HY-2A校正微波辐射计水汽数据的精度检验和校正

孙 浩，范士杰，刘焱雄，彭秀英，史 航

（1.中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院，山东 青岛 266580；2.自然资源部第一海洋研究所，山东 青岛 266061）

海洋是水汽交换的主要场所，大气中84%的水汽来源于海洋，并为陆地输送了37.5%的降水，因此对海洋大气水汽含量的监测尤为重要。然而，由于海洋环境复杂，传统水汽观测布设的站位稀少、观测范围有限且费用昂贵[1]。海洋二号（HY-2A）卫星是我国第一颗海洋动力环境卫星，搭载的校正微波辐射计（CMR）具备海洋水汽探测功能[2]，可以丰富海洋水汽观测手段，提高海洋水汽观测的时间和空间分辨率。

针对HY-2A CMR水汽数据的精度验证，由于HY-2A原始数据不对外共享，目前尚未出现国外学者的相关研究。国内学者WANG Z Z[3]等推导了HY-2A CMR亮温与大气路径延迟的函数关系，并利用欧洲中尺度天气预报中心（ECMWF）数据模拟CMR亮温和计算路径延迟，结果表明CMR反演的大气湿延迟精度优于1 cm；ZHANG D H[4-5]等利用WANG Z Z[3]等推导的大气路径延迟与CMR亮温的函数模型对HY-2A数据进行了反演实验，再将得到的大气路径延迟分别与ECMWF数据和Jason-2的AMR数据进行比较，其差异分别为1.47 cm和1.27 cm；WANG J[6]等将HY-2A CMR数据与无线电探空数据进行比较发现，CMR亮温的不确定性将给大气路径延迟带来1.5 cm的影响；ZHAO J[7]等利用两年HY-2A CMR的在轨数据与ECMWF数据进行对比，结果显示CMR与ECMWF计算的大气路径延迟的差异为1.3～2.1 cm；LIU Y[8]等利用两个月印度洋船载GNSS大气可降水量（PWV）数据对HY-2A CMR反演的PWV进行精度验证，二者差异为0.8 mm。

目前国内对HY-2A CMR水汽产品的精度检验主要是针对标识为海洋的数据，即海水面上空的大气路径延迟或PWV（海面水汽数据），而对海冰、陆地等特殊标识的CMR水汽数据的研究较少。本文以ECMWF数据为参考，对HY-2A CMR的海洋、海冰、陆地等不同标识的水汽数据进行了全面的精度检验，分析了CMR海面水汽数据精度的时空分布特征，进而对海冰、陆地等特殊标识的异常水汽数据进行了误差分析，并尝试寻求一种合理的校正方法。

1 HY-2A CMR水汽数据预处理

HY-2A CMR是一个三频（18.7 GHz、23.8 GHz、37.0 GHz）微波辐射计。其水汽反演的基本原理为；通过多元线性回归模型将天线温度转化为亮温，再利用全球经验数据库建立亮温与PWV之间的经验回归模型，进而反演得到大气水汽含量信息[9-10]。本文实验采用的CMR水汽产品是由国家海洋卫星中心提供的二级数据（Level-2B），以HDF格式存储[11]。

在进行HY-2A CMR水汽数据检验前，需进行的数据预处理工作包括；①根据不同的研究对象（海面水汽数据或陆地、海冰等水汽数据），剔除CMR原始数据中标识为降雨、陆地或海冰的数据；②CMR水汽数据还存在部分粗差需要剔除，该部分粗差数据点的PWV均为3.277 m；③为限制无雨条件，剔除液态水含量大于0.2 mm的数据。

2 基于ECMWF的水汽信息提取

ERA-Interim是ECMWF于2006年提出的数值气象模型，能提供全球1979-2019年的气象再分析数据。截至2019年8月31日停止服务前，该模型每个月更新一次。ERA-Interim数据可通过ECMWF的官网下载[12]。本文采用的是ERA-Interim再分析数据提供的格网点上空柱状水汽总量（TCWV），其时间分辨率为6 h，水平格网分辨率为0.125°×0.125°。利用格网点TCWV计算HY-2A CMR水汽数据点处PWV的方法为；忽略格网点TCWV和CMR水汽数据点的高程差异，直接利用CMR水汽数据点所在格网4个格网点的TCWV，进行双线性内插得到该数据点的PWV[13]，记为ECMWF/PWV并用于CMR水汽数据的精度检验。

3 HY-2A CMR水汽数据的精度检验

本文利用ECMWF数据对HY-2A CMR水汽数据进行较全面的精度检验，主要包括标识为海洋的海面水汽数据以及标识为陆地+海冰的异常水汽数据。在此基础上，本文对CMR陆地+海冰异常水汽数据的误差分布进行了分析，并尝试进行系统性偏差校正。

3.1 CMR海面水汽数据的精度评价

本文对2015年不同季节的4个月（1月、4月、7月、10月）的HY-2A CMR数据进行预处理，得到标识为海洋的海面水汽数据共190 116个，将其与ECMWF/PWV进行对比，结果如图1所示，可以看出，HY-2A CMR海面水汽数据与ECMWF/PWV的相关系数大于99%，说明二者具有很高的相关性；相对于ECMWF/PWV，CMR海面水汽数据的平均偏差为0.02 mm，表明CMR海面水汽数据与ECMWF/PWV的一致性很好，不存在明显的系统偏差；其RMSE为2.11 mm，与国内相关研究成果[7,10]基本一致，验证了本文计算方法的正确性。

图1 HY-2A CMR海面水汽数据与ECMWF/PWV的对比

1）CMR海面水汽数据精度的空间分布特征。2015年上述4个月的HY-2A CMR海面水汽数据的空间分布如图2所示。为进一步分析CMR海面水汽数据精度在空间分布上的变化，按纬度每10°划分，分析CMR海面水汽数据精度在不同纬度上的变化，结果如图3所示，可以看出，CMR海面水汽数据相对于ECMWF/PWV的精度（STD、RMSE）变化在中低纬度基本一致，且大致以0～10°区间对称分布；随着纬度的升高，STD、RMSE数值变小，北极海域下降为2 mm左右，南极海域下降至1 mm；CMR海面水汽数据的STD、RMSE在[0°,10°]区间的精度最差，最大值为2.62 mm，在南极海域的精度最高，最小值为1.17 mm，且南极海域的精度优于北极海域，南半球的精度略优于北半球。

图2 HY-2A CMR海面水汽数据的空间分布

图3 HY-2A CMR海面水汽数据精度随纬度的变化

2）不同季节CMR海面水汽数据精度的变化。将2015年上述4个月的CMR海面水汽数据分别与ECMWF/PWV进行对比，得到CMR海面水汽数据误差的时空分布如图4所示；对上述4个月的CMR海面水汽数据误差进行统计，如表1所示，可以看出，4个月CMR海面水汽数据与ECMWF/PWV的差异均在±5 mm之内，1月CMR海面水汽数据的RMSE略小于其余3个月，4月、7月和10月CMR海面水汽数据的RMSE基本一致，表明HY-2A CMR海面水汽数据的精度变化无明显季节性特征。

表1 HY-2A CMR海面水汽数据的误差统计

图4 HY-2A CMR海面水汽数据误差的时空分布

3.2 CMR陆地+海冰异常水汽数据的误差分析和偏差校正

HY-2A CMR数据受足迹（约40 km）影响，在穿越海陆交接处或海冰时，足迹探测的信号同时包含陆地或海冰和海洋信号，由于它们的辐射特征不一致，导致最终的CMR数据异常。目前大多数研究选择将该类异常水汽数据删除，但这样会造成大量数据的丢失，尤其是在极地海域。因此，本文以ECMWF/PWV为参考，对2015年HY-2A CMR数据预处理得到的标识为陆地+海冰的异常水汽数据进行误差分析，并进行系统性偏差校正。

本文以6；00的ECMWF/PWV为参考，选取CMR水汽数据的时间窗口为5；30～6；30，提取相应的CMR陆地+海冰异常水汽数据点，其空间分布如图5所示，可以看出，陆地+海冰异常水汽数据主要分布在南极海域，按经度可划分为60°W附近和120°W附近两个区域。本文再分别计算两个区域CMR陆地+海冰异常水汽数据相对于ECMWF/PWV的偏差，误差序列如图6所示，其中实线为线性拟合结果。

图5 2015年CMR陆地+海冰异常水汽数据分布

对上述HY-2A CMR陆地+海冰异常水汽数据的误差序列进行统计分析发现， CMR异常水汽数据与ECMWF/PWV之间存在明显的线性偏差影响。由图6可知，两个区域CMR水汽误差系统性偏差的初值分别为21 mm和13 mm，变化率分别为-0.000 52和-0.000 14。本文利用上述拟合的线性偏差模型，尝试对HY-2A CMR陆地+海冰异常水汽数据进行线性校正，并对校正后的水汽进行精度评价。误差统计结果如表2所示，可以看出，60°W附近和120°W附近两个区域CMR陆地+海冰异常水汽数据在进行线性校正后，CMR水汽相对于ECMWF/PWV的平均偏差约在±1 mm以内，RMSE分别为2.65 mm和1.69 mm，与正常的CMR海面水汽数据的精度基本一致。

图6 2015年CMR陆地+海冰异常水汽数据的误差序列

表2 校正后HY-2A CMR陆地+海冰异常水汽数据的误差统计/mm

4 结 语

目前全球海洋水汽数据极度匮乏，HY-2A CMR水汽产品是一种重要的数据源。利用ECMWF数据，本文对HY-2A CMR海面水汽和陆地+海冰异常水汽数据进行了较全面的精度检验，分析了CMR海面水汽数据精度变化的时空分布特征，对陆地+海冰异常水汽数据的误差进行了统计分析，并进行了线性偏差校正。实验结果表明；①标识为海洋的CMR海面水汽数据与ECMWF/PWV的平均偏差和RMSE分别为0.02 mm和2.11 mm，CMR海面水汽数据与ECMWF/PWV具有很好的一致性，而标识为陆地+海冰的CMR异常水汽数据存在明显的线性系统偏差，两个区域（60°W附近和100°W附近）系统偏差的初值分别为21 mm和13 mm，变化率分别为-0.000 52和-0.000 14；②对HY-2A CMR海面水汽数据的精度进行时空特征分析发现，CMR海面水汽数据的精度变化趋势大致以0～10°区间对称分布，随纬度的增加而精度升高，且南半球精度略优于北半球，对2015年不同季节的CMR海面水汽数据进行精度分析发现，CMR海面水汽数据与ECMWF/PWV的差异均在±5 mm之内，1月CMR海面水汽数据的RMSE略小于其余3个月，4月、7月和10月CMR海面水汽数据的RMSE基本一致，CMR海面水汽数据的精度变化无明显季节性特征；③对2015年CMR陆地+海冰异常水汽数据进行线性系统偏差校正，校正后两个区域（60°W附近和100°W附近）CMR水汽的RMSE分别为2.65 mm和1.69 mm，与CMR海面水汽数据的精度基本一致，由于HY-2A CMR陆地+海冰异常水汽数据主要分布在极地区域，因此校正后的CMR水汽产品可为极地天气监测和分析预报、气候变化等研究提供更多高质量的水汽数据。