卫星专用传感器微波成像仪/探测仪SSMIS观测资料在天气和气候研究中的应用外文翻译资料

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卫星专用传感器微波成像仪/探测仪SSMIS观测资料在天气和气候研究中的应用

摘要：2003年10月8号，国防气象卫星计划成功发射了搭载了微波成像仪/探测器专用传感器的第16号卫星，然而，第一台SSMIS仪器在天线发射和校准方面由于不稳定性而显现出一些比较主要的异常， NAVAL研究实验室（NRL）和国家海洋大气管理局（NOAA）分别开发了两种算法用于校正这些异常。清除了这些校准异常以后，SSMIS数据可以现在更多地用于产品检索和数据同化上。NOAA从其传统的SSM/I算法生成SSMIS数据产品。 一些新的算法已经被开发用来从SSMIS中提取云和降水的信息。在云冰水的反演算法中，参数关系将亮温与云冰水的路径和颗粒平均直径相关联。大气温度和水汽剖面通过一维（1D-Var）检索系统与云水气象特征同时被重新检索，该系统在通常大气和表面条件下工作。 来自SSMIS的温度和水蒸气分布的均方根（RMS）误差通常分别为2K和15％，适用于所有天气条件。新的质量控制算法和偏差校正算法也被用于模拟SSMIS数据。 NOAA全球预测系统（GFS）中SSMIS数据的同化对全球中等范围的预测产生中性和微弱的正面影响。

1 引言

在过去二十年中，太空飞船的微波辐射仪在应对天气和气候研究的应用中，很早的就展示了工程可行性和地球物理学回归性能。许多成功的应用可以归功于特别传感器微波成像仪（SSM/I），最初于1987年推出在一系列国防气象卫星卫星（DMSP）卫星，以及先进的微波探测装置（AMSU）最初搭载在NOAA-15上，该卫星于1998年7月发射。SSM/I包含的六个通道在窗口区域（19. 35,37.0，85 GHz），在大气层吸收带之间具有双极化，在以22.235 GHZ为中心的频道只有垂直极化。从SSM / I观察数据结果中，已经开发了许多产品，包括降雨、积雪覆盖、云层水、水分、海冰浓度以及雪和海冰的发射率，并在天气和气候社区运行[1]。 AMSU测量20个通道的亮度温度其频率范围是235至183 GHz。 从AMSU测量的数据中，除了SSM/I型产品之外，还产生了大气温度和水蒸气成分。 因此，AMSU和SSM / I测量的全局观测的组合在时间和空间上具有大大改善的潜能。

2003年10月18日，DMSP成功发射了带有SSMIS的F-16卫星。 SSMIS前所未有地替换了DMSP空间上的传统传感器：SSM/I，特殊传感器微波/温度（SSM/T）和特殊传感器微波/水蒸气（SSM / T2）。 除了水蒸汽探测和SSM/类型数据之外，该仪器还提供高达100公里的温度测量数据。SSMIS将搭载在DMSP F-16到F -20卫星上飞行，随着NOAA-EUMETSAT联合极地卫星系统（IPSSl（以前称为National Polar））的成立，该探测器将成为未来十年的极地-卫星的重要组成部分。特别的是，当NOAA和METOP卫星分别将覆盖下午和中午的轨道的时候，F-17和F-19将在早上5点30分提供独特的大气层声音。

在过去20年中，NOAA在卫星微波测量的操作应用方面积累了丰富的经验。 自1990年开始，NOAA继续参与DMSP计划，参与SSM/I校准和验证（Cal/Val）团队，并向舰队数字气象和海洋学中心（FNMOC）提供多种版本的SSM/I算法[2-3]。NOAA的国家环境卫星，数据和信息服务（NESDIS）自1987年起每月定期生产SSM/ I产品，其归档在国家气候数据中心（NCDC）。这些活动将继续扩大，不仅产生了SSMIS的检索产品，而且产生了产品开发的端到端应答在辐射校准方面，以及数据在天气和气候方面的同化模型。NESDIS负责从运行卫星中开发增强型产品，以满足NOA A和国际社区的用户需求。 本概述总结了NOAA/NESDIS最近的SSMIS研究和开发活动。

2 卫星专用传感器微波成像仪-探测仪SSMIS

2.1仪器仪表

美国国防气象卫星计划（DMSP）F-16卫星于2003年10月18日成功发射。在F-16号卫星上， SSMIS测量地球辐射从19.35到183 GHz的24个通道（见表1），并以53度的地球入射角采用圆锥式扫描（见图一）。

表 1 SSMIS在标准大气压下的权重函数

图 1 SSMIS扫描方式图

SSMIS的目标是通过配置具有相同观察几何形状的成像和探测通道，在全天候条件下提高对于大气温度和水汽的探测，并允许扫描条纹对于具有均匀的空间分辨率的表面参数同时重新评估。 如图1a所示，在F-8到F-15卫星上，大气层声音的上限延伸到100公里的高度，与先前的SSM /1相比，SSMIS扫描从大约1400公里增加到1700公里， 从而在833公里的航天器提供更少的轨道差距[5]。

来自地球环境的SSMIS亮温是通过一系列仪器校准步骤从卫星微波辐射计得到的。首先，将原始接收机电压计数转换为使用温度和冷度测量的校准方程式的天线射束平均温度校准目标，然后将该天线温度转换成主光束，去除旁瓣回波贡献的亮度温度。 对于SSMIS偏振通道，对交叉极化产生的溢出效应进行了额外的校正。因此，天线亮度温度（温度数据记录或TDR）中的任何剩余误差将被转换为传感器光度温度（传感器数据记录或SDR ）。

2.2辐射异常

在F-16的所有通道 SSMIS的 TDR数据中出现了一些异常。这主要是由于主要反射物的热发射以及目标计数的扰动。在SSMIS SDR数据中也观察到类似的异常。这些异常可能严重降低SSMIS测量在各种环境应用中的有用性。 图2显示了对SSMIS在频率54.4 GHz观测模拟的误差，这些用来计算模拟的数据来自于国家环境预报中心（NCEP）GFS的日期同化系统（GDAS）的温度和水汽曲线[6]。 通常，将微波探测通道的模拟亮度温度与NOAA和METOP卫星的观测值进行比较时，偏差应相当均匀，这里的偏差随开尔文几度的纬度而变化。

仪器启动后，SSMIS仪器校准团队对这些异常发生的原因进行了调查。发现主要是由于主反射器的发射以及两个校准目标上的直接太阳辐射和杂散光的污染，这个问题在F-17卫星上的SSMIS也出现过。F-17卫星是2006年11月发射的，具有更大的反射器，依次为在50-60GHz的5- 2K和在183GHz的5-8K[7]，据Swadley所讲，F-18上最新的SSMIS仪表， 这是在2009年10月发射的，表现更好，因为它的主要反射器的排放量最小，是大多数发声通道的0.5K左右。全球偏差分布也相当稳定和统一。

图 2 SSMIS亮温在54.4GHZ的同化模型，输入数据建立在GFS的分析领域上

SSMIS天线和校准子系统由主反射器，六个波纹馈电喇叭，暖校准负载和用于观察冷空间的子反射器组成。在每次扫描中，来自地球大气层的辐射通过主反射器到接收器子系统。 在扫描结束时，发射器还通过固定的暖负载和冷空间反射器，提供测量的地球观测辐射作为发射器的输入的定期校准。 接收机子系统接收六个馈电喇叭的能量，并提供放大，滤波和附加频率复用，将24个离散频带传输到信号分配子系统。通过校准方程将接收到的地球观测辐射率的场景计数转换为天线温度（背景温度），该校正方程利用两个校准目标的温度和计数。 因此，来自主反射的辐射和校准目标上的太阳能加热都可能导致SSMIS天线温度的异常。

2.3异常校正算法

NESDIS开发了一种在TDR级别纠正SSMIS异常的算法，包括预测反射面面温度[8]，以及检测和消除温度目标校准计数异常。 在馈线上接收的天线亮度温度方面的总能量为

T_A^rsquo;=T_R ε_R(T_R-T_A) (1)

其中T_A是对应于地球背景温度的天线亮度温度，T_R表示反射面的温度。如果反射或发射率和地面温度已知，则可以从NRL天线模型计算T_R。对于垂直极化通道，入射角为20度[6]，主反射率在频率19.35，37，60，91.65和183GHz，分别为0,012，0,016，0,020，0,025和0.035，反射面从天线臂温度估计温度。通过快速傅里叶变换（FFT）分析检测SSMIS暖目标异常位置[8-9]，校准目标信息（热计数和铂电阻温度计（PRT））温度，通过线性算法，可以将阴极亮度温度的异常值表达为

∆T_A=-(T_A-T_C)/(C_W-C_C)∆C_W-(T_W-T_A)/(C_W-C_C)∆C_C (C_W-C_C)/(C_W-C_C)∆T_W (2)

其中∆C_W、∆C_C、∆T_W在暖和冷计数中跳跃，PRT温度T_A，T_K和T_w是背景目标，冷空间目标和暖空间目标的温度。 因此，对于太阳能加热，暖目标计数异常为正，并且降低天线温度，而PRT温度异常也是正的[10]，并且由于天线温度来自暖计数的异常（∆C_W可能有助于从0.5的天线亮度温度异常（∆T_A）从-0.5到-1.5K在所有的通道，在这三个异常增量中（∆C_W、∆C_C、∆T_W）∆C_W占主导地位，并抑制大多数通道的SSMIS天线温度。

天线发射和校准目标异常是在全球大部分地区产生异常SSMIS辐射的重要误差。天线发射发生在全球各地的所有通道，但在高纬度地区变得显着（I-3K） 主反射体上的太阳能加热的北半球是最高的。 在校准目标异常中，暖负荷计数异常最明显，单独可以使SSMIS温度下降约1 K。热载荷计数异常仅在几个纬度带上发生,但它几乎影响所有渠道，更重要的是，排放和校准目标异常的位置和幅度随着季节的变化而变化。

图 3 和图2同样情况下的异常显示

在经过SSMIS异常校正后的天线温度在54.4,55.5,7.5.3和59. 4 GHz下进行了评估。图3显示了从2005年3月20日的模拟结果得出的54.4 GHz SSMIS天线亮度温度的偏差示例。 相较于图2中SSMIS 的TDR数据， 在全球大部分地区，天线温度异常显着降低，典型偏差大于0.5K，这个模拟是基于NCEP GDAS资料上。一些剩余的偏差可能归因于不准确的模拟。

3.SSMIS产品演示

3.1低层大气环境产品

如图1所示,SSMIS具有对对流层温度分布特别敏感的七个通道，由于测量是从恒定的卫星视角进行的，因此可以看做是直接观测水平温度梯度而不没有进行反演。 在飓风事件 情况下，SSMIS 54.4 GHz可以作为200 hPa观测主要暖目标的理想工具。这个暖核心的大小与飓风强度有很好的相关性。 图4对应于2005年卡特里娜飓风的暖核心演变注意到，登陆之前温暖的核心逐渐加强，登陆后迅速蔓延，然后减弱。 右侧面板（a）中中心的亮度温度比环境观测温度大约2度，当飓风在Saffir上达到第4类时，亮度温度比环境温度高约7.5度， 辛普森规模（见图4中的b-d）。在卡特里娜被降级为热带低气压之后，由于水蒸汽冷凝到云中，暴风中心附近的亮度温度仍比其环境约2度[11-12]。

对流层温度和湿度分布可以从SSMIS使用其较低的大气层探测器（LAS）通道[13]。 刘和翁“最近提出了一种多阶段变分算法，在全天候情况下，用于检测温度，湿度和云。NCEP预测用作背景，基于回归的算法用于产生第一个猜测温度和湿度分布。

表层风和压力也来自于NCEP预测数据。发现云液体水的积分量与原始值一致，但是由于限制内容的限制，轮廓显示出差异。为了降低问题并使检索更加稳定，液体的转子轮廓的模式以超过隐含的时尚，问题的稳定性和阴影性质面临这种类型的检索的两个经典问题Bouka bara等人，通过经验正交函数（EOF）分解来升级林和翁的句法“来处理与稳定性和信息内容有关的问题[13]，同时也消除了对踩猿的触摸的需要。一维变分反演系统被开发用于在单一天气条件下进行大气成分和表面参数的同时退火，这与NWP模型输出无关[14]。对对测量有影响的组件的这种一致的处理允许从测量中最佳地提取信息内容。利用在不同参数之间存在的自然相关性和横向垂直分界线之间的自然相关性，以简档形式进行沉淀和非沉淀云参数的检索。使用EOF分解法，可以快速的解决问题。

图 4 SSMISl亮温在54,4对于在2005年发生的堪培拉飓风（a）0100utc8月29日（b）1315utc8月29日（c）0210utc8月29日（b）1455utc8月29日（d）0200utc8月29日（e）

这些辐射在被运用到一维变分系统之前会经过偏差校正。这种校正可以消除测量和前进模型之间潜在的不一致，为每个传感器生成一组不同的系数，也可以为不同的扫描位置（或

交叉轨道传感器的不同的角度来解释任何扫描不对称异常的现象。用于计算这些偏差的方法取决于模拟和亮度温度测量之间的比较。 他的情况下的模拟辐射使用社区辐射传递模型（CRTM）前模型，并从ECMWF全局分析中获取输入，在时间和空间上插值测量的具体位置，这些比较完全

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