使用MODIS近红外通道与水汽吸收带进行多层云探测与识别外文翻译资料

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使用MODIS近红外通道与水汽吸收带进行多层云探测与识别

GALINA WIND, STEVEN PLATNICK, MICHAEL D. KING, PAUL A. HUBANKS,MICHAEL J. PAVOLONIS, ANDREW K. HEIDINGER, PING YANG, AND BRYAN A. BAUM

(Manuscript received 4 August 2009, in final form 23 June 2010)

摘要

对在美国国家航空航天局地球观测系统（EOS）Terra和Aqua航天器上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）的Collection 5的处理中包括一种用于探测白天多层云的算法，该算法的主要目的是检测多层云，特别是检测光学厚度薄的冰云覆盖在较低高度的水云上的情况，这种薄冰云的存在使得在使用假设单一视场中只有一层的云模型进行云有效粒子半径反演时存在困难。该算法使用MODIS 0.94mu;m水汽带和二氧化碳带一起对两个云上有沉淀现象的水云进行反演，分析其不同之处并结合其他测试，分析出了多层云可能分布的场景。多层云的存在导致通过MODIS 0.94mu;m水汽带和二氧化碳带的反演具有很大的差别。在本文中，描述了一种MODIS的多层云算法，在案例中使用了该算法的结果，并且全球统计讨论了MODIS观测到的多层云。本文也给出了一个利用理论研究模拟的多层云的结果，将此结果与另外两个可比较的被动成像器的反演结果进行比较。结果表明，MODIS多层云检测算法对具有不同红外相态的多层云有一定的识别能力。

1.简介

平面平行单层云辐射传输 （RT）模型由被动成像仪例如中分辨率成像光谱仪 （MODIS）（Barnes et al., 1998）在算法中使用，反演云相态，云顶压力，光学和微物理特性（King et al.,2003）。这种RT模型的使用，正如被许多已有的研究和理论计算所证实的那样，有较好的模拟结果（King et al., 2004; Mace et al., 2005）。该模型可用于某些反演例如云的垂直结构中有多层云（例如重叠在水云上的冰云）和最上层是光学厚度厚的多层云等情况。然而，当相对较薄的卷云覆盖在水云上时，使用 RT模型可能导致云有效粒子半径的误差（Davis et al., 2009）。当卷云光学厚度太薄时，反演的云被认为是水云，反演结果往往会产生异常大的水滴。

由于不同云相态的多层云导致有效粒子半径反演存在误差与问题，因此不可避免地影响云统计数据，则该结果应在进一步分析时排除。

已经有其他算法用于利用被动成像仪识别多层云。由Pavolonis和Heidinger（2004）开发的算法使用了不同通道的反射率和亮度温度，这种方法可以应用于当前多光谱成像仪器，如高分辨率辐射计（AVHRR），海洋与大气管理局（NOAA）航天器和MODIS。这样的方法也可能运用到NPP上红外可见光成像仪辐射计（VIIRS），这个算法也可用于NOAA的 AVHRR（CLAVR-x）云处理系统（Heidinger et al., 2005）。

由Baum和Nasiri开发（Baum et al., 2000; Nasiri et al., 2004）的算法是一个以统计学为基础的算法。用户定义区域的大小，通常为200times;200像素，但也因为要求地区有一些晴朗的天空所以存在一定的限制; 该算法是为MODIS仪器开发的，需要在大范围内进行使用并且需要在每个区域内都存在晴空像素，这降低了有效的算法分辨率和实用性。在第5节中我们将展示一个我们的算法与Nasiri-Baum算法的比较。

Chang和Li提出了另一种多层云检测方法(Chang et al., 2005)。他们的方法是基于不同的云反射率来估算卷云的反射率，利用二氧化碳切片法反演云顶温度，通过云的反射率，由此计算出云光学厚度。如果云光学厚度与使用可见光或短波红外(SWIR)波段反演的云光学厚度显著不同，则可能有水云在卷云下面。我们没有在Collection 5中使用这个方法，由于它需要红外卷云的发射率，此发射率是由MODIS云端特性产品产生的 (Menzelet al., 2008)，但是我们所研究的多层云的不确定度使得算法难以评估。

MODIS对多层云检测的算法依赖于使用0.94mu;m波段反演的云特性与使用二氧化碳切片法计算出的云顶高度之间的差异，且0.94mu;m波段对光学厚度薄的卷云相对不敏感。从这一差异，以及一些其他测试，分析反演的红外和SWIR云相态和反射率的差异。

Joiner等人对MODIS多层云检测算法的通过CloudSat进行了初步评估(2010)。这个评估作为研发多层云检测算法研究的一部分，且通过对OMI计算出云顶压力。Joiner等人发现MODIS多层算法与CloudSat算法的一致性较好，在5kmtimes; 5km区域的一致性为83.4%。我们在第5b节中详细讨论了评估结果。

在接下来的讨论中，我们提出了MODIS多层云检测算法，描述了如何将多层云信息存储在MODIS(MOD06/MYD06)中的，此产品为HDF产品，并且此结果是基于之前已经进行模拟反演的多层云，并与其他算法比较过后的产品。简要总结接下来的讨论，第2节描述了算法如何存储结果和数据格式。第3节给出了RT模拟的细节 ，并描述用于创建数据集的方法。第4节给出了在模拟场景中应用MODIS多层云检测算法的结果以及选定的MODIS数据集。第5节讨论了我们与其他被动遥感器探测多层云的结果的直接比较，并给出了CALIPSO进行验证。我们在第6节中展示了多层云数据的统计结论，正在进行工作和未来的方向将在第7节中讨论。

2.算法描述

MODIS多层云检测使用了多个波段，反演的主要内容是对两种不同方法得到的云上可沉淀量的差异进行检验。

1. MODIS CO2 切法

第一种方法是基于利用MODIS通道中心为13.3、13.6、13.8和14.2mu;m的通道从CO₂切片得到的云顶压力(Menzel et al., 2008)。得到云顶压力后，获得云顶水汽量(PW_{CO 2})。当多层云出现时，将反演低的云上可沉淀量。

1. 0.94mu;m 云上可沉淀量

第二种方法是在MODIS 0.94mu;m波段吸收水汽，采用迭代法反演云层以上可沉淀量。这是可行的，因为云反射率光谱范围在0.86到0.94mu;m之间，测量到的云反射率的差异是由于水汽造成的。

云顶压力的测量用于查找MODIS大气透过率表的0.86和0.94 mu;m，通过使用40年欧洲天气预报中心（ECMWF）ERA-40大气剖面数据库。该查找将双向的大气透射率的矢量作为每个波段的云上可沉淀量的函数，然后将这些透射率矢量应用于测量的反射率。在0.94mu;m波段吸收的主要因素是水蒸气，则如果观察者和云之间没有水蒸气，则可以假设测量的反射率是相同的，使用它作为假设我们寻找两个向量的点相交。

我们选择忽略一个很小的臭氧吸收量，它在0.86mu;m波段，因为它没有明显的影响交点。然后我们利用反演的水汽量对11mu;m辐射进行大气辐射修正。测量到的11mu;m辐射由三部分组成：地面发射辐射，来自云层和云层上方大气的辐射。我们假设云发射率是统一的，因此，我们不处理来自地面的辐射。则我们必须从测量中减去大气辐射，并修正11mu;m通道中水汽吸收的结果。则最终得到的校正的辐射如下:

其中I_meas是测量的辐射亮度，T_{mean_above_cloud}是来自给定的平均温度，并且trans是11mu;m处的单向大气透射率。

整个过程重复使用校正的11mu;m辐射作为云顶温度的来源。我们发现，一个额外的迭代就足以使检索收敛到0.25K以内。就我们的目的而言，我们认为这是一个足够的精确度。如果一个高而冷的云(T_c＜265 K)上面几乎没有水汽，在大气中垂直移动，它的反演温度和压力几乎保持恒定，因为小于0.5cm的水蒸气量的大气透射率对压力显示非常小的依赖性。对于这样的云，11mu;m和0 .86mu;m透过率的变化与高云的变化大致相同，但如果云层上方有＞1cm以上的可沉淀量，则0.94mu;m透过率会有8%的变化。如此式：

600和900 hPa上层云层可沉淀量的误差随上覆冰云光学厚度的增加而增大。研究结果表明，无论低层云层位于哪里，在800到1000 hPa之间的结果都是相似的。选择900 hPa的低层云压作为默认值，我们减小了地面高度的影响。基于这一假设的云顶可沉淀量反演可以减轻“冷却”的影响。此过程不影响单层云的结果。由于0.94mu;m和0.86mu;m通道对多层低层云层的存在更为敏感，因此反演到的云层可沉淀量值与通过二氧化碳切片中进行了同样的检测所得到的结果相差很大。设置一阈值，将像素标记为含有多层云的标记。另外，在第3和第4节中讨论前向辐射传输模拟，从而证实此传输模拟可行。

1. 案例反演

图1显示了对MODIS数据集的反演。这些数据来自2008年10月25日UTC 00：15时在西太平洋东部的Terra MODIS。这些图像展示了利用上述云上可沉淀量法获得多层结果的过程。图1a显示MODIS波段6，2，26(1.64，0.86，1.38mu;m)的假彩色图像，图上有薄薄的卷云在积云上移动。在这种假彩色组合中，金色表示水云出现，蓝色和白色表示冰云出现，通常在海洋边缘出现。在图像中可以看到一些薄薄的卷云与水云重叠的区域，并呈现出一种绿色的色彩。图1b是使用上述CO₂切片法(PW_CO2)对云层可沉淀的MODIS云顶属性算法的图像。图中显示整个云中的水汽含量较低，这表明是高层的云而不是低层的云。图1c是一个标准的0.86-0.94mu;m云上可沉淀量(PW_0.94)的图像，它对低云更敏感，因此给出了较高的云层可沉淀量。图1d是上述CO₂切片法的云上可沉淀量与0.94mu;m算法之间的差别图像，低空云层的轮廓是清晰的，在差分图像中可见，随着卷云向西变厚，更多的云可能被标记为多层云，并通过0.94mu;m的云顶特性影响积云的垂直位置。图1e显示了上述云的可沉淀量反演，其中低层云被假定在900 hPa高度。虽然云层较厚，但它们仍能探测一些来自低层云的不同情况。图1f显示了900hpa检索与CO₂切片法产生的差异。

最后两幅图像是反演的云光学厚度的有效粒子半径。暖色代表反演的液态水云，冷色代表反演的冰云。光学厚度图像表明卷云在重叠区域是相当薄和相当均匀的且上覆卷云对光学厚度的影响不明显，即薄卷云对光学厚度的贡献很小。相反，薄卷云对云有效半径反演的影响要大得多。准确地说，实际的云微观物理性质在重叠区是会发生变化的。

图1 由Terra MODIS在2008年10月25日00：15 UTC，获得西太平洋附近的日本的水汽特性（a）由MODIS数据集组成的假彩色图像，显示金色的为水云，蓝色和白色的为冰云，绿色的为重叠云。云层以上可沉淀量来源于 (b)CO₂切片和 (c)0.94mu;m太阳吸收 (d)差异是从这两种方法中对比出来的 (e)通过假设低云位于900 hPa和1000 hPa (f)上述PW结果和CO₂切片的差异 (g)云层光学厚度和 (h)液态水和冰云有效粒子半径的反演值

图2显示了多层云对云光学厚度和云有效粒子半径的统计。在压力＞550 hPa时，选择忽略CO₂切片结果，以尽量减少再测试的可能性。根据垂直结构方向的改进，将MODIS CO₂切片算法中使用的的分辨率与Collection 6相比，这一在550 hpa的限制在将来可能会得到解决。

图2 如图1所示为冰云内柱状图的光学厚度和有效粒子半径的场景。有效粒子半径直方图显示了一个当多层云未从场景中移除时的有效粒子半径，这些小的有效粒子半径反演来自水云信号与相对弱的卷云信号的混合。

1. 可能的限制

由于从被动传感器推断云发射率的不确定性，在光学厚度薄的卷云存在的情况下，会获得虚假的多层反演。 如果云层非常薄，表面的辐射会使云处于比真实高得多的压力下，这意味着0.94mu;m云顶属性由于表面污染，而非多层情况，将反演比CO₂切片法要高得多的云层沉淀物值。水云层最有可能将光学厚度提升到4以上，如果水云太薄，无法达到4的阈值，我们很难反演有效半径。但是对于薄云，整体有效粒子半径反演的不确定度远高于20%。无论如何，在任何统计研究中，都应该大大减少误差。

我们还必须考虑在明亮表面上出现单层云的情况，该算法有可能将明亮表面上的薄卷云误认为是多层云。0.65和1.24mu;m反射率分别用于观测植被和冰雪。云层反射率在该光谱区域相当平坦，而地表反照率变化很明显。所以对于真实的多层云情况，反射率将接近1.0，但在明亮表面上的一层薄卷云则不然。使用0.86mu;m反射率是有效的，且使用反射率为0.65mu;m和1.24mu;m，以检查明亮的表面，阈值设置如下：

这些阈值是在案例研究的基础上经验推导出来的。

1. 云相态实验

除了上述算法之外，另一项测试是基于两种不同方法的云相态的反演。第一种方法是MODIS SWIR动态相位(SP)算法，它使用了大量的云

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