1 引言
云是大气水汽凝结的产物, 是大气动力和热力过程的表现（Goloub et al, 2000）。云顶温度和云顶高度等参数可以诊断天气系统和对流发展的强度, 在天气分析、 数值预报及航空气象等方面都具有重要的价值（Chahine, 1974; 吕达仁等, 2003; 陈渭民, 2003; 李典等, 2012; 陈英英等, 2013）, 同时这些云产品还是生成其他下游产品（如云类型、 云光学、 微物理、 辐射）的先决条件（王胜杰等, 2010; 张志清等, 2017）。卫星能够提供多时次、 大范围、 连续性的云微物理探测信息（范思睿等, 2018; 徐小红等, 2018）, 自1960年第一颗气象卫星发射之后, 气象学家就一直没有停止过利用气象卫星进行云的观测和研究（Hasler et al, 1983; Schreiner et al, 2001; Platnick et al, 2003; Hamada et al, 2008; Yu et al, 2009; Marchand et al, 2010; 刘健等, 2011; Yang et al, 2012）, 国内外很多卫星都具备各种云产品反演能力并对产品的可靠性进行了验证（Frey et al, 1999; Hawkinson et al, 2005; Naud et al, 2006; Bedka et al, 2007; Dong et al, 2008; Smith et al, 2008; Kim et al, 2011; Lavanant et al, 2011; Wang et al, 2018; 周毓荃等, 2008; 曹芸等, 2012; 樊宏杰等, 2017）。因EOS/MODIS资料易于获取、 精度高, 在天气应用和产品的对比分析研究中得到广泛应用（Platnick et al, 2003; 刘忠等, 2005; Dong et al, 2008; Marchand et al, 2010; 曹芸等, 2012）。
风云四号（FY‑4A）卫星, 是中国自主研发的第二代静止气象卫星, 于2016年12月11日成功发射。该卫星通过采用多项先进技术（Yang et al, 2016; 董瑶海, 2016; 陆风等, 2017）, 比第一代静止气象卫星（风云二号, FY‑2）在性能上得到了显著提升, 如观测通道从FY‑2卫星的5个扩展到14个（张鹏等, 2016）, 全圆盘图像观测时间从0.5 h缩短到15 min, 最高空间分辨率从1.25 km提高到0.5 km。因此, FY‑4A卫星生成的产品是目前运行的FY‑2卫星的160倍（张志清等, 2017）。作为科学实验首发星, FY‑4A主要用途是验证新技术, 发展新应用。为了更好地将FY‑4A产品应用于天气分析和数值预报, 非常有必要对其产品精度开展对比分析和评价。
鉴于此, 选取2018年7 -8月影响我国东南沿海地区的3个台风个例, 即: 1810安比（Ampil）、 1812云雀（Jongdari）和1818温比亚（Rumbia）, 对台风影响期间的FY‑4A卫星云顶高度（CTH）、 云顶温度（CTT）和云顶气压（CTP）产品, 与美国EOS/MODIS和日本Himawari‑8的同类产品进行了交叉检验分析, 以科学评估FY‑4A云顶参数的精度及其在台风监测中的适应性及可靠性。研究结果可以为我国风云卫星研制设计以及气象卫星相关技术参数改进提供用户反馈和科学参考, 从而提高风云卫星在灾害性天气监测与预警中应用水平, 减少人民生命财产损失。
2 数据获取及处理
FY‑4A云顶高度（CTH）、 云顶温度（CTT）和云顶气压（CTP）产品均来自于国家卫星气象中心, 其云顶参数反演原理既集成了FY‑2可见光红外扫描仪, 同时也参考了GOES‑R的算法（Schmit et al, 2005; Min et al, 2017）。具体反演流程是先利用FY‑4A多通道扫描成像辐射计（AGRI）的两个红外窗区（11.2 µm, 12.4 µm）和1个CO2吸收通道（13.3 µm）, 通过对CO2及红外通道的辐射传输计算及经过1D‑VAR迭代处理, 反演生成有云像元处的CTT产品; 然后通过中国气象局数值预报中心开发的T639提供的温度廓线资料, 再求得对应的CTH和CTP产品。该产品空间分辨率为4 km, 更新频次为10 min, 数据格式为NC, 命名规范为FY4A‑_AGRI‑‑_N_DISK_1047E_ L2‑_CTH‑_MULT_NOM_扫描时间_4000M_V0001.NC。数据采用CGMS LRIT/HRIT全球规范定义的静止轨道标称投影, 地理坐标可基于WGS84 参考椭球计算或通过FY4标称网格文件查找表获取。
Himawari‑8卫星是日本第二代气象卫星的首发星, 其光谱通道数和时空分辨率都较上一代静止卫星都有很大提升（王宏斌等, 2018）, 可通过自建的Himawari‑8卫星广播系统对其数据进行接收并生成一系列产品, 其中云顶参数产品由国家卫星气象中心和北京华云星地通科技有限公司联合开发, 算法开发团队同时也是FY‑4A产品攻关小组, 因此, 反演流程与FY‑4A一致, 通道选用与FY‑4A/AGRI相近的两个红外窗区（10.8 µm, 12.0 µm）和1个CO2吸收通道（13.5 µm）, 但温度廓线来自美国的GFS（Global Forecasting System, GFS）数值预报系统。该产品空间分辨率为4 km, 更新频次10 min, 生成格式为HDF, 命名规范为Himawari08_AHI_L2_ Cloud_扫描时间.hdf, 地理坐标获取方法同FY‑4A。
MODIS云产品首先通过我国风云三号地面应用系统进行接收和预处理生成1B数据, 然后利用美国威斯康星-麦迪逊大学（University of Wisconsin‑Madison, USA）的气象卫星研究联合会（Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies, CIMSS）开发的处理软件包IMAPP（International MODIS/ARIS Processing Package）系统生成。该系统主要利用CO2切片法反演得出, 并对半透明云辐射进行了校正, 其温度廓线同样来自美国的GFS数值预报系统。空间分辨率1 km, 更新频次24 h, 数据格式为HDF, 通过商用遥感软件ENVI的地图投影功能获取其准确的地理位置, 并对各产品进行物理量转化和质量控制。
为了保证统计分析结果之间具有可比性, 除了在数据的选取时间上高度接近（最大时间差为5 min）外, 还对FY‑4A和Himawari‑8的云产品进行空间格网重采样, 生成与MODIS云产品一致的1 km×1 km, 并再利用中央气象台发布的相近时刻的台风中心位置裁剪成一致的空间范围。
3 评价方法
根据中国人民共和国气象行业标准（QX/T 127-2011）, 气象卫星定量产品质量评价指标主要包括: 偏差（BIAS）、 绝对误差（AE）、 相对误差（RE）、 均方根误差（RMSE）、 相关系数（Corr）等（中国气象局, 2011）。为了从空间和量级两方面对不同卫星的反演结果进行对比（刘江涛等, 2019）, 选取了纬向的BIAS平均偏差场分析、 相关系数和散点图等直观的分析方法, 各参数计算如下:
平均偏差场（BIAS）的计算公式为:
,
相关系数（Corr）的计算公式为:
，
式中: N表示匹配样本数量; X表示被检验数据; Y表示检验源数据; 和 分别表示被检验数据和检验源样本均值。
4 结果分析
4.1 经纬向偏差折线图分析
图1 2018年7月19日不同卫星云顶温度沿经向（a）和纬向（b）的变化Fig. 1 CTT line chart of different satellites along longitude (a) and latitude (b) on 19 July 2018 |
图2 2018年7月19日不同卫星云顶高度沿经向（a）和纬向（b）的变化Fig. 2 CTH line chart of different satellites along longitude (a) and latitude (b) on 19 July 2018 |
在曲线的两端, 各卫星反演结果存在较大差异（图1,2,3）。如在经向的125oE以西和135oE以东[图1（a）], FY‑4A和Himawari‑8的云顶温度反演结果普遍高于MODIS, 而在13oN以南和23oN以北地区FY‑4A、 Himawari‑8和MODIS的反演结果各有差异。结合Himawari‑8卫星三通道合成云图[图4(a)]和MODIS的卷云检测产品[图4(b)]可以看出, 差异性较大的像元对应图像上两侧的边缘区, 在MODIS卷云检测图上显示该区域为透明薄卷云、 中低云或晴空小尺度云区, Himawari‑8三通道合成图上大多表现为透明的薄卷云, 在这种情况下, CTH等参数反演将存在无法订正的误差（林琳等, 2006）。受其影响MODIS反演的CTT为-20~20 ℃, CTH为4~6 km, CTP为400~600 hPa; 而Himawari‑8反演的CTT整体偏低, 与中心深厚的密蔽云区近似, 约为-60 ℃, CTH也在12 km以上, CTP在200 hPa; FY‑4A反演结果在经向与MODIS较接近, 在纬向则分布在MODIS和Himawari‑8之间。
4.2 散点图和整体偏差分析
具体分析两两卫星之间各参数的平均偏差（图6）可知, FY‑4A与MODIS反演结果的偏差最小, 其中CTT偏低6 ℃, CTH偏高1.3 km, CTP偏低159 hPa。理论上按照温度梯度大约是每升高100 m温度下降0.65 ℃, 若CTH升高130 m, 则CTT偏低6.0 ℃也接近合理, 但整体偏差绝对值距离实际应用还具有很大的不确定性。因此, 提高中低云区CTT的反演精度是整体反演精度提高的必要前提。
4.3 台风分区统计分析
台风云系是由深厚的云层结构组成, 且具有明显的水平分布特征。因此, 开展台风云系分区精度对比分析可以更精细地指导台风监测及预警业务。文中首先根据中央气象台发布的台风报文确定台风中心位置, 依次按照0~80 km、 80~200 km和200~400 km将台风分为中心区、 内雨带区和外围螺旋雨带区, 然后对各个范围进行缓冲区分析, 分别统计各分区的CTH、 CTT以及CTP偏差的均值信息。
表1 FY‑4A、 Himawari‑8、 MODIS卫星台风分区偏差统计结果Table 1 Regional deviations of FY‑4A, Himawari‑8 and MODIS satellites |
| 云顶参数 | 卫星比较 | 台风中心位置 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 0~80 km | 80~200 km | 200~400 km | 0~400 km | ||
| 云顶温度/℃ | F4‑H8 | 0.78 | 1.22 | 1.61 | 4.03 |
| F4‑MODIS | 1.65 | 2.83 | 7.38 | -0.29 | |
| H8‑MODIS | 2.28 | 1.61 | 5.77 | -4.31 | |
| 云顶高度/km | F4‑H8 | 0.03 | -0.13 | -0.56 | -0.45 |
| F4‑MODIS | -0.24 | -0.28 | 0.57 | 0.36 | |
| H8‑MODIS | -0.27 | -0.15 | 1.13 | 0.80 | |
| 云顶气压/hPa | F4‑H8 | 0.2 | 8.3 | 25.3 | 20.7 |
| F4‑MODIS | 5.2 | 6.6 | -30.3 | -22.5 | |
| H8‑MODIS | 5.1 | -1.7 | -55.6 | -43.1 | |
表中阴影加粗数字为每组偏差值最小组合 |
同时, 与整体表现不同的是, 在台风各分区内FY‑4A与Himawari‑8的反演结果最接近, 两者之间的偏差也最小, 这与整体表现出的FY‑4A与MODIS相关性最好, 偏差最小有所不同。具体原因可能与数据分辨率、 算法本身以及数值模式等因素有关, 还有待进一步深入研究。
5 结论
遥感产品精度分析与检验是沟通数据到信息转换的关键技术环节, 只有对各种遥感产品精度给出客观、 定量的评估, 才能进一步提高遥感产品定量化生产水平, 使其真正成为地球系统科学以及全球变化等重要科学研究的可靠信息源。本文结合台风应用实例, 从实际监测应用需求出发对我国自主研制的第二代静止气象FY‑4A的云顶参数产品和美国EOS/MODIS、 日本Himawari‑8卫星同类产品进行了对比分析, 得出如下主要结论:
（1） 在深厚的密闭云区, 三颗卫星反演的云顶高度（CTH）平均值均分布在12~16 km, 云顶温度（CTT）均在-40 ℃以下, 云顶气压（CTP）达100~200 hPa, 这与实际观测结果具有很好的一致性, 能够为气象云观测业务提供重要的参考。
（2） 整体上, FY‑4A反演结果与MODIS反演结果之间存在高度线性相关关系, 平均值偏差量值也最小, 但整体偏差绝对值较大, 这说明, FY‑4A静止卫星云顶参数反演能力逐渐能够接近同步轨道卫星, 但在有透明薄卷云和低云存在的情况下反演误差明显增大, 因此对云检测精度提出了很高的要求, 同时也可能与不同仪器对云的探测能力相关。
（3） 具体在台风应用方面, FY‑4A和Himawari‑8之间的偏差相对较小, 而且两者与MODIS之间的偏差也比整体误差小很多, 这表明目前云顶参数主要适合于台风中心及内雨带区这种深厚有组织的云系系统, 且无论是极轨卫星还是静止卫星, 其云顶参数产品的反演能力相近, 可根据实际业务条件选择使用。
（4） 不同分区内, FY‑4A与Himawari‑8、 MODIS之间的偏差与整体表现不同, 可能与不同仪器的空间分辨率、 不同仪器对云的探测能力、 云检测以及不同大气温度廓线数据等多种原因相关, 还需要在可能的条件下结合具体的反演算法和处理过程进行更深层次地分析。