QFW-6000型微波辐射计在福建沿海地区探测性能的分析

吴友侦，刘统强，陈勇航，赵兵科，刘 琼，陈 泉，许赟红

(1.东华大学 环境科学与工程学院, 上海 201620; 2.中国气象局上海台风研究所, 上海 200030)

温度是大气环境最主要和最基本的表征量,特别是准确的大气温度垂直分布信息对认识大气结构变化规律有重要价值。我国东南沿海地区频繁受到各类环境、气象灾害影响,但该地区尚缺乏大气温度垂直观测数据。

探空观测是测量大气温度垂直廓线最常用的方法[1],但其在探测频率、时间连续性等方面都有局限性[2]。随着科技的发展,微波辐射计逐渐成为测量大气廓线的重要遥感设备[3],在大气廓线观测方面有诸多优势,其能够穿透云雨[4],时间分辨率达到了分钟级别,可以得到高垂直分辨率的气象探测资料[5],并可以全天候自动实时观测[6]。大量研究[7-9]表明,微波辐射计资料的质量与天气条件、工作环境等密切相关,且目前已有多项工作从反演算法、云信息引入、质量控制、后处理等方面开展微波辐射计探测资料的研究,不断提高微波辐射计探测资料的质量并扩展其适用范围[10-12]。岳增祥等[13]针对福州地区L波段探空数据和QFW-6000型微波辐射计观测资料进行对比分析,结果表明,温度的均方根误差为0.3～2.2 ℃。许皓皓等[14]利用探空数据与QFW-6000型微波辐射计的温度数据进行对比分析,结果表明,微波辐射计温度与探空实测数据的相关系数为0.977、平均偏差为1.4 ℃、均方根误差为0.74 ℃。海阿静等[15]利用青岛地区的探空数据与QFW-6000型微波辐射计的温度数据进行误差比较,结果表明,温度的误差区间为1.10～3.16 ℃。翟晴飞等[16]利用辽宁省阜蒙县2019年6～9月非降水日的微波辐射计的温度数据与探空数据进行对比,结果表明,微波辐射计温度与探空数据相关系数超过0.99。

目前,基于我国东南沿海地区大气温度垂直分布的分析尚且不够,气象部门在沿海地区布设的气象观测仪器有限,能获取的气象要素非常有限。本文以福建省宁德市霞浦县三沙镇为研究区域,以该区域的微波辐射计的观测资料为研究对象,系统分析了微波辐射计大气温度廓线的反演数据,通过对微波辐射计的反演数据与探空资料、ERA5资料等进行对比,分析微波辐射计探测大气温度的能力以及反演的数据质量,并进一步把微波辐射计的反演数据应用于分析大气温度的日变化情况。

1 资料与方法

1.1 研究区域

福建省宁德市霞浦县三沙镇,属亚热带海洋性季风气候,四季温和,年平均气温为18.8 ℃,极端最高气温(7月)为39.1 ℃,极端最低气温(1月)为-3.4 ℃,在东南沿海区域具有一定的代表性[9]。台风是该地区常见的局部性灾害天气。

1.2 资料

(1)微波辐射计进行大气探测工作的基础是任何物质只要处于绝对零度以上就必然会向外辐射电磁波,大气中各种成分的分子向外辐射的电磁波波长各不相同[17],微波辐射计被动接受大气成分反射的辐射信号转化为电信号[5]。本文采用中国电子科技集团有限公司第二十二研究所自主研发的QFW-6000型微波辐射计[18],可以实现0～10 km高度的大气温度和相对湿度等廓线的连续、自动监测[13],通过实时监测大气的结构参数和演变过程,实现高精度短时临近天气预报、云物理特征监测、生态环境评估和人工影响天气有效作业时机预报[16],主要指标和美国MP-3000型、德国RPG-HATPRO型这两款国际主流多通道微波辐射计相当,具备全天候无人值守工作能力,雨雪条件下仍可进行有效探测[14]。

(2)本文在分析福建三沙镇地区微波辐射计的温度数据的准确性时,采用怀俄明大学提供的探空数据作为对比。值得一提的是该数据可以全球免费共享,方便获取数据,不足之处在于其不能提供对流层内的相对湿度数据。该类探空数据观测时间一般是每日的00:00和12:00(universal time coordinated, UTC),在高度上主要选择标准等压面和一些特性层。

(3)ERA5是欧洲天气预报中心(ECMWF)的第5代全球气候再分析数据,具有时间序列长、时空分辨率高等特点,利用历史数据和实测数据分析观测值和预报模型数据之间的误差,得到更加准确的大气状况[19],可以为大气数据对比验证的研究提供所需时间长且时空分辨率较高的大气温湿度数据,在气候以及天气领域均有较好的适用性[20]。

各气象资料的主要指标及参数如表1所示。

表1 各气象资料的主要指标及参数Table 1 Main indicators and parameters of each meteorological data

1.3 数据匹配

从表1可知,探空数据、微波辐射计数据、ERA5数据的垂直分辨率和时间分辨率各不相同。因此,在进行分析比较之前,需要将数据进行预处理,确保比对的数据在时间和高度上保持一致[21]。

微波辐射计数据与探空数据匹配。在时间上,微波辐射计的采样速率达到了秒级,而探空一天只观测两次(00:00、12:00,UTC),其观测时间间隔较长。因此,在进行时空匹配时,需要选取与探空对应时次的微波辐射计数据,并求小时平均,以匹配探空数据的时间分辨率。在高度上,本文使用的探空资料是怀俄明大学提供的地面至对流层顶(16 km左右)的标准等压面和温湿特性层、风特性层等层次的大气温度数据。因此,在进行时空匹配时,应选取与0～10 km的探空数据对应高度的微波辐射计数据,以保证匹配的准确性。

微波辐射计数据与ERA5数据匹配。在时间上,ERA5提供每小时第0分的瞬时数据,因此,选择微波辐射计每小时第0分数据的平均值与对应的ERA5数据进行对比分析。在高度上,ERA5可以提供1～1 000 hPa共37层探测高度的大气温度数据,而微波辐射计提供0～10 km高度的大气温度廓线。因此,选取ERA5数据300～1 000 hPa共20层探测高度的温度数据和微波辐射计0～10 km高度的大气温度数据,利用压高公式,将ERA5数据的位势高度换算成海拔高度,然后再进行相应时次的高度比对[21]。采用邻近法,将微波辐射计和ERA5高度最邻近的数据作为一组样本数据。

为保证数据的代表性,在进行数据对比之前,先对微波辐射计数据和ERA5数据进行质量控制,对下列数据[22]进行剔除:(1)除近地面逆温层外,不符合高度递减规律的温度数据,以及出现明显错误的数据[7];(2)大气温度超过气候极值范围的数据。

1.4 对比验证指标

基于以上资料预处理方法,通过研究ERA5和微波辐射计反演得到的温度数据的平均偏差(MB,测定观测值各项数值对其平均值的离散程度)[23]、均方根误差(RMSE, 衡量观测值同真值之间的偏差程度)以及相关系数(R,衡量两者之间的线性相关程度,R值范围为-1～1,绝对值越大则相关性越强[6]),来研究微波辐射计对大气温度的反演精度,并分析影响微波辐射计反演精度的原因。研究中所计算的相关系数均通过了α=0.01的显著性水平检验。MB、RMSE以及R的计算公式如下:

(1)

(2)

(3)

2 结果分析

2.1 微波辐射计大气温度反演数据的误差分析

2.1.1 总体对比分析

采用上文描述的数据匹配方法,对福建三沙镇2021年3月1日至2021年8月31日期间QWF-6000型地基微波辐射计的大气温度和同时期福州探空站观测得到的温度进行匹配,分析微波辐射计温度与探空温度的相关系数、平均偏差和均方根误,并做线性拟合,拟合结果如图1所示。由图1可知,微波辐射计温度与探空的温度一致性较好,相关系数为0.971,平均偏差为2.716 ℃、均方根误差为5.131 ℃,温度拟合的线性回归关系斜率为0.885,截距为-1.704。相比探空温度,微波辐射计的温度在低于-15 ℃时存在低估现象,而在温度高于-15 ℃时存在高估现象,且随着温度的升高,高估现象愈加严重。

图1 微波辐射计温度与探空温度的散点密度图Fig.1 Scatter density map of the temperature of the microwave radiometer and sounding data

为了进一步分析微波辐射计温度与探空温度的误差情况,用直方图呈现每个月微波辐射计温度与探空温度的误差(同一时间、对应高度的微波辐射计温度与探空温度的差值)分布情况,如图2所示。根据样本统计,微波辐射计温度与探空温度的最小误差为-6.4 ℃,最大误差为21.4 ℃。结合图2发现:5月微波辐射计与探空温度的误差最大,且微波辐射计温度基本都高于探空温度;7月微波辐射计温度与探空温度最接近,误差在-2～2 ℃的数据占了总数的59.3%,其次是8月,8月微波辐射计温度与探空温度的误差集中分布在-5～5 ℃;4月微波辐射计温度与探空的温度误差主要集中在-2～10 ℃,相比7、8月,平均偏差和均方根误差都有所增大。这可能是因为在7月对该微波辐射计进行了维护。

图2 不同月份微波辐射计温度与探空温度的误差分布图Fig.2 The error distribution of microwave radiometer temperature and sounding temperature in different months

2.1.2 降雨对温度观测的影响

参照GB/T 28592—2012《降水量等级》,利用三沙气象站的降水资料对微波辐射计温度按不同降雨强度等级进行划分,并绘制了在降雨背景下温度误差与降雨强度的散点图(见图3)。总的来看,微波辐射计温度与探空温度的误差与降雨强度相关系数仅为0.008,相关性很弱,并且多数的散点都分布在温度误差处于-1～5 ℃、12 h降雨量小于30 mm的范围内,暴雨及以上的降雨强度样本量太少,不具有统计显著性,本文不再展开讨论。12 h降雨量小于5.0 mm的散点有794个,温度误差与降雨强度之间的相关系数为0.052;12 h降雨量在5.0～14.9 mm的散点有331个,温度误差与降雨强度的相关系数为0.327;12 h降雨量在15.0～29.9 mm的散点有206个,温度误差与降雨强度的相关系数为0.345。由此表明,随着降雨强度的增强,温度误差与降雨强度相关性逐渐增大,可见降雨强度越大,降雨对微波辐射计探测大气温度数据准确性的影响越显著。

图3 降雨背景下温度误差和降雨强度散点图Fig.3 Scatter plot of temperature error and rainfall intensity under rainfall background

2.2 微波辐射计与ERA5温度廓线分析

0～10 km大气温度廓线提供了对流层中温度随高度的详细分布情况,这些信息在气象预报、气候研究和天气模拟等方面都非常重要。为了判断ERA5数据资料的可靠性,本文基于2021年3—5月以及7—8月ERA5与微波辐射计温度资料绘制了ERA5与微波辐射计的温度廓线图,如图4所示。从图4可以看出,各月份ERA5与微波辐射计的中层大气温度差异小于近地面和高层大气。在2 km以上高度ERA5与微波辐射计温度廓线的变化趋势基本一致,但在2 km以下微波辐射计的大气温度廓线出现了逆温现象,而ERA5温度则随着高度的增加逐渐减小。由此可见,ERA5在反映逆温的能力上还有所欠缺。造成近地面温差逐渐增大的原因也可能是微波辐射计易受环境因素影响,且温度越低微波辐射越强,因此在测量时会受到背景温度的影响,使得微波辐射计在地面附近的探测精度较低[24]。

图4 不同高度下微波辐射计与ERA5温度廓线对比Fig.4 Comparison of microwave radiometer and ERA5 temperature profiles at different altitudes

为了进一步分析微波辐射计温度与ERA5温度的偏差情况,逐月分析了两者之间的相关系数、平均偏差和均方根误差,并与微波辐射计温度和探空温度的误差情况进行对比,结果如表2所示。从表2可知,各月份微波辐射计温度与ERA5温度的相关性都很好,相关系数均在0.95以上,其中,7月的离散度最小,8月次之,5月离散度最大;微波辐射计温度与ERA5温度的相关系数、平均偏差和均方根误差的逐月变化趋势与微波辐射计温度和探空温度之间的情况一致,但微波辐射计温度与ERA5温度的偏差略大于微波辐射计温度与探空温度的偏差。由此可见,ERA5温度资料在福建三沙镇地区有一定的可信度。

表2 各月份微波辐射计温度与探空、ERA5温度的对比情况

以上分析表明,ERA5温度与微波辐射计温度具有很好的正相关关系,但有些月份的温度偏差还比较大,其可能原因如下:

(1)采样方法的差异。ERA5提供小时数据集,而微波辐射计的采样频率是几秒到2 min一次,因此在进行时间匹配时,可能会带来一些系统偏差。

(2)ERA5的数值模式和同化方法的误差。影响ERA5数据质量的因素主要来源于观测系统、数值模式和同化方法,ERA5数据是根据历史数据和预报模型数据分析得到的。观测资料的种类和数量是影响再分析资料的重要因子,观测系统的改变容易给气候长期变化趋势带来虚假信号,这些偏差并非大气真实的活动状态,对于气候研究十分不利;数值模式和同化方法的误差会导致再分析变量存在线性误差,出现系统性偏高或偏低等问题[25]。

2.3 不同季节0～3 km内温度廓线的日变化分析

0～3 km温度的变化会直接影响大气的稳定性和气象现象的发生。在高度0～3 km内,地球表面的太阳辐射和热量交换对大气的影响最为显著。因此,本文利用微波辐射计高时间分辨率的优点,研究不同季节0～3 km内大气温度随时间和高度的变化情况(见图5)。

图5 不同季节不同高度温度的日变化Fig.5 The daily variation of temperature of different heights under different seasons

由图5可知:不同季节,地面温度的日变化规律均呈“凸曲线”特征,在日出后温度逐渐升高,在中午达到最大值后,温度逐渐降低,夜间温度变化较平稳;在距地面1、2、3 km处温度的日变化规律与地面正好相反,在日出后温度逐渐降低,在中午达到最小值后,温度逐渐升高。这可能是因为边界层内出现了逆温现象,夜间逆温现象更严重,所以夜间地面与其他海拔高度的温差小,而白天温差大。

进一步观察图5发现,在相同的海拔高度,夏季温度日变化比冬季小,特别是在高度3 km的夏季温度并没有明显的日变化。这是因为夏季太阳高度角较大,太阳直射地面,地面受热快速,但由于空气稀薄,热量流失快,所以高度3 km的白天和晚上的温度差别不大。而冬季太阳高度角较小,太阳斜射地面,地面受热缓慢,并且由于空气稀薄,热量流失也慢,所以高度3 km的白天和晚上的温度差别会大一些。因此,在相同的海拔高度,夏季和冬季的日温度变化是不同的。

从图5还可以看出,夏季和冬季温度随高度的变化不同,夏季温度随高度的变化大,冬季温度随高度的变化小。因为夏季空气湿度高,太阳辐射强烈,地面温度高,导致边界层内的空气温度随高度变化较大;而冬季空气干燥,太阳辐射弱,地面温度低,边界层内的空气温度随高度变化较小。

3 结 论

(1)微波辐射计温度与探空温度一致性好,相关系数为0.971,平均偏差为2.716 ℃、均方根误差为5.131 ℃,温度拟合的线性回归关系斜率是0.885,截距为-1.704。

(2)降雨强度越大,降雨对微波辐射计探测大气温度准确性的影响越显著。降雨强度小于5.0 mm/(12 h)时,温度误差与降雨强度之间的相关系数为0.052;降雨强度在5.0～14.9 mm/(12 h)时,温度误差与降雨强度的相关系数为0.327;降雨强度在15.0～29.9 mm/(12 h)时,温度误差与降雨强度的相关系数为0.345。

(3)将ERA5再分析温度和探空获取的大气温度分别与微波辐射计获取的大气温度进行对比分析,其相关系数、平均偏差和均方根误差的逐月变化趋势一致;各月份ERA5与微波辐射计的中层大气温度差异小于近地面和高层大气。在高度2 km以上,ERA5与微波辐射计温度廓线的变化趋势基本一致;但在2 km以下微波辐射计的大气温度廓线出现了逆温现象,而ERA5温度则随着高度的增加逐渐减小。

(4)在高度3 km以下,在相同的海拔高度,夏季温度日变化比冬季温度日变化小。随着海拔高度的增大,夏季大气温度变化大,冬季大气温度变化小。