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利用地基微波辐射计对比分析云卫星的北极夏季云液态水路径

Georg Heygster¹⁾

1. （不莱梅大学环境物理学院，德国不莱梅28357）

摘 要：北极地区的云严重影响区域的辐射平衡、气温、海冰的融化结冰。尽管他们的意义重大，但对极地地区的云还是缺少系统可靠的观测。2006年发射的云卫星携带94GHz的云剖面雷达（CPR）可以缩小这种差距。本文将比较重要的参量之一云液态水路径（LWP），数据来源于云卫星观测资料和2008年8月至9月Oden号研究船在北极夏季云海洋研究巡航期间的微波辐射计（MWR）资料。在45天的北极夏季云海洋研究巡航期间，收集的数据对比分析在小于3小时和100k公里的天数只有9天，而对比分析在小于1小时和30公里的只有两天。这两天（8月5号和9月7号）天空斑状分布的云可以解释两种液态水路径反演在散点图上较差的对比分析关系，而在MODIS（中分辨率成像光谱仪）图像上的一致性可以证明这一点，Oden观测的液态水路径的平均值（40-70g.m^-2）系统性的高于云雷达相应的观测值（0-50g.m^-2）。这些都是小水滴普遍低的液水路径的案例，也可以用云剖面雷达对小水滴或地物杂波小的敏感性来解释。

关键词：Cloudsat卫星；液态水路径；北极地区；微波辐射计；对比分析

一 引言

液态水路径（LWP）是单位面积空气所含液态水的积分，常用单位是g.m^-2。它对地球-大气系统中的能量（潜热）传播具有重要意义。用卫星观测数据来反演云特性的方法从上世纪80年代就已经提出。地基微波辐射计遥感云特性来获取LWP的方法从上世纪70年代（Karstens等，1994）就已经提出。尤其是，星载遥感云参数越来越重要，特别是在微波频率范围内（Stephens、Kummerow,2006）。云液态水路径已经从卫星微波遥感获得达30年之久（Greenwald等，2007）。自从专用微波传感器/成像仪（SSM/I）发射后，大量LWP反演算法被提出（Liu、Curry等，1993）。Key和Intrieri（2000）用AVHRR卫星上同相位云案例证明了同相位粒子的反演。Sassen等（1999）用雷达反射率和云滴浓度来反演液态水含量。混合相位云检索算法（MIXCRA）（Turner,2005,2007）结合了红外和微波观测。来自全球海洋的星载被动微波观测液态水路径值被Orsquo;Dell等研究来获取液态水路径气候学。

在北极有高反射率的雪和冰面的区域，云的存在是地表能量平衡的一个重要因素，它也会反过来决定北极海面冰层的融化或冻结。因为观测的限制，我们对北极的云的理解还是模糊的，这会使在气候和数值预报模式中检查正确的北极云的表示变得困难。特别是在北极夏季，有多层云结构存在于最低尺度的大气，温度和水汽会经常出现逆温和上下倒置(Curry等,1996)。总之，在北极地区夏季的LWP特性还没有被很好的理解。

现在有3种主要的研究项目：一是北极海洋热平衡项目（SHEBA，1997-1998），它提升了对北极和全球气候的认识并且要求多元数据集；二是大气辐射处理项目(ARM，1989年起)，它处理跟全球气候变化相关的科学不确定性，特别关注了云的重要作用和他们在大气辐射反馈过程中的影响；三是第一个国际卫星云气候学项目（ISCCP，1984年起）局部实验（FIRE-Ⅲ，1995-2000）（Walsh，2008），它主要目的是检验云在地表、大气和太空之间辐射交换中的影响，来研究地表是影响边界层云层的演变(Curry等,2000)。这些项目对高纬地区云液态水路径研究的发展十分重要。在2006年4月，发射的一颗携带有94GHz云剖面雷达（CPR）的Cloudsat卫星提供了丰富的资料来评价云参数廓线，旨在提高遥感观测云新方法的发展，并因此提高云参数化的过程。在2008年8月初，瑞典破冰船Oden号为了北极海洋中部的北极夏季云海洋研究（ASCOS）驶离斯瓦尔巴朗伊尔城。作为对国际地球极年的贡献，形成的观察和云的循环演变被用一系列的仪器来形成，在他们中有微波辐射计（MWR）来测量云参数，而不需要考虑到像海冰或无冰水面等的表面影响。这是主动微波观测观测太空和被动遥感器观测北极比较的一个明显的优点，因为发射面也是一个重要的问题。从微波辐射计反演的LWP不确定的值是25g.m-2（Westwater等，2001）。估计垂直柱积分LWP被证明是可靠的（Shupe等，2007）。结合红外和微波方法在未来可将随机误差减小到4%（Turner，2007）。所以从Oden和Cloudsat上获取的观测数据集是可比较的。在本研究，Oden是用来检验Cloudsat液态水路径反演值的正确性的，而在最后对比分析的观测结果将被确定。Cloudsat的数据将会在未来应用于反演北极范围内的LWP值。

二 数据

在本文，用来比较的两组数据集来自云卫星云剖面雷达的主动观测和瑞典研究船Oden号上的微波辐射计。处理生成对比分析文件的过程将在第三部分详细介绍。每一个卫星数据文件都包含云卫星一天的14或15个轨道的数据集。云卫星CPR的数据将以HDF格式保存。2B-CWC-RVOD（雷达云水可见光光学厚度产品）数据集包含其他单位是g.m^-2的液态水路径参量，经纬度和时间。Oden数据以CDF格式保存，包含有日常的总液态水路径值和总时间。船的位置（经纬度）和数据可以从Oden号观测中获取，它用的是Oden气象台站的日志文件。

2.1 Cloudsat

Cloudsat是一颗太阳同步卫星，是 A-Train卫星的组成部分（Vicente等，2006）。它只携带了云雷达（CPR）一个传感器，是最低点的一个94GHz（波长3mm）的雷达。云雷达接收被云后向散射回来的能量，就像雷达远距离的功能一样（Li等，2007）。这些数据有240米的垂直分辨率，传感器提供的是500米垂直分辨率和1.5千米水平分辨率的过采样反射率廓线。云卫星和云剖面雷达的仪器参数在表一中介绍（来自云卫星标准数据产品手册，2008）。

表一 云剖面雷达仪器参数

雷达接收到的能量被定义为（Probert-Jones，1962）

其中是发射功率，G是天线增益，是波长，是天线半功率波束宽度，是距离分辨率，是气象目标物的斜距，是云的最小探测值-28dBZ的反射率，L是信号损失。本文 将讨论云的翻身对接收回波功率的影响。

云卫星数据产品雷达可见光光学厚度云液态水含量（2B-CWC-RVOD）包含反演的估计云液态水含量、冰水含量、有效半径和云卫星上云雷达相关雷达廓线（Wood，2008）。2B-CWC-RVOD产品是用云卫星廓线雷达的数据、其他云卫星二级产品和其他来源的数据计算出来的。它包括来自2B-TAU的可见光学厚度；2B-CLDCLASS处理多种云类型；2B-GEOPROF估测垂直大气柱的雷达反射率因子；ECMWF-AUX的温度模块是从ECMWF分析插入到云卫星样本位置（Grenier等，2009）。当可见光学厚度信息不可得时，雷达唯一版本（2B-CWC-RVOD）就来测定液态含水量。2B-GEOPROF-LIDAR（来自云卫星和Calipso激光雷达的云几何廓线）和2B-GEOPROF（云几何廓线）产品也同样用来减少地表对液态水路径的杂乱影响。

2.2云卫星液态水路径反演

云对微博辐射是弱散射体（Miller和Stephens，2001）。液态水路径的反演结合了用可见光学厚度（）处理后的雷达反射率因子（Z)，假设没有重要的大量细雨或云。对液态云滴的贡献是一个典型的对数正态分布模型，定义为

是某一高度水滴的数浓度分布，是小水滴半径，几何平均半径，是分布宽度参数。液态水含量（LWC）被定义为

其中是液态水的密度。LWP是对LWC从云底到云顶的积分。

可见光光学厚度定义为

是可见光消光系数。

Austin和Stephens提出了订正算法（2001）。液态和冰态反演是在整个雷达廓线中分别反演的，然后在整合到一个同一廓线中去（Wood，2008）。液态水含量反演算法假设整层云都是液态水滴。而新的算法假设云卫星仅有一个相态，液态或冰态。位置是从一个基于ECWMF温度差值到云卫星数据方格的简单方案中分解出来。云卫星廓线高于0℃的那部分被当作纯液态，低于-20℃的被当作纯冰态，在这之间的冰水混合态根据冰水数浓度的温度成线性关系，并且调整来获得从-20℃纯冰到0℃液态水平滑的廓线。

2.3 Oden微波辐射计

ASCOS观测在综合研究中监视从400米深度到大气顶层垂直结构。其中一个目标是测试和实施可靠的卫星算法，用于区域性气候监测，并为北极高寒气候系统提供综合数据。

本研究中使用的数据是双通道（23.8 GHz和31.4 GHz）MWR的测量。 它是一种向上看的仪器，用于测量大气中的辐射下流，以获得LWP。 Oden MWR规模小于2-3分钟。 这里使用的数据被重新处理以包括关于超冷却液体水的介电常数和干燥空气吸收的更新信息，产生约25g m-2的LWP不确定度（Westwater等人，2001）。

2.4双通道微波辐射计LWP反演

Oden采用MWR来测量23.8 GHz和31.4 GHz两个频率的下行微波辐射。第一个频率位于22.2 GHz水汽吸收线的通道上，第二个频率位于大气窗口，当仪器视野中有云时，信号由液态水辐射控制（Turner，2007）。

液体云的光学深度使用平均辐射温度，宇宙背景温度= 2.75K和测量的两个频率的亮度温度Tb从两个通道亮度温度导出，即

取决于温度T的垂直剖面、压力P和水蒸汽密度或云液密度。

因为不能直接观测，所以从无线电通信或气候学估算，然后将无线电探空仪和气候学与辐射传递模型相结合，以提供LWP和总水汽的估计值（Westwater 等，2001）。

1. 方法

微波（23.8 GHz和31.4 GHz）辐射和红外（8-13mu;m和3-4mu;m）观测资料被用于反演LWP（Liljegren等，2001）。 微波辐射对大范围的LWP敏感（小于5至超过1000），并且红外辐射对于低于约60的LWP最敏感（Turner，2007）。 考虑到反向散射与目标直径的第6个功率成比例，具有94GHz雷达的CPR对大液滴敏感。 而最小可检测信号-28dBZ使CloudSat适合研究北极的云微物理学。

在本节中，我们减少了地面杂波和毛毛雨的影响。 匹配和比较这些观察的策略是找到更好的情况进行合理比较。 找到搭配是最重要的一步。 我们应该从不同的观察点在同一时间和位置获取LWP值。 为了解决抽样差异，在类似的空间尺度上分析了Oden和CloudSat观测值。 MWR具有比CloudSat 1.4-1.7公里更精细的空间分辨率。 Oden和CloudSat观测值分别于2008年8月3日至9月17日取每天平均。 不同情况下计算出标准偏差（见3.2节）。

3.1减少杂波影响

CloudSat获取LWP的反演需要关于粒子的假设：雷达散射特性和对数正态分布，这些分布适用于云粒子，但可能不适用于液滴尺寸。 然而，CPR对云粒子和毛毛雨液滴都敏感。 这就是为什么我们必须筛选出毛毛雨的情况。 最好的方法是从CloudSat中确定LWP，而不用毛毛雨，而最低云层的云底高度在500米以上。 2B-GEOPROF-LIDAR包含三个变量“云层”，“层基”和“云底”，可用于确定最接近地球表面的云层，并给出云层延伸到 地面附近的地面杂乱。

CPR地面杂波通常会污染最靠近表面的2个雷达箱，导致观察到的反射率误差。 在这段时间内，地面杂波可能会影响到最接近周围的约4个雷达箱，但是其中一个“撤退”方法可以应用于数据。 估计表面杂波，并从表面上方的2-5槽中观察到的反射功率中减去表面杂波。 2B-GEOPROF中的CPR-Cloud-mask变量指示那些雷达箱被地面杂波污染，并且反演不包括这

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