~60GHZ和118.75GHZ这几个频道，具体阐述了辐射模拟亮温和各种水凝物粒子之间的关系(张淼等，2012)。董佩明等以0716号台风罗莎为例，将WRF模式输出的大气温湿廓线作为CRTM模式输入，具体针对NOAA-16 AMSU-A/B，分析了各类水物质对模拟亮温的影响。刘硕松等以台风罗莎为个例，使用预报输出的水成物参数值作为模式输入，对比了RTTOV和CRTM两种模式的模拟结果，并依据雅可比计算出的水成物响应函数，进一步分析了模拟亮温的变化。现存的RTTOV和CRTM两种主流的快速辐射传输模式已分别发展了云、雨模式下卫星辐射亮温模拟的相应模块。国内外的学者们也不断地在云雨区卫星资料同化方面进行相关的研究，为云雨区卫星资料的同化奠定了基础，云雨区资料的应用情况也在逐步改善。

本文拟利用辐射传输模式CRTM进行晴空条件下和云雨条件下的卫星辐射亮温模拟，主要利用AMSU-A微波探测器为例，通过晴空模式下由于海陆类型不同而产生的亮温变化，理解由于海陆发射率差异引起的亮温变化；同时通过AMSU-A与AMSR-2同频率频道亮温差的比较，讨论可能的原因；最后设置不同水成物参数模拟出亮温，与相同陆地类型下晴空模拟出的亮温比较，以及对比不同参数变化引起的模拟亮温变化，研究模拟亮温对水成物不同参数变化的敏感度。

2 研究所用仪器资料及模式介绍

2.1 CRTM模式的介绍

CRTM（Community Radiative Transfer Model）是美国卫星资料同化中心为了提高云雨区卫星资料模拟能力研发的一种快速辐射传输模式，用来模拟卫星在不同波长通道在不同大气类型和地表状态下的模拟亮度温度，其中微波波段计算精度较高。CRTM开发时分解出了不同的模块，以便于各部分的独立研究与及时的改进(王海军等，2009)。

在CRTM模式中对亮温的模拟实际上就是对辐射传输过程的模拟，这个过程主要有四个步骤：大气透过率的计算；模拟云和气溶胶的光学性质；对地表发射率和反射率过程的计算；求解辐射传输方程(Y Chen et al,2009)。其中，模式提供了多个算法进行透过率计算，允许各种算法共存。同时，在模拟地表发射率和反射率时，模式也包含了四个不同陆地类型的计算程序，用于计算不同覆盖面积的洋面、陆地、冰面、雪面的发射率和反射率。

无论是晴空模式下的模拟还是云雨区的模拟过程，CRTM都需要用户输入单点的大气参量和地表参量两部分内容。其中大气参量包括大气气候类型、layer和level的气压值、大气温湿廓线值，吸收气体的个数及类型、各层吸收气体的含量。在模拟中，我们一般只考虑水汽和臭氧两种吸收气体，但还可以增加考虑CO₂、CH₄、N₂O、CO四种吸收气体。需要输入的地表参量包括陆地百分比，地表类型、地表温度、土壤含水量、植被覆盖率、土壤温度。关于气候类型，CRTM提供了六种大气廓线可供选择，分别是美国标准大气廓线、热带大气廓线、中纬度冬季大气廓线、中纬度夏季大气廓线、亚热带冬季大气廓线、亚热带夏季大气廓线。本文中主要选用美国标准大气廓线作为大气参量输入进行模拟分析。

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