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云滴谱分布对FY-4AAGRI水云光学厚度与有效粒子半径反演的影响.docx
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云滴谱分布对FY-4AAGRI水云光学厚度与有效粒子半径反演的影响.docx
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摘要
为了定量评估对数正态谱分布假设对水云光学厚度(COT)与有效粒子半径(Re)反演的影响,
利用欧洲中期数值天气预报中心建立的 RTTOV(Radiative Transfer for TIROS Operational
Vertical Sounder)模式,对比模拟了基于对数正态谱和修正 Gamma 谱两种云滴谱分布下
FY-4A/AGRI(Advanced Geosynchronous Radiation Imager)的第 2、5 通道液态水云的反
射率,分析了这两个谱分布假设条件下水云反射率随 COT 以及 Re 的变化特征。在此基础
上,建立了两种谱分布条件下的 COT 和 Re 查算表,并基于 2020 年夏季的一个初生对流云
个例,定量分析了云滴谱分布类型对云参数反演结果的影响。结果表明,在第 2 通道,两个云
滴谱类型假设下计算的反射率仅有 0.1%~2%的差异,但在第 5 通道,采用修正 Gamma 云滴
谱计算的反射率比采用对数正态云滴谱计算的反射率低 10%~20%。反演结果表明,采用对
数正态云滴谱反演的有效粒子半径 Re 比采用修正 Gamma 云滴谱反演的 Re 整体偏大,前
者反演的 Re 集中在 15~35 μm,而后者反演的 Re 集中在 10~30 μm。采用两种云滴谱反演
的 COT 的空间一致性良好,相差-2%~5%。
Abstract
In order to quantitatively evaluate the effect of log-normal spectral distribution assumption
on retrieval of cloud optical thickness (COT) and effective particle radius (Re), the
reflectance of water clouds with log-normal spectrum and modified Gamma spectrum
was simulated for the 2nd and 5th channels of the AGRI (Advanced Geosynchronous
Radiation Imager) onboard FY-4A satellite by the RTTOV (Radiative Transfer for the
TIROS Operational Vertical Sounder) model developed by the European Center for
Medium-Range Numerical Weather Forecasts. The variation characteristics of water
cloud reflectivity with COT and Re under these spectral distribution assumptions were
analyzed. On this basis, the look-up tables of COT and Re under two kinds of spectral
distribution conditions are established, and the influence of cloud droplet spectral
distribution type on cloud parameter inversion results is quantitatively analyzed based on
a primary convective cloud in summer of 2020. The results indicate that for the 2nd
channel, reflectance difference under the assumption of two cloud droplet spectra is
within 0.1%--2%, whereas for the 5th channel, the reflectance calculated with the
modified Gamma cloud droplet spectrum is 10%--20% lower than that calculated with the
log-normal cloud droplet spectrum. The retrival results show that the effective particle
radius r
eff
retrieved with the log-normal cloud droplet spectrum is larger than that retrieved
with the modified Gamma cloud droplet spectrum. The former is concentrated in 15--35
μm, while the latter is within 10--30 μm. The differences of COT retrieved with the two
cloud drop spectra are relatively small, ranging from -2% to 5%.
1 引言
云覆盖了 60%~70%的地球表面,云对太阳短波辐射和地球长波辐射产生重要作用,成为影响
地气系统的辐射平衡、气候系统和气候变化的重要因素之一
[1]
。一方面,云对太阳短波辐射
进行吸收和反射,反射效应能够降低地气系统的温度;另一方面,云对地表和云下大气的长波
辐射进行吸收和反射,产生的温室效应对地气系统起到保温作用
[2]
。中纬度地区的中低云一
般为水云,对气候过程有重要影响。在人工影响天气方面,水云也是主要作业对象之一
[3]
。目
前,人们对云特性仍缺乏足够的了解,云和辐射相互作用的不确定性很大程度上影响气候变
化预测和数值天气预报的准确性。
卫星遥感反演技术是获取云光学厚度(COT,其值为 τ
COT
)和云有效粒子半径(Re,其值为 r
eff
)的
重要手段。卫星观测的时空分辨率高,不受海域、偏远山区等难以布设地基观测系统的区域
的限制,其反演产品已被广泛应用于资料同化、气候模拟等领域
[4-5]
。Twomey
[6]
在 1980 年
首次提出基于预先计算的双通道查算表反演云光学厚度 τ
COT
和有效粒子半径 r
eff
的算法。
Nakajima 等
[7]
对该算法进行了改进,构建了中分辨率成像光谱仪(MODIS)反演云参数的业务
算法。
查算表法假设云滴谱分布符合某一预设模型,模拟辐射传输,构建云反射率与 τ
COT
和 r
eff
的关
系,以实现反演计算
[8-11]
。在 MODIS 云反演算法中采用的云粒子谱分布为对数正态分布
[7]
。
然而,自然云中云滴谱分布变化较大。理论和观测结果表明,云滴谱分布结构复杂,很难用单
一结构加以描述
[12]
。有大量观测表明云粒子的谱分布更贴近 Gamma 分布
[13-14]
,而且气象研
究与预报模式(WRF)中的许多云微物理模型都假定云滴谱服从 Gamma 分布
[15]
。因此云滴
谱分布假设会对卫星云反演结果带来一定的不确定性。
为了解不同云滴谱分布对 FY-4A/AGRI(Advanced Geosynchronous Radiation Imager)反
演结果的影响,本文采用对数正态谱和修正 Gamma 谱两种云滴谱分布形式,分析不同云滴
谱分布对云物理参数反演的影响。基于欧洲中期天气预报中心开发的 RTTOV(Radiative
Transfer for the TIROS Operational Vertical Sounder)模式,计算并对比分析了两种云滴谱
分布假设条件下,FY-4A/AGRI 的第 2 通道(可见光波段,0.55~0.75 μm)和第 5 通道(短波近
红外波段,1.58~1.64 μm)的水云反射率随光学厚度 τ
COT
、云有效粒子半径 r
eff
、太阳-卫星几
何角度,以及不同地表反射率的变化情况,并分别基于在这两种云滴谱分布假设条件下构建
的 τ
COT
和 r
eff
反演查算表,分析不同谱分布假设条件下的 τ
COT
和 r
eff
反演结果的差异。
2 RTTOV 模式与 FY-4A/AGRI 概述
RTTOV 是一种大气快速辐射传输模式,该模式能够模拟全世界多种气象卫星探测器接收到
的地球大气层顶红外、短波及微波辐射,也可模拟大气红外探测器等新一代红外高光谱分辨
率卫星探测资料
[16]
。RTTOV 是欧洲中期数值天气预报中心同化业务使用的辐射传输模式,
可从欧洲中期数值天气预报中心官网(https://nwp-
saf.eumetsat.int/site/software/rttov/documentation)下载,其优点是计算快速,并且有较为完
善的气体吸收参数化方案。Matricardi
[17]
详细讲述了 RTTOV 与其他的一些辐射传输模型的
计算效率的比较。RTTOV 的核心是气体吸收导致的层光学厚度的快速参数化
[18]
。目前最
新版 RTTOV12 包含了云散射模块(RTTOV_SCATT),能够更好地模拟有云条件下的短波和
红外辐射
[19]
。
FY-4A 卫星对地球区域大气和地表进行高频次观测,为提高天气预报准确率提供监测数据和
产品
[20]
。FY-4A 数据自 2018 年 3 月起提供,可从风云卫星遥感数据服务网
(http://data.nsmc.org.cn)下载。FY-4A 星的扫描成像辐射计(AGRI)一共有 14 个通道,包括
6 个可见/近红外波段、2 个中波红外波段、2 个水蒸气波段和 4 个长波红外波段。AGRI 的
全盘扫描时间是 15 min,对于可见光和近红外通道的空间分辨率是 0.5~1.0 km,对于红外通
道的空间分辨率是 2~4 km,它的高时空分辨率特性有助于识别和跟踪初生对流这类小尺
度、快速演变系统。FY-4A 产品已被用于闪电监测
[21]
,反演多层云、火山灰高度等
[22-23]
科学
产品。
基于卫星遥感反演 τ
COT
和 r
eff
的基本原理是:云在可见光波段的反射率主要取决于 COT 的值,
而在近红外波段,其反射率主要依赖于云滴有效半径
[9-11]
。所以需要选取双通道进行联合反
演。根据 AGRI 在水汽窗口的短波光谱特征主要集中在 0.470,0.650,0.825,1.375,1.610
μm
[24]
。本文基于 AGRI 第 2(0.55~0.75 μm)和第 5(1.58~1.64 μm)通道,研究云滴谱分布对
有云天气情况下这两个通道的辐射传输特性,并构建查算表用来反演 τ
COT
和 r
eff
。所用数据包
括 AGRI 的第 2、5 通道的反射率一级数据,以及 AGRI 云类型二级产品。云类型产品将云
分为暖(液态)水云、过冷水云、混合云、不透明冰云、卷云(即半透明冰云)和多层云(上层
半透明,下层不透明)。由于本文只研究水云,因此使用该产品剔除其他云类的影响。
3 水云辐射特性模拟计算的理论与方法
3.1 云滴谱分布特征
云的微物理特性
[25]
包括云粒子的相态、大小、形状和浓度等,云滴谱分布是最重要的云微物
理特性之一。在 MODIS 云反演算法中
[7]
,云粒子谱分布形式采用对数正态函数:
n(r)=N2π√rlnσgexp[−(lnr−lnrg)22ln2σg],(1)n(r)=N2πrlnσgexp-(lnr-lnrg)22ln2σg,(1)
式中:N 为单位体积内所有云滴的总数;r 为云滴半径;r
g
和 σ
g
分别为云滴几何平均半径和几何
标准差,它们的取值确定了云滴谱的形状。在 MODIS 云反演算法中 σ
g
为定值,取
ln σ
g
=0.13。
而在 WRF NSSL-2mom 参数化方案中
[26]
,粒子谱分布形式服从修正 Gamma 函数:
n(r)=3Nr2r3gexp[−(rrg)3]
。
(2)n(r)=3Nr2rg3exp-rrg3。(2)
在给定谱分布下,有效粒子半径 r
eff
可以定义为
reff=∫rmaxrminn(r)r3dr∫rmaxrminn(r)r2dr,(3)reff=∫rminrmaxn(r)r3dr∫rminrmaxn(r)r2dr,(3)
式中:r
max
、r
min
分别为云滴半径的最大、最小值。
将(1)式代入(3)式可得
reff=∫rmaxrminN2π√lnσg⋅1rr3exp[−(lnr−lnrg)22ln2σg]dr∫rmaxrminN2π√lnσg⋅1rr2exp[−(lnr−lnrg)22ln2
σg]dr
。
(4)reff=∫rminrmaxN2πlnσg·1rr3exp-(lnr-
lnrg)22ln2σgdr∫rminrmaxN2πlnσg·1rr2exp-(lnr-lnrg)22ln2σgdr。(4)
由(4)式可知
rg=G(reff),(5)rg=G(reff),(5)
即 r
g
为 r
eff
的函数。同理,粒子谱分布形式服从修正 Gamma 函数时,r
g
也是 r
eff
的函数。综合
(1)~(5)式可知
n(r)=F(N,reff,r)
。
(6)n(r)=F(N,reff,r)。(6)
当给定云滴总数 N 和 r
eff
时,可以得到云滴数浓度随云滴半径的变化。图 1 为不同 r
eff
取值下
的两种云滴尺度谱分布经归一化处理[ ∫∞0∫0∞n(r)dr=1]后的示意图,图 1(a)为对数正态谱分
布,图 1(b)为修正 Gamma 函数谱分布。云滴谱通常表现为云滴浓度随 r
eff
迅速增加,到某个
极大值后又随 r
eff
缓慢地减小
[27]
。可以看出:r
eff
越大,谱形越宽,随 r
eff
增大时,服从修正
Gamma 函数分布的尺度谱的谱形比服从对数正态函数分布的尺度谱的谱形要宽,峰值更
小。这说明,随着云滴粒子有效半径 r
eff
的增大,采用修正 Gamma 函数来拟合云滴谱时的云
滴浓度比采用对数正态函数来拟合云滴谱时的云滴浓度更低,云滴尺度更大。
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