基于风云四号成像仪云产品的视场偏差订正和影响分析*

狄 迪 周镕连 赖睿泽

1.南京信息工程大学大气物理学院，南京，210044

2.南京信息工程大学大气科学学院，南京，210044

3.中国气象局广州热带海洋气象研究所，广州，510641

1.School of Atmospheric Physics，Nanjing University of Information Science ＆ Technology，Nanjing 210044，China

2.School of Atmospheric Sciences，Nanjing University of Information Science ＆ Technology，Nanjing 210044，China

3.Guangzhou Institute of Tropical and Marine Meteorology，China Meteorological Administration，Guangzhou 510641，China

1 引 言

气象卫星上搭载的成像仪为全面了解地球的大气状态、云及地表信息提供了丰富的数据（江吉喜，1986；李博等，2018）。因静止气象卫星成像仪的观测具有高时、空分辨率的特点，其资料被广泛应用于气象领域的各项研究中，尤其是关于云和降水的研究，如云检测、降水区定位、台风路径定位、强对流系统识别等研究。云在水分循环系统中有着举足轻重的作用，同时也影响着辐射能量的传输过程。对云的研究有利于人类对气候的进一步了解。然而，随着对云区资料应用研究的深入，当需要从卫星云图中定位目标或者联合使用两个甚至更多平台上的仪器的观测数据时，视差的影响变得不可忽视（Vicente，et al，1998；Mikuš，et al，2013）。由于卫星观测的方式和地球曲率的影响，视差普遍存在于非垂直观测中。当卫星观测目标的视角较大，即目标距离星下点较远时，卫星测得的目标位置会向远离星下点的方向偏移，这种现象就是所谓的视场偏差（以下简称视差）。视差影响在大气窗区波段尤为显著。因为大气在窗区波段的吸收辐射的能力较弱，卫星探测得到的辐射基本来自于地表和云顶发射的辐射。因此，当卫星获取云的位置时，得到的并不是云的真实地理位置，图1 展示了这样的视差现象。静止卫星S定点在赤道上空，除了对星下点的观测，卫星都是沿倾斜路径（具有一定卫星天顶角）观测地球大气系统。云C距地表一定距离，漂浮于大气中，观测定位的B点并不是云垂直投影地表的真实位置，A点与B点的距离即为视差。一般来说，云的云顶高度越高，距离星下点越远，卫星观测到云位置的视差也就越大。

图1 视差的概念模型 （O 为地球球心，S 代表卫星，C 表示云，A、B 分别表示云的垂直投影位置和卫星视角下的位置）Fig.1 Schematic diagram of the parallex shift problem（where O denotes the center of the earth，S indicates the position of satellite，C shows the spatial location of cloud， A shows virtical projection position of cloud and B reflects the cloud position viewed from the satellite）

如上所述，由于静止卫星观测的视差客观存在，在使用卫星云图时不可避免地需要对其进行订正。Vicente 等（2002）基于地球为椭球体模型建立了视差订正方法，研究得出视差订正后有效提升了卫星云图评估降水技术的准确率。李五生等（2012）的方法则是基于地球为球体的假设，并采用红外云顶亮温估算的云顶高度。Li 等（2013）同样使用地球为球体的假设，但更精细地考虑了目标的方位角。Bieliński（2020）改进了Vicente 等（2002）的方法并将其应用到卫星资料和雷达资料交叉订正中，显著提高了卫星资料的位置准确度。Putra等（2019）在订正Himawari-8 的云图位置后，用其追踪火山灰的位置相比于之前提高了近10%的精度。总而言之，使用视差订正后的卫星云图能获得与实际情况更接近的结果。

发射于2016 年的中国新一代静止轨道气象卫星—风云四号A 星（FY-4A）定位于104.7°E 的赤道上空。FY-4A 搭载的多通道扫描辐射成像仪（AGRI）的整体性能比风云二号可见光红外自旋扫描辐射计（VISSR）更高（Yang，et al，2017）。静止卫星的云产品（如云检测产品）常被用于资料同化中的云清除步骤，云检测产品的精度能对数值天气预报模式的同化效果产生重要的影响（Li J，et al，2016；Li X，et al，2020）。本研究重点不在于改进视差订正方法，而是针对AGRI 开展静止轨道卫星云区资料视差问题的影响分析，使用一个简单模型，即李五生等（2012）的方法，结合AGRI 云检测产品和2019 年第9 号台风“利奇马”分析视差对AGRI云区观测资料和产品的使用可能带来的影响。

2 数据和方法

2.1 数 据

2.1.1 AGRI 数据

AGRI 是多光谱扫描成像仪，覆盖可见光波段至长波红外波段，分别是6 个可见/近红外通道、2 个中波红外通道、2 个水汽通道和4 个长波红外通 道，共14 个 通 道（Yang，et al，2017；董 瑶 海，2016；陆风等，2017；瞿建华等，2019），各通道的具体信息见表1。通道11、12 和13 为大气窗区通道，其整层大气透过率比较高，而通道12 的大气透过率最高（陆风等，2017）。因吸收气体对大气窗区波段的辐射吸收能力很微弱，大气窗区通道反映了云或地表状态的信息，因此选用整点全圆盘通道12 的亮温表征台风的形状演变。

表1 AGRI 各通道的中心波长及空间分辨率Table 1 Infofmation on all bands of AGRI

AGRI 每日获取40 幅全圆盘云图，165 幅中国区 域 云 图（ 中 国 区 域 观 测 范 围 为3°— 55°N，60°—137°E）。原始的云图数据及后文提到的产品均采用CGMS LRIT/HRIT 全球规范定义的静止轨道标称投影，地理坐标基于WGS84 参考椭球计算得到。

基于AGRI 的一级数据可以反演得到二级产品（Min，et al，2017；张志清等，2017），如云检测CLM（ CLoud Mask）、云顶高度CTH （Cloud Top Height）、云类型CLT （Cloud Type）等产品。CTH产品给出了AGRI 每个观测像素的云顶高度，此产品算法流程为：首先利用AGRI 的2 个红外窗区通道（11.2 μm 和12.4 μm）以 及1 个CO2吸 收 通 道（13.3 μm），通过辐射传输模式和一维变分方法得到云顶温度，再结合数值天气预报模式的大气温度场信息来推算得到云顶高度（崔林丽等，2020）。CTH 是视差订正方法的重要输入参数。CLM 产品是基于阈值法并联用AGRI 多个光谱通道生成的，具体算法可以参考Min 等（2017），产品对每个有效像素给出了有云、可能有云、可能晴和晴4 种分类结果。FY-4A 的AGRI 云产品也与其他卫星云检测产品进行过交叉验证，证实该产品有很高的精度（Wang，et al，2019）。

2.1.2 CALIPSO 数据

极轨卫星CALISPO 携带的主要仪器为云-气溶胶正交极化激光雷达（CALIOP），主要从532 nm和1064 nm 两个波段上主动遥感云和气溶胶的状态（Winker，et al，2009），其资料具有较高的精度（Hunt，et al，2009）。而它直接观测星下点的观测方式和对云的存在有较高的敏感度，是目前测云精度最高的仪器，常被用于检验测试其他云检测产品（Liu，et al，2021）。文中将使用CALIPSO 二级产品中5 km 分辨率的云层数据验证AGRI 的云检测二级产品。包含于云层数据中的云层数识别变量（Number_Layers_Found）代表在每个星下点的垂直方向上探测到的云层数，若等于0 表示该点无云，若大于0 则表示该点有云，由此可得到CALIPSO的衍生云检测数据。

2.1.3 台风最佳路径集

台风的最佳路径集一般由预报资料、再分析资料和多种观测资料（包括卫星云图和站点资料等）综合分析得出，提供了台风中心经纬度 、中心最低气压、强度等级等数据，能较为准确地描述台风的移动路径和强度，其记录间隔一般为6 h。在此选用中国气象局（CMA）、日本气象厅（JMA）和国际气候管理最佳路径档案（IBTrACS）提供的台风最佳路径集（Lu，et al，2021；Knapp，et al，2010）来验证视差订正分析对红外云图定位台风位置的效果。考虑到3 种资料的记录间隔不一样，统一使用三者每6 h 一次的记录。

2.2 视差订正方法与二分类指标

选用李五生等（2012）的视差订正方法，在此简要介绍其过程。假设地球半径为r，静止卫星位于赤道上空H处，则其距地心的距离R为r+H。如图2所示，O为地球球心，S为卫星所在位置，A为星下点位置，经纬度为（λS，0）；T为云的实际位置，X为云垂直投影在地面上的真实位置，云高TX=h，由AGRI 的CTH 产品提供；P为观测云的位置，经纬度为（λP，φP）；视差为弧PX。为了清楚地解释算法，需添加辅助线，其中N为过P点与赤道平面相垂直的交点，M为过N点的线段与星地连线SO垂直的交点。设卫星S到P的距离SP=L，∠POX=δ（视差角），∠OSP=β，∠POA=γ。根据立体几何理论可计算γ

图2 视差订正模型的几何关系Fig.2 Schematic diagram of the geometry of parallex correction model

在△OSP和△OST中，根据正弦定理

得视差角

式中，

接下来将观测云的位置P沿大圆路径向卫星的星下点方向移动至真云云下点X。根据上述推导可以计算云的实际位置的纬度：

计算云的实际位置的经度

其中，当观测云的经度小于星下点的经度时，取正号；当观测云的经度大于星下点的经度时，取负号。

为了检验AGRI 云检测视差订正前后相对于CALIPSO 衍生云检测数据的一致程度，采用一些定量的分类指标进行评价，其描述如表2。

表2 CALIPSO/AGRI 云检测结果评估指标Table 2 Assessment indexes for CALIPSO/AGRI cloud mask product

3 理论分析

基于2.2 节的公式，可知视差与云顶高度、卫星天顶角有关，因此基于AGRI 实际天顶角和模拟云顶高度资料（1—15 km）进行视差的敏感性分析。

3.1 视差与卫星天顶角

从卫星天顶角为15°、30°、45°、60°时视差随云高变化的情况（图3）可以看出，当卫星天顶角为15°时，高、中、低云产生的视差都没有超过AGRI像元的空间分辨率（4 km）。当卫星天顶角为30°时，虽然6 km 以下的中、低云产生的视差未超过1 个像元，但6 km 以上的高云引起的视差能超过1 或2 个像元。当卫星天顶角为45°时，2 km 以下的低云产生的视差不超过1 个像元，中云引起的视差有可能超过1 个像元，高云引起的视差可达4 个像元。当卫星天顶角为60°时，低云产生的视差不超过1 个像元，中、高云产生的视差在1—7 个像元。如果考虑更高空间分辨率（如2 km）的成像仪，如日本Himawari-8/9 的成像仪AHI 和未来中国的风云四号C 星的成像仪AGRI，当卫星天顶角为60°时，即使是1 km 高的低云也会产生1 个像元的误差。这表明更高空间分辨率的成像仪在任何有云区域都需考虑视差订正问题。简而言之，上述结果表明云发生、发展得越高，产生的视差越大，同时这也说明了静止卫星在大的天顶角下对云进行监测时，尤其是监测发展较高的深对流云时，进行视差订正的必要性。随着仪器空间分辨率的提高，视差问题越来越不容忽视。

图3 当卫星天顶角为 （a） 15°、 （b） 30°、 （c） 45° 和 （d） 60°时视差随云顶高度的变化Fig.3 Relationship between parallex shift and cloud top height when satellite zenith angle is （a） 15°，（b） 30°，（c） 45° and（d） 60° respectively

3.2 视差与云高

从云高为1、5、10、15 km 时视差随天顶角变化的情况（图4）可以看出，视差在各个云高层都随卫星天顶角的增大而增大，在对流云典型高度10 km 条件下，偏移甚至可以超过50 km，接近于10 个像元的偏移，这种误差对于尺度较小的对流云监测有重要影响，同时这也无法为预报模式提供定位准确的云信息。同时在低云条件下（云高为1、5 km），视差也随卫星天顶角的增大而增大，因当前风云静止卫星成像仪空间分辨率为4 km，受低云产生的视差影响不那么明显，但这种偏移对未来分辨率达到500 m 的静止卫星成像仪而言，即使在小角度观测情况下，仍会造成2 个像元以上的偏移，给云检测及地表参数反演造成一定影响。

图4 当云顶高度为 （a） 1 km、（b） 5 km、（c） 10 km 和 （d） 15 km 时视差随卫星天顶角的变化Fig.4 Relationship between parallex shift and satellite zenith angle when cloud top height is （a） 1 km，（b） 5 km，（c） 10 km and （d） 15 km respetively

4 实例分析

4.1 视差与成像仪云检测

选取2019 年8 月7 日CALIPSO 云层数据和当天整点的AGRI 云检测产品，利用最近邻匹配方法使CALIPSO 各路径点匹配最近的一个AGRI 像素点，并控制每个CALIPSO 路径点与AGRI 像素点时间间隔不超过7 min，该做法的目的在于限制二者在一定时段内观测目标的位置相差不能过大。本次匹配共得到6835 对相邻点。对匹配到的AGRI 像素点进行视差订正，并利用上文提到的两个分类指标—精确率（U）和召回率（V），评价结果如表3。由于AGRI 云检测产品中存在“可能”的判定结果，因此特别考虑了将“可能有云”当成“有云”和“可能晴”当成“晴”以及去除所有含有“可能”的样本对两种情况。由表3 可知，无论考虑“可能”与否，经过视差订正的AGRI 云检测都与CALIPSO衍生云检测更接近。虽然精确率和召回率的提升大概在1%左右，但考虑更大的样本量时，这样的提升对资料同化或辐射传输模式的云清除来说，带来的益处是值得引起重视的。

表3 视差订正前、后AGRI 云检测产品与CALIPSO 衍生云检测数据判定有云的一致程度Table 3 Assessment results for AGRI cloud mask product with and without correction using CALIPSO as a reference

4.2 视差与台风定位

静止卫星的红外云图资料还被广泛应用于台风、强对流等灾害天气的监测。对于台风监测来说，对台风中心的准确定位不仅影响台风后期降水和路径的预报，还影响台风强度的估测。但是台风的红外云图只能展示云顶亮温的信息，因视差的影响，台风的真实位置并不能被正确显示。值得注意的是，目前中国大部分使用卫星云图研究台风定位的方法尚未考虑视差的影响（李妍等， 2010；王筱，2017；蒋众名，2018；王晓霞，2020；刘佳等，2020）。一般来说，台风的垂直结构能发展至对流层顶，而且AGRI 在观测台风的高发地西北太平洋时，卫星天顶角最大能达到60°，如此大的云顶高度和卫星天顶角产生的视差会给台风的精确定位带来很大影响。本研究以利奇马台风为例，探讨视差会给台风的精确定位带来多大影响。

利奇马台风于2019 年8 月4 日06 时（世界时，下同）在（16.7°N，131.5°E）获得日本气象厅命名，之后沿西北路径向中国移动，8 月7 日开始快速增强，卫星云图中的台风眼逐渐清晰。8 月8 日，联合台风警报中心（JTWC）将利奇马升格为超强台风，在卫星云图中可以看到其对称的台风眼，之后不久，利奇马出现眼墙替换过程，台风发展出同心眼壁。于8 月9 日18 时在中国浙江温岭市登陆，最终于8 月11 日在渤海海面消亡。对于有眼台风而言，由于台风中心盛行下沉气流，导致该区域的云量低于其周围的云量，强大的台风眼处甚至有可能出现晴朗天气，因此，台风中心的亮温应该明显高于其周边外围云系区域的亮温，从红外卫星云图中也可以判断出有眼台风中心的大概位置。

基于上述观测事实，主要选取可从风云四号红外云图上分辨出利奇马台风眼的时间区间（即8 月7 日12 时至8 月9 日12 时）开展视差影响研究。从视差订正前、后 AGRI 的12 通道红外亮温云图（图5）可以明显区分亮温更高的台风眼和外围螺旋云带，红点标注了对应时刻的IBTrACS 最佳台风路径位置。从图5 也可以直观地看到视差订正后卫星云图的台风眼更靠近IBTrACS 最佳台风路径位置，这一结论也可以从图6 的台风云顶高度图中得出，订正后台风中心的云顶高度更符合实际情况。为了具体定量地展示改进结果，分别从视差订正前、后的卫星云图上提取台风中心位置（选取台风眼区亮温最高处作为台风中心位置），并且与3 个最佳路径集的台风中心做距离计算，结果见图7。图7a 给出了8 月7 日12 时 至8 月9 日12 时CMA、JMA 和IBTrACS 数据集的路径和对应时间下从视差订正前、后卫星云图所提取的台风路径，可以发现订正后的台风路径（绿线）相较订正前（黑线）明显更接近于最佳台风路径集。此外，可以看出相较最佳台风路径集，订正前的台风路径整体呈现东北方向的偏移，而风云四号卫星星下点在104.7°E，所以这样的偏差一定程度上与视差有关。图7b、c 和d 也说明了以最佳路径集为参考，视差订正后某些时刻台风位置路径能改进十几千米。因为9 日12 时和16 时利奇马台风眼已经不太清晰，台风中心位置提取效果变差，所以与最佳路径集偏离较大。此外，也比较了视差订正前、后卫星云图上的台风最佳路径处亮温数据（图8），可见视差订正后不同最佳路径处的通道亮温普遍高于订正前，从亮温方面证实订正云图可提升台风定位效果。另外，订正前、后亮温差最大可接近50 K，这严重影响了后续的研究。综上所述，结合3 种最佳路径资料的分析可以确定，对卫星云图进行视差订正可以有效提高台风定位的准确度，为了更好地利用红外卫星云图资料，需要重视其视差影响。

图5 视差订正前 （a1—i1）、后（ a2—i2） AGRI 通道12 显示的利奇马台风红外亮温 （红点代表IBTrACS 路径集的台风中心位置；a—i.7 日12 时至9 日12 时，间隔6 h）Fig.5 Spatial patterns of bright temperature of AGRI Band 12 with （a2—i2） and wthout （a1—i1） parallex correction from 12：00 UTC 7 to 12：00 UTC 9 （a—i） at 6-hour intervals （the red dots denote the IBTrACS best track）

图6 视差订正前 （a1—i1）、后 （ a2—i2）AGRI 云高产品显示的利奇马台风云顶高度 （红点代表IBTrACS 路径集的台风中心位置；a—i.7 日12 时至9 日12 时，间隔6 h）Fig.6 Spatial patterns of cloud top height of CTH product of AGRI with （a2—i2） and wthout （a1—i1） parallex correction from 12：00 UTC 7 to 12：00 UTC 9 （a—i） at 6-hour intervals （ the red dots denote the IBTrACS best track）

图7 （a） 三个最佳路径集和视差订正前、后卫星云图提取的台风移动路径及视差订正前、后卫星云图台风路径分别与（b） CMA、（c） JMA 和 （d） IBTrACS 台风最佳路径集的距离Fig.7 （a） The track of Typhoon Lekima from three best track datesets and from bright temperature observations of AGRI band 12 with and without correction， the track distances of original and corrected observations with respective to datasets of（b） CMA，（c） JMA and （d） IBTrACS

图8 云图视差订正前、后最佳路径点 （a.CMA，b.JMA，c.IBTrACS ） 通道12 的亮温比较Fig.8 Bright temperatures of best track from （a） CMA，（b） JMA and （c） IBTrACS using original and parallex corrected observations from AGRI band 12

5 结 论

随着对新一代静止气象卫星成像仪红外云区资料的研究和应用的深入，静止气象卫星观测时视角带来的偏差是否影响卫星资料应用值得深入研究。因此，针对FY-4A 的成像仪AGRI 采用一种视差订正方法，重点分析视差对成像仪云区资料应用的可能影响。本研究首先使用模拟的云顶高度数据和实际卫星天顶角开展敏感性试验，得到以下结论：

（1）卫星天顶角越大，云顶高度越高，观测的视差越大。这也说明了在使用卫星对云进行监测时，尤其是监测发展较高的对流云时，进行云图视差订正的必要性；在使用中、高纬度地区的云图资料时视差影响不能忽视。

（2）值得注意的是，当前日本的Himawari-8/9和未来中国的风云四号C 星成像仪的红外波段的空间分辨率设计指标为2 km。也就是说对于未来的成像仪而言，当卫星天顶角达到60°，无论是2 km以下的低云、2—6 km 的中云或是6 km 以上的高云都会产生不可忽视的视差。

利用CALIPSO 二级云层数据证实了AGRI 云检测产品视差订正后准确度有部分的提高。除此之外，还利用实时卫星资料和3 个台风最佳路径集，针对2019 年第9 号台风利奇马开展了视差订正方法的检验，证实了视差订正对提高台风定位准确度的有效性。上述实例说明，为了更好地发挥卫星资料的作用，利用卫星观测资料进行台风相关的定量研究（如台风定位或台风路径预报等研究），需要重视卫星资料的视差问题。无论卫星L1 级辐射（或亮温）资料或L2 级云产品（如云检测、云顶温度等云参数相关产品）都一定程度上受视差影响，但不同产品受视差的影响程度需要后续更深入的研究。

最后，本研究只使用了基于地球为球体假设的视差订正模型，未来可考虑使用地球为椭球体的模型来改进算法，以期实现更高精度的视场偏差订正。

致 谢：本研究所涉及的风云四号成像仪观测资料、产品和数据说明均可从中国国家卫星气象中心官网（ http://www.nsmc.org.cn/NSMC/Home/Index.html） 下载。CMA、JMA 和IBTrACS 台风路径集分别下载自中国气象局热带气旋资料中心（https://tcdata.typhoon.org.cn/zjljsjj_zlhq.html）、区域专业气象中心（东京）（https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pubeg/trackarchives.html）和国际气候管理最佳路径档案官网（https://www.ncdc.noaa.gov/ibtracs/）。CALIPSO 云层数据下载自https://cmr.earthdata.nasa.gov/search/concepts/C1556717899-LARC_ASDC.html。