OE:有云大气下的红外快速辐射传输模式ERTM
发布时间: 2020-12-28


射传输模式被认为是联系卫星观测与大气、陆面和海洋环境变量的纽带,是支撑数值天气预报和遥感应用不可或缺的观测算子。因此,高精度高效率的正演辐射传输模型是云遥感反演的核心,同时对卫星传感器定标,资料同化以及模式评估都具有十分重要的意义。

我系张峰教授团队建立了红外快速辐射传输模式(ERTM),用于模拟Himawari-8卫星上搭载的成像仪(AHI)观测的亮温该研究于2020年发表在《Optics Express》期刊上。张峰教授为通讯作者,博士生李雯雯为第一作者,合作者包括中国气科院科学研究院石怡宁博士、日本东北大学Hironobu Iwabuchi教授、加拿大气候分析中心李江南研究员、中国气象局数值预报中心韩威研究员、中国科学院遥感与数字地球研究所胡斯勒图研究员等人。ERTM包含了分段排序相关K分布气体吸收方案(AMCKD)、云的光学性质参数化和四流累加辐射传输算法。ERTM模式中冰云光学性质参数化基于Voronoi冰晶模型,而水云参数化则基于Lorenz-Mie理论。研究以由64流的离散纵标辐射传输算法(DISORT)耦合逐线积分辐射传输方案(LBLRTM)组成的辐射模式为真值系统评估了ERTM的计算效率和精度。在标准廓线下,任何云状态假设和天顶角下,亮温差(ERTM模拟的亮温与精确模式结果的偏差)的绝对值均小于0.3K(图1)。而且,亮温差对天顶角的依赖性更大,而对云的有效半径或云顶气压的依赖性较小。对于AHI所有热红外通道,ERTM模拟亮温的均方根误差(RMSE)在AHIB1613.28μm)通道达到最大值,为0.21 KB13通道达到最小值,仅为0.04 K。而ERTM的计算效率比精确模式高了约五个数量级。

此外,以日本东北大学ICAS云遥感系统反演的云微物理特性作为输入,将ERTM应用于20151036:00 UTC的台风“彩虹”案例中,并从模拟区域中随机选取1000个有云点,将ERTM模拟亮温与精确模式的结果进行比较。结果如图2所示,ERTM的模拟结果与精确模式的结果高度一致,每个通道下,几乎所有的像素点都落在1:1线上,而且模拟亮温的最大均方根误差出现在B10通道,仅为0.3665。为了进一步评估ERTM的性能,将其模拟的亮温与AHI观测结果进行比较。如图3所示,观测亮温与模拟亮温分布高度相似。最后,我们对研究区域内的观测亮温与模拟亮温进行了定量比较。图4展示了各通道下冰云和水云的AHI观测亮温与ERTM模拟亮温之间绝对偏差的小提琴图。对于所有的热红外通道,平均绝对偏差都小于2,并且90%的像素点的绝对偏差都小于3。这证明了ERTM在有云大气下都具有较好的亮温模拟能力。

Li Wenwen, Feng Zhang*, Yi-Ning Shi, Hironobu Iwabuchi, Mingwei Zhu, Jiangnan Li, Wei Han, Husi Letu, and Hiroshi Ishimoto, 2020: Efficient radiative transfer model for thermal infrared brightness temperature simulation in cloudy atmospheres, Opt. Express, 28, 25730-25749. https://doi.org/10.1364/OE.400130


1. 在热红外通道 B107.35μm)、B129.63μm)和B1411.24μm)下,在两个天顶角下(20°50°),冰云亮温差随冰水含量(IWP)的变化(左列)以及水云亮温差随液态水含量(LWP)的变化。

2. 台风“彩虹”2015103日,06UTC)案例中,ERTM对研究区域内随机选取的1000个点各通道的模拟亮温和标准模式(LBLRTM+ DISORT)结果的对比。

3. AHI观测亮温(a-c)与ERTM模拟亮温(d-f)在B10 (7.35 μm), B12 (9.63 μm), B14 (11.24 μm) 通道的对比g-i)为两者之差。

4. 每个通道下,ERTM模拟亮温与AHI观测亮温的定量小提琴偏差图,左图为冰云,右图为水云。