利用探空数据评估中国MODIS大气可降水量产品外文翻译资料

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利用探空数据评估中国MODIS大气可降水量产品

文章发布在国际遥感杂志 2015年1月

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：17六月2015，在01:01

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利用探空数据评估中国MODIS大气可降水量产品

刘海雷 唐世豪 张胜兰 胡巨阳

成都信息工程大学大气探测重点实验室，成都，中国

中国气象局国家卫星气象中心，北京，中国

在线出版：28月2015。

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利用探空数据评估中国MODIS大气可降水量产品

刘海雷 唐世豪 张胜兰 胡巨阳

成都信息工程大学大气探测重点实验室，成都，中国；

中国气象局国家卫星气象中心，北京，中国

研究收集2012年1月到12月中国83个站点的探空资料，用于评价的中分辨率成像光谱仪（MODIS）近红外（NIR）和热红外（IR）大气可降水量（PWV）产品。结果表明，MODIS近红外PWV产品比热红外PWV产品，与探空数据有更好的一致性，相关系数高达0.95。近红外PWV产品的均方根误差（RMSE）在不同的站点有2到8毫米的变化，这显示了在中国显着的区域差异。平均误差约为5.03毫米（~ 35%），正偏差为2.56毫米（~ 18%），这表明一个轻微的高估出现。此外，MODIS热红外PWV夜间探测值比白天探测值与探空PWV符合更好。热红外PWV白天的平均均方根误差6.02毫米（~ 42%），正偏差为1.54毫米（11%）。夜间热红外PWV的平均均方根误差是~5.81毫米（~ 40%），负偏差约为0.04毫米（0.25%）。无论是近红外PWV或红外PWV在白天往往要高于无线电探空仪PWV。

1.简介

水蒸气是地球大气中主要的温室气体之一，而且了解其时空分布能更好研究水文循环，能源预算，全球和区域尺度的气候变化（Held and Soden 2000；Trenberth，Fasullo，and Smith 2005；瓦格纳等人。2006）。此外，水蒸气是一种影响地表遥感应用的重要的地球物理参数，例如，水蒸气是提高卫星数据反演地表精度的重要因素（Li et al.。2013）。

在中国由于东亚季风的影响，大气可降水量（PWV）具有很大的季节性变化（Zhai和埃斯克里奇1997；王和江2004）。在中国，PWV分布主要是由纬度、地势地理特征和季风决定。中国是研究在全球变暖中区域水蒸气反馈效应的典型区域（Takahashi等人。2008）。结果发现，从1970年到1990年，在中国大部分地区，全年PWV有所增加，（寨和埃斯克里奇1997；陈等人。2010）。此外，PWV的长期变化趋势与降水和地表空气温度的变化呈正相关，确认了一个正效应的温室反馈（Simmonds，BI，和Hope，1999；Li et al.。2012）。因此，准确的PWV对于进一步了解水的循环，能量平衡，以及中国及其周边地区的气候变化很重要。

由高分辨率卫星反演的PWV对于预测降水分布规律及PWV在区域尺度的季节变化和年际变化十分有用（chrysoulakis等人。2008；Şenkal等人。2012）。安置在Terra和Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）提供了新的数据集来监测地球上大尺度的大气水蒸气特征。MODIS是第一个使用近红外（NIR）波段和传统的热红外波段一起来反演PWV的太空传感器（Kaufman和Gao 1992；Gao和Kaufman 2003）。MODIS每天可以为同一个地方提供热红外PWV产品四次和近红外PWV产品2次。MODIS大气可降水量产品已广泛应用对地观测数据的评价，如无线电探空仪和GPS数据，并广泛应用于对天气，气候，水循环的研究中（高，陈，和李2004；McAtee和Maier 2006；Prasad和Singh 2009）。然而，在中国的广大地区，由MODIS反演的大气可降水量精度没有得到很好的评价。在这篇文章中，用收集的2012年1月到12月83个探空站点的PWV，来评估MODIS晴空时近红外和红外大气可降水量产品。在评估每站的MODIS PWV精度后，本研究还提出了在中国上空MODIS大气可降水量产品误差的空间分布特征。

2.数据与方法

2.1.MODIS水汽

在这项研究中使用的 2012年1月到12月中国地区MODIS二级水汽产品，是NASA从Terra卫星获取并提供，在美国航空航天局的地球观测系统数据和信息系统数据中心，通过简单的子集向导获得。MOD05_L2包括两种大气PWV产品，分别通过近红外和红外波段反演算法得来。由红外波段反演的PWV作为MOD07产品的一个组成部分，简单的加入大MOD05产品中，很方便。在白天，一个近红外算法被应用于全球晴朗的陆地上方，或陆地和海洋的云层上方。在无云的海洋区域，在扩展的反射区也提供了水汽估计。由红外算法获取大气信息在白天和晚上也适用于2级产品（Seemann等。2003）。

由MODIS近红外反演PWV是利用3个水蒸气吸收通道，中心近0.905，0.936，and 0.94mu;m，以及两个大气窗口（0.865和1.240mu;m）。比值法可以部分地消除由于地表反射率随波长变化而对大气水汽透射率的影响。MODIS大气可降水量产品精度可达到5–10 %（高和考夫曼2003年）。在黑暗或者是云雾条件下收集的数据来反演误差会更大。红外波段反演PWV最直接的实现方法是通过大气柱获得湿度廓线。MODIS大气廓线算法是可选择是否带有非线性物理反演的统计回归算法（西曼等人。2003年）。MODIS是在白天或者晚上，对陆地或海洋晴朗上空，在5km*5km的范围测量内的辐射值完成反演。算法利用波长在4.5微米到14.2毫米之间的11个红外波段。西曼等人通过与地表观测的比较来完成MODIS反演大气可降水量的评估。他们的研究结果表明，基于MODIS的水汽回归反演与微波辐射计PWV结果一致，均方误差（RMSE）为4.1毫米。

MODIS PWV对视场中的云的很敏感；因此，只有在晴空条件下收集的MODIS PWV数据才可用于本研究中。使用MODIS云掩膜产品（MOD35）提取的像素有99%的清晰度。近红外的PWV值被平均至5公里times;5公里范围，与热红外PWV像素进行匹配，在比较中克服误读问题。

2.2.无线电探空仪

我们在这里使用的探空资料是通过中国气象局L波段探测系统获取，并从怀俄明州大学网站收集。这个中国气象局探测系统是由二次测风雷达，一个GTS1型数字电子探空仪和地面检查装置组成。它被广泛用于测量空气温度，压力，相对湿度（相对湿度），和在中国地区从地面到约30公里的业务探空站的风（CMA 2010）。GTS1湿度传感器是xgh-02湿敏电阻其中的一种，传感器电阻的主要功能不仅探测环境相对湿度，而且也随温度而变化，因此，相对湿度测量也需要修正在数据处理过程中的温度依赖性（王等。2011）。温度、压力和湿度测量值的精度分别是，0.2–0.3°C，1–2帕，和4–5%，分别（CMA 2010）。图1显示了83个探空站的1年的12256个采样点，和MODIS观测时间和探空仪发射时间差。时差是主要是在白天的大多数站点有 1到4个小时，同时在夜间有1到3小时。

运行几个程序保证探空资料的质量，包括合理性和地表高程检查时态一致性、内部一致性检查，检查重复的值，和气候的基础检查。探空站所得的大气可降水量可利用方程（1），结合探测文件中特定的从地表到大气上层的湿度衍生。（博尔顿2008，王石和张1980）：

图1。探空站点的MODIS观测时间与探空仪发射时间的时间差（颜色，单位：小时）：（a）和（b）白天夜间。

其中q是比湿（摇摆吸盘反光安全警示车贴minus;1），g是重力加速度 ，S是地表面压力，Pt是大气顶部的压力。水汽压是通过公式（2）利用怀俄明探测仪的露点温度计算得到。然后利用方程（3）博尔顿1980）计算特定湿度：

其中e是蒸汽压力（hPa），TD是露点温度（°C），ε（= 0.622）是水蒸气与干燥空气分子量之比，P是大气压力。

使用探空PWV评估MODIS的PWV的可靠性可基于一些常用的统计指标，如相关系数，偏差，和均方根误差。相关系数、偏差、均方根误差计算公式：

在PWmi是MODIS大气可降水量产品，PWri是探空PWV，N是总观测次数。一般而言，相关系数（主要）主要用于评估一致性的程度，但不是绝对的一致性，一个正（负）偏差表明高估（低估）PWV。一个较低的值表示一个较小的MODIS和探空PWV差异。

值得注意的是，时间和空间一致的无线电探空仪数据可用于评估MODIS大气可降水量产品。然而，常规发射的无线电探空仪每天2次，每一天在0800和2000的当地时间（在中国），而Terra卫星在每天的当地时间大约1100 - 1000和2200 – 2300通过（King等。1992）。不可能获得与无线电探空仪PWV时间和空间配置一致的MODIS PWV。在这项研究，时间配置限制在4个小时的时间巧合，距离配置在无线电探空仪位置和MODIS的中心有半径为5公里距离窗口的限制。

3.结果与讨论

通过对探空资料的对比，利用相关和偏差分析，评估MODIS近红外和红外应用产品在不同季节、不同区域的表现。这部分介绍和讨论的是MODIS大气可降水量产品的相关系数，偏差和均方根误差的空间分布。此外，还介绍了MODIS近红外PWV、MODIS红外PWV和无线电探空仪PWV之间的线性关系，分别采用t检验和95%置信区间对统计进行鉴定意义。

一些以前的研究显示，由MODIS红外反演PWV产品精度在白天和夜晚有差异（Seemann等。2008，2003）；因此，通过分离白天和夜间的情况来比较MODIS红外PWV和探空PWV的表现（如图2所示）。

图2显示了从2012年1月到12月晴朗天空下MODIS红外和近红外PWV数据与探空PWV的比较；颜色代表MODIS通过时间和无线电探空仪发射时间的差异。MODIS近红外和红外PWV观察数据集有较高的相关性（r＞0.91）。MODIS近红外大气可降水量的相关系数高达0.95，在白天的均方根误差小于6毫米。高的相关系数和低的均方根误差表明MODIS近红外PWV产品在估计大气水汽含量具有高精度的特点。

图2中的斜率和偏移表明对于MODIS近红外PWV产品在少水蒸气含量有一个轻微的低估，对MODIS近红外PWV产品多水蒸气含量有一个轻微的高估。

在白天，MODIS红外大气可降水量和无线电探空仪数据之间的相关系数数据是0.91，偏差为1.54毫米（~ 10.9%），均方根误差为6.02毫米（42.7%）。正偏差表明MODIS红外PWV也倾向于高估大气PWV。在白天，MODIS近红外PWV、红外PWV和无线电探空仪PWV之间的差异都略微增加。在晚上，MODIS红外PWV和探空PWV之间的相关系数约为0.92，偏差是minus;0.04毫米（约minus;0.25%），均方根误差为5.81毫米（~ 39.9%）。MODIS红外PWV与探空PWV在夜间比在白天有更好的一致性（如图2所示）（如图）。部分原因可能是在夜晚无线电探空仪与MODIS通过时间有更小的时间差异。

如上所述，中国的PWV具有显著的季节性和区域性变化。这对于评价MODIS水汽在不同季节的准确性很重要。

图3和图4显示了在白天MODIS近红外和红外PWV和探空PWV在不同的季节的比较（春：三月至五月；夏季：六月至八月；秋季：九月至十一月；冬季：十二月至二月）。在所有季节，MODIS近红外PWV与无线电探空仪PWV的相关性比MODIS红外PWV好，相关系数大于0.93。除夏季外的所有季节，MODIS近红外PWV均方根误差均略低于MODIS红外PWV。全年在晴空条件下的白天，无论是MODIS近红外和红外PWV，对水蒸气的估计都偏高。MODIS近红外PWV的最大偏差和均方根误差出现在夏季，分别为4.50毫米和6.88毫米。同样， MODIS红外PWV的最大偏差和均方根误差也出现在夏季，分别约2.85和7.02毫米。但在晚上，对于MODIS红外PWV在不同的季节没有明显的高估或者低估（数据未显示）。在每个季节（春季、夏季，秋，冬），夜间MODIS红外PWV的相关系数（r）分别是0.93，0.88，0.89，和0.91，均方根误差分别为4.60，7.31，6.11，和2.67毫米。

中国水蒸气在空间和时间上的分布差异很大。这是第一次，将MODIS PWV和探空数据PWV在中国83个站点上进行空间分布的比较。对每个站点的MODIS PWV进行评估后，发现在不同区域的站点MODIS PW

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