青藏高原卫星紫外后向散射辐射的正演仿真
2022-03-07孙诗雅黄富祥夏学齐
孙诗雅黄富祥夏学齐
青藏高原卫星紫外后向散射辐射的正演仿真
孙诗雅1,2,黄富祥2,3*,夏学齐1
(1.中国地质大学(北京) 地球科学与资源学院,北京 100083;2.中国气象局 国家卫星气象中心,北京 100081;3.中国气象局 中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室,北京 100081)
为了定量评估像元下垫面反射率等要素对青藏高原卫星臭氧遥感数据精度的影响,设计了青藏高原卫星太阳紫外后向散射辐射的正演仿真计算。首先提取NOAA卫星SBUV/2青藏高原像元下垫面的观测数据,结合提取的臭氧垂直廓线数据,设计青藏高原正演仿真计算的输入参数,最后输入风云三号卫星紫外臭氧垂直探测仪正演仿真计算系统开展正演仿真计算,利用计算结果,考察卫星紫外臭氧垂直探测仪通道辐射观测值随下垫面特征参数的变化特征。结果表明:当太阳天顶角在30°~88°内变化时,仪器各个通道的辐亮度观测值都随太阳天顶角增大而减小,变率在0.002%~46.24%,变率随着波长的增大而增大,其中第12通道的最大达到46.24%;当像元下垫面反射率在0~0.8内变化时,仪器通道辐亮度观测值的变化特征随波长不同而有显著差异,其中短波长的第1~6通道,对观测值的影响几乎可以忽略不计,而长波长的第7~12通道,观测值随着下垫面反射率的增大而增大,而且这种变率随着波长的增大而快速增加,第12通道的最大变率达到2 903.2%;像元下垫面有效气压的改变,对仪器通道辐亮度观测值的影响可以忽略不计。
卫星遥感;青藏高原;紫外臭氧垂直探测仪;正演计算;辐射传输
1 引 言
青藏高原是全球最大的高原,被称作世界第三极[1],是我国“两屏三带”生态格局中重要的生态屏障区,也是北半球地带臭氧损耗的重点地区。独特的地理位置和海拔高度使青藏高原对全球气候变化极其敏感,因此青藏高原也是全球臭氧和气候变化研究的关键地区[2]。
高原臭氧变化监测和研究主要依赖卫星臭氧遥感技术。卫星紫外臭氧遥感技术研究始于1970年美国首次在Nimbus-4卫星上搭载紫外后向散射仪(Backscatter Ultraviolet, BUV)[3]。此后,在BUV 基础上涌现出臭氧垂直探测仪(Solar Backscatter Ultraviolet, SBUV)和SBUV/2、臭氧总量探测仪(Total Ozone Mapping Spectrometer, TOMS)和(Ozone Monitoring Instrument, OMI)等一系列臭氧探测仪器,至今已连续获得近40年的全球大气臭氧资料[4]。我国首次自主研制的卫星紫外臭氧遥感器(Solar Backscatter Ultraviolet Sounder, SBUS)和(Total Ozone Uni, TOU)于2008年由风云三号A星携载升空,此后FY-3B/C/D等后续星携载同类仪器,共同组成臭氧连续观测,在全球和极地臭氧监测中发挥了重要作用[5]。
利用卫星紫外臭氧探测仪监测青藏高原大气臭氧变化面临的一个关键问题是,高原下垫面类型多样、地形破碎化严重,像元下垫面反射率复杂多变,势必引起卫星臭氧反演数据的不确定性。然而,至今尚无人就高原独特的地形地貌对卫星臭氧反演造成的影响开展定量评估。
卫星紫外臭氧反演算法由正演仿真计算和反演计算两部分组成,其中正演计算是算法开发的第一步和基础条件。正演计算是指在假设已经获取了像元臭氧垂直廓线和臭氧总量反演结果的条件下,构造像元各种观测条件作为输入参数,利用紫外辐射传输模式,模拟计算卫星臭氧垂直探测仪观测的辐亮度观测值,并考察通道观测值随着不同观测参数变化而改变的特征和规律[6-7]。我国在研发FY-3 SBUS反演算法的过程中,利用SBUS的仪器通道参数,构建了卫星SBUS正演仿真系统(Solar Backscattered Ultraviolet Radiance Forward Calculation Simulating System, SBURFCSS),为本文开展青藏高原卫星紫外后向散射辐射的正演仿真计算创造了基础条件。
本文利用SBUV/2 L2级产品中提取的青藏高原卫星SBUS的像元下垫面参数、云参数和臭氧廓线等信息,设计了卫星紫外后向散射辐射正演模拟仿真的计算条件,利用风云三号卫星SBURFCSS正演仿真系统,开展正演仿真计算,定量评估高原像元下垫面特征对卫星SBUS通道辐射观测值的影响,为定量评估高原卫星臭氧遥感产品精度创造有利条件。
2 数据和方法
2.1 卫星紫外臭氧垂直探测仪
FY-3卫星SBUS是我国第一次自主研制的卫星臭氧探测仪器,在仪器结构、通道设置和技术参数等方面,都与美国NOAA系列卫星SBUV/2相同或相近。SBUS由探测器头部和电箱组成,是一台能在160~400 nm波段测量光谱辐亮度和太阳辐照度的扫描式光谱仪。其主要工作模式和功能有[8]:
(1)太阳模式:160~400 nm波段太阳连续光谱辐照度测量及250~340 nm间12个波长处太阳分立光谱辐照度测量;
(2)大气模式:250~340 nm间12个特征波长处大气太阳后向散射紫外光谱辐照度测量;
(3)标准灯模式:汞灯253.7 nm光谱线测量,用于仪器自身波长定标,两块漫反射器分别进行。
表1给出FY-3 SUBS与NOAA-17和18 SBUV/2的通道中心波长对比情况。对比表明,FY-3 SBUS与NOAA SBUV/2观测数据和反演产品具有良好的一致性[9-11]。FY-3 SBUS臭氧垂直廓线反演产品为反演的11层廓线,经过插值处理生成从地表到大气顶分为21层臭氧垂直廓线,量纲为DU,空间分辨率为200 km。在青藏高原地区,经过大量臭氧探空和地基观测数据检验和评估,认为FY-3 SBUS反演的臭氧总量和垂直廓线在青藏高原与地基观测具有较好的一致性和适用性[12-13]。
表1FY-3 SUBS与NOAA-17和18卫星SBUV/2通道中心波长比较
Tab.1 Comparison of central wavelengths between FY-3 SBUS and NOAA-17 and 18 SBUV/2 (nm)
本文利用提取的NOAA SBUV/2青藏高原像元观测参数,构造正演仿真计算条件,模拟计算FY-3 SBUS通道辐亮度观测数据,考察像元下垫面参数变化对仪器观测值的影响。
2.2 使用的数据
本文使用的卫星SBUS青藏高原像元下垫面数据,从NOAA-16/17/18/19四颗卫星SBUV/2 2009年11月至12月的L2产品中提取。NOAA在设计SBUV/2 L2产品格式时,保存了L1B像元的各种观测参数,不仅有反演的臭氧垂直廓线信息,还有像元下垫面反射率、表面气压、仪器观测几何、先验和初估臭氧廓线等。因此,这里从SBUV/2 L2产品提取的高原像元信息包括:像元下垫面反射率、云盖百分率、云顶气压、下垫面气压、反演臭氧垂直廓线、先验臭氧垂直廓线、先验温度廓线、卫星方位角和太阳天顶角等。利用这些参数构建正演仿真计算条件。
青藏高原的地理位置选取27.5°N~37.5°N,75.5°E~104.5°E。在数据提取分析过程中,根据高原臭氧垂直廓线第一层数值为0的特征筛查剔除了少数非高原像元数据。
2.3 正演计算方法和FY-3 SBUS正演仿真系统SBURFCSS
卫星SBUS正演计算,根据波长不同分为单次散射、单次散射和多次散射与反射两种类型进行计算[14]。对于波长小于290 nm的通道,由于臭氧的强烈吸收,光子无法到达30 km以下的大气层[15],这些通道的紫外后向散射辐射计算问题通过求解Rayleigh单次散射(Single Scattering,SS)得以解决[14]。而对于波长大于290 nm的通道,由于臭氧的吸收能力较弱,光子能够进入大气深层到达对流层甚至地表,卫星从大气顶观测到的太阳紫外后向散射辐射除了单次散射外,还包括进入对流层深层受到大气分子的多次散射辐射,以及从下垫面、气溶胶和云等的表面反射辐射,因此,这些长波长通道的辐射计算需要处理多次散射和反射(Multiple Scattering and Reflection, MSR)问题。在产品生成算法中,SS部分可用数值积分精确计算,MSR部分则利用辐射查算表进行快速插值计算[16-17]。
大气层顶太阳紫外后向散射辐射中的SS部分可表示为[18]:
其中:F为波长处的太阳辐照度,β*为单位大气压的有效Rayleigh散射系数,()是散射角为时的Rayleigh散射相函数,α*为单位质量臭氧的有效吸收系数,S()是气压层的散射辐射穿过的斜程臭氧质量,S()是斜程大气质量,()是气压层以上臭氧气柱含量,s是表面气压。
MSR部分的计算建立在有效朗伯面概念的基础之上[19]。借鉴有效朗伯面概念,假设大气只包含臭氧和Rayleigh散射粒子,没有Mie散射,并限制在下垫面不透明的朗伯面上,这个假想面的有效反照率*和有效气压*通过一个臭氧吸收很弱的波长确定,忽略反照率随波长的变化,认为对于所有通道的下垫面反照率都等于有效反照率。在有效反照率为*的朗伯面上,包括单次散射和多次散射与反射辐射在内的总辐射M可表示为:
其中:0,和S都是*,*,*,*以及太阳天顶角0,臭氧廓线()和温度廓线()的函数[20]。
在获得总辐射M、单次散射辐射SS计算结果的基础上,通过二者相减得到多次散射和反射辐射,从而建立了总辐射、多次散射和反射辐射之间的对应关系,利用卫星观测向量,通过线性插值计算,可以得到总辐射观测值对应的多次散射和反射辐射[21]。我们在研究开发FY-3 SBUS臭氧垂直廓线反演算法的过程中,通过辐射查算表方法来快速计算多次散射和反射辐射[22]。
FY-3 SBUS业务反演算法建立的卫星SBUS正演仿真系统SBURFCSS,由仪器参数配置、像元和观测几何配置、单次散射计算、多次散射和反射辐射计算等部分组成。其中,仪器参数配置部分主要提供仪器通道中心波长、带宽等参数;像元和观测几何部分则是在轨观测时像元下垫面云盖百分率、有效反射率、有效气压、太阳天顶角、方位角和卫星观测角等各种参数的配置和组合。这样,在设计了各种输入参数后,就可以通过辐射传输计算输出卫星载荷各通道的辐亮度观测值。
2.4 正演计算条件设计
本文正演仿真计算,以提取的SBUV/2在青藏高原获得的像元下垫面参数、观测几何、反演臭氧垂直廓线等为参考依据,设计如下正演计算条件:
(1)表面反射率取值5个水平:0,0.2,0.4,0.6,0.8;
(2)下垫面表面气压取值3个水平:60.6,55.55,50.5 kPa;
(3)云顶气压选取6个水平:80.8,75.75,60.6,50.5,45.45,40.4 kPa;
(4)有效云盖百分率选取5个水平:0,0.2,0.4,0.6,0.9;
(5)太阳天顶角选取9个水平:30°,45°,60°,70°,77°,81°,84°,86°,88°;
(6)臭氧垂直廓线和大气温度廓线选取高原反演臭氧廓线和温度廓线。
正演计算使用的卫星探测器通道参数是表1中的FY-3 SBUS参数。计算输出结果是SBUS 12个通道的辐亮度观测值。
3 正演计算结果及分析
3.1 SBUS通道辐亮度观测数据随太阳天顶角的变化特征
图1给出了SBUS 12个通道辐亮度观测值随太阳天顶角(Solar Zenith Angle, SZA)的变化情况。从图1可见,SBUS辐亮度观测值的变化特征如下:
图1 青藏高原像元SBUS 12个通道辐亮度观测值随SZA的变化情况
(1)当太阳天顶角在30°~88°内变化时,仪器各通道辐亮度观测值随着太阳天顶角的增大而减小;
(2)不同波长的通道,辐亮度观测值随太阳天顶角的变化速率存在显著差异,变率取值在0.001 7%~46.2%;波长越长,变率越大,第12通道的最大变率达到46.2%。
3.2 SBUS通道辐亮度观测值随像元表面反射率的变化特征
图2给出了SBUS 12个通道辐亮度观测值随像元表面反射率的变化情况。从图2可见,当表面反射率在0~0.8内变化时,仪器不同波长通道辐亮度观测值呈现不同的特征。对波长较短的第1~6通道观测值,像元反射率变化的影响可以忽略不计;而对波长较长的第7~12通道,其影响则比较显著,通道观测值变率在19.03%~2 900%。其中,第12通道受到的影响最大,达到2 900%。
短波长通道中光子被臭氧强烈吸收无法进入大气深层,更无法到达下垫面,因此下垫面反射率变化对这些通道的辐亮度观测值不会产生影响;而波长超过290 nm的通道,由于臭氧吸收能力较弱,光子可以进入大气深层,尤其是在青藏高原,臭氧总量较少,更多光子可以达到像元下垫面被反射进入仪器,当下垫面反射率发生变化时,这些长波长通道的观测值受到的影响更大。
图2 青藏高原像元SBUS 12个通道辐亮度观测值随下垫面反射率的变化情况
3.3 SBUS通道辐亮度观测值随像元表面气压的变化特征
图3给出了SBUS 12个通道辐亮度观测值随高原像元表面气压的变化情况。从图3可见,像元下垫面表面气压变化对仪器各个通道辐亮度观测值的影响都很小,可以忽略不计。
图3 青藏高原像元SBUS 12个通道辐亮度观测值随像元表面气压的变化特征
3.4 像元要素对通道观测值的综合影响
实际中,高原像元下垫面不同要素往往是共同对仪器通道观测值产生影响。上文分析表明,青藏高原像元表面反射率和太阳天顶角对仪器通道辐亮度观测值的影响较大,而且随着波长的改变,影响程度差异显著,而表面气压对仪器观测值的影响可以忽略不计。因此,本文考察像元表面反射率与太阳天顶角变化对仪器通道辐亮度观测值的综合影响。图4给出像元表面反射率和太阳天顶角两个因子对第1和第12通道辐亮度观测值的综合影响。
选取受到影响最小的第1通道和影响最大的第12通道作为例子,表现像元参数变化对仪器辐亮度观测值的综合影响。辐亮度观测值主要随着太阳天顶角增大而减小,表面反射率变化对观测值几乎不产生影响,因此,当太阳天顶角为30°时,仪器辐亮度的观测值取最大值,不随下垫面反射率的变化而改变。在第12通道,当太阳天顶角取30°、下垫面反射率取0.8,辐亮度观测值最大;当太阳天顶角固定,辐亮度观测值随着下垫面反射率的增大而增大;当太阳天顶角取88°、下垫面反射率取0时,辐亮度观测值最小。
图4 青藏高原像元反射率和太阳天顶角变化对SBUS通道辐亮度观测值的综合影响
4 结 论
本文利用提取的NOAA卫星SBUV/2像元数据,结合FY-3 SBUS仪器参数,利用在研发的卫星SBUS正演仿真系统SBURFCSS,开展了青藏高原卫星SBUS正演仿真计算。计算结果表明:太阳天顶角变化对SBUS各通道辐亮度观测值产生显著影响,这种影响随着波长的增大显著增大;当太阳天顶角在30°~88°内变化时,随着太阳天顶角的增大,SBUS各通道辐亮度观测值随之减小。其中,第1通道的变率最小为0.002%,第12通道辐亮度变率最大为46.24%。像元下垫面反射率变化对SBUS通道辐亮度观测值的影响随波长不同存在显著差异。短波长的第1~6通道几乎不受影响;而长波长的第7~12通道,辐亮度观测值随着反射率的增加而增大,变率在19.03%~2 900%之间,而且变率随着波长的增大快速增加,第12通道变率最大,达到2 900%。像元下垫面气压变化对SBUS各通道辐亮度观测值的影响很小,可以忽略不计。
青藏高原地形高耸,臭氧总量相对较少,导致长波长通道光子更多地到达像元下垫面,下垫面反射率变化对这些通道辐亮度观测值的影响远大于低海拔地区。此外,高原独特的地貌导致像元下垫面破碎化,反射率多变,这势必影响仪器长波长通道的观测值,进而影响高原卫星臭氧反演结果的精度。
[1] YAN J J, WANG G L, YANG P C. Study on the sensitivity of summer ozone density to the enhanced aerosol loading over the Tibetan Plateau[J]., 2020, 11(2): 138.
[2] 万凌峰,郭栋,刘仁强,等. WACCM3对夏季青藏高原臭氧谷双心结构的模拟性能评估[J]. 高原气象, 2017, 36(1): 57-66.
WAN L F, GUO D, LIU R Q,. Evaluation of WACCM3 performance on simulation of the double core of ozone valley over the Qinghai-Xizang in summer[J]., 2017, 36(1): 57-66.(in Chinese)
[3] ZOU X L. Studies of FY-3 observations over the past 10 years: a review[J]., 2021, 13(4): 673.
[4] STOLARSKI R S, KRUEGER A J, SCHOEBERL M R,. Nimbus 7 satellite measurements of the springtime Antarctic ozone decrease[J]., 1986, 322(6082): 808-811.
[5] 王咏梅,王英鉴,王维和,等. FY-3卫星紫外臭氧总量探测仪[J]. 科学通报, 2009, 54(23): 3778-3783.
WANG Y M, WANG Y J, WANG W H,. FY-3 satellite ultraviolet total ozone unit[J]., 2009, 54(23): 3778-3783.(in Chinese)
[6] WENG F Z, YU X W, DUAN Y H,. Advanced radiative transfer modeling system (ARMS): a new-generation satellite observation operator developed for numerical weather prediction and remote sensing applications[J]., 2020, 37(2): 131-136.
[7] 黄富祥,刘年庆,张鹏,等. 风云三号A星紫外臭氧垂直探测仪反演产品的比较和评估[J]. 光学精密工程, 2010, 18(7): 1568-1576.
HUANG F X, LIU N Q, ZHANG P,. Comparison and evaluation of retrieved ozone profiles from solar backscatter ultraviolet sounder on FY-3A satellite[J]., 2010, 18(7): 1568-1576.(in Chinese)
[8] 王淑荣,李福田,宋克非,等. FY-3A气象卫星紫外臭氧垂直探测仪[J]. 光学学报, 2009, 29(9): 2590-2593.
WANG S R, LI F T, SONG K F,. Ultrariolet ozone vertical profile probe for FY-3A meteorological satellite[J]., 2009, 29(9): 2590-2593.(in Chinese)
[9] 陈树. 臭氧廓线和紫外辐射观测及对卫星产品的验证分析[D]. 北京:中国气象科学研究院, 2015.
CHEN SH.-[D]. Beijing: Chinese Academy of Meteorological Sciences, 2015. (in Chinese)
[10] HUANG F X, HUANG Y, FLYNN L E,. Radiometric calibration of the solar backscatter ultraviolet sounder and validation of ozone profile retrievals[J]., 2012, 50(12): 4956-4964.
[11] 黄富祥,黄煜, LAWRENCE E F,等. 紫外臭氧垂直探测仪(SBUS)辐射定标和反演臭氧垂直廓线验证[J]. 气象科技进展,2013, 3(4): 108-115.
HUANG F X, HUANG Y, FLYNN L,. Radiometric calibration of the solar backscatter ultraviolet sounder and validation of ozone profile retrievals[J]., 2013, 3(4): 108-115.(in Chinese)
[12] 刘利,郑向东,陈树,等. 风云-3A卫星TOU臭氧总量地基对比验证分析[J]. 空间科学学报, 2015, 35(6): 696-706.
LIU L, ZHENG X D, CHEN SH,. Validation study of FY-3A-TOU total ozone using ground-based data[J]., 2015, 35(6): 696-706.(in Chinese)
[13] 黄富祥,刘年庆,赵明现,等. 风云三号卫星紫外臭氧垂直廓线产品反演试验[J]. 科学通报, 2009, 54(17): 2556-2561.
HUANG F X, LIU N Q, ZHAO M X,. Vertical ozone profiles deduced from measurements of SBUS on FY-3 satellite[J]., 2009, 54(17): 2556-2561.(in Chinese)
[14] DAVE J V. Investigation of the effect of atmospheric dust on the determination of total ozone from the earth's ultraviolet reflectivity measurements[C].:7724692. Gaithersburg: Int Bus Mach Corp,1977.
[15] WU T F, MA J S, YUAN R Z,. Single-scatter model for short-range ultraviolet communication in a narrow beam case[J]., 2019, 31(3): 265-268.
[16] ADAMS C N, KATTAWAR G W. Radiative transfer in spherical shell atmospheres: I. Rayleigh scattering[J]., 1978, 35(1): 139-151.
[17] KORKIN S, YANG E S, SPURR R,. Revised and extended benchmark results for Rayleigh scattering of sunlight in spherical atmospheres[J]., 2020, 254: 107181.
[18] SOX L, WICKWAR V B, YUAN T,. Comparison of Rayleigh-scatter and sodium resonance lidar temperatures[J]., 2018, 176: 03005.
[19] ZHOU Y, LIU D, PEITUO X U,. Detecting atmospheric-water optical property profiles with a polarized lidar[J]., 2019, 23(1): 108-115.
[20] OKAMOTO H, SATO K, NISHIZAWA T,. Development of a multiple-field-of-view multiple-scattering polarization lidar: comparison with cloud radar[J]., 2016, 24(26): 30053-30067.
[21] ZHANG K, ZHANG Y P, ZHOU Y D,. Multiple scattering effects in lidar and its potential application for water cloud detection[C]. 2019()1720,2019,,, 2019: 928-935.
[22] SATO K, OKAMOTO H. Application of single and multiple-scattering theories to analyses of space-borne cloud radar and lidar data[J]., 2020: 1-13.
Forward simulation of solar backscattered ultraviolet radiation for satellite over the Tibetan plateau
SUN Shiya1,2,HUANG Fuxiang2,3*,XIA Xueqi1
(1,(),100083,;2,,100081,;3,,100081,),,:
To quantitatively evaluate the influence of elements such as reflectivity of the underlying pixel surface on the precision of ozone data from satellite remote sensing over the Tibetan plateau, a forward simulation calculation of solar backscattered ultraviolet radiation for a satellite over the Tibetan plateau was conducted. First, observation data of the underlying pixel surface from NOAA satellites SBUV/2 over the Tibetan plateau were extracted and combined with the extracted ozone vertical profile. The input parameters of the forward simulation calculation for the Tibetan plateau were adjusted. Then, the parameters were input to the forward simulation system of the FY-3 Solar Backscatter Ultraviolet Sounder for forward simulation calculation. Finally, we investigated the characteristics of the observation value changes from the Solar Backscatter Ultraviolet Sounder channel radiation with different parameters through the calculated results. The results show that, when the solar zenith angle varies in the range of 30°–88°, the radiance observation values for each channel of the instrument decrease with an increase in the solar zenith angle. The rate of variation ranges from0.002% to46.24%. The variability increases with an increase in wavelength, and the maximum value of the 12-th channel was46.24%. When the reflectivity of the underlying pixel surface changes within the range of 0-0.8, the variation characteristics of the observed radiance value from the instrument channel significantly vary with the wavelength. For the short-wavelength channels from 1 to 6, the variation of the channel observations was almost negligible. For the long-wavelength channels from 7 to 12, the observed value increases as the reflectivity of the underlying surface increases. Moreover, this rate of change increases rapidly as the wavelength increases, with a maximum variation of 2 903.2% for channel 12. The variation of the effective air pressure on the underlying pixel surface has almost negligible influence on the observation of the radiance from the instrument channel.
satellite remote sensing; Tibetan plateau; solar backscatter ultraviolet sounder; forward calculation; radiation transmission
P414
A
10.37188/OPE.20223003.0256
1004-924X(2022)03-0256-08
2021-04-08;
2021-04-30.
国家自然科学基金资助项目(No.41675031)
孙诗雅(19-),女,湖北襄阳人,硕士研究生,主要从事卫星遥感大气臭氧等方面的研究。E-mail: sunsy_rs@163.com
黄富祥(1967-),男,湖北蕲春人,博士,研究员,2000年于中国科学院获得博士学位,2002年从中国科学院大气物理研究所博士后出站,主要从事卫星探测闪电和卫星遥感大气臭氧等方面的研究。 E-mail:huangfx@cma.gov.cn