本发明涉及图像处理
技术领域：
：，尤其涉及一种星载微波遥感陆地上空pwv的物理反演方法。
背景技术：
：：水汽在气候变化、水循环、能量收支平衡等研究中都发挥着重要作用(solomonetal.2007；zveryaevandallan2005)。此外，它也是地球大气最丰富的温室气体，水汽及其变化是天气和气候变化的主要驱动力，对预测降雨、中小尺度恶劣天气有着重要影响(dessleretal.2008；ravalandramanathan1989)。大气可降水量(precipitablewatervapor,以下简称：pwv)指的是单位面积上整层大气积分得到的总水汽含量。它是气候能量收支分析、水循环以及数值天气预报应用中一个非常重要的参数(nakamuraetal.2004；smithetal.2000；trenberthetal.2009)。此外，pwv也是影响地表卫星遥感应用的一个重要参数，比如地表温度反演、大气订正等都需要pwv这一辅助参数(julienetal.2015；lietal.2013；sobrinoandromaguera2008；vermoteetal.2002)。目前，已有多种技术手段可以获取pwv信息，比如探空、gps、微波辐射计、地基太阳光度计和卫星遥感观测等(alshawafetal.2015；czajkowskietal.2002；firsovetal.2013；lietal.2003；liuetal.2017；seemannetal.2003；wangetal.2015)。卫星观测凭借其独有的时间、空间分辨率的特点，可以有效提供区域甚至全球范围内的pwv信息。卫星遥感pwv按波段可以分为近红外(nir)、热红外(tir)和微波算法(deeter2007；gaoandkaufman2003；suggsetal.1998)。nir遥感通常可以获得较高精度的pwv信息，比如modis的nir水汽产品已被广泛应用(gaoandkaufman2003)。但是，nir算法容易受云、气溶胶的影响，且其仅能获取白天情况下的pwv信息。tir算法可以获取晴空条件下白天和晚上的pwv信息，但由于红外辐射无法穿透云层，其同样无法获取云区pwv信息(julienetal.2015；liuetal.2015；renetal.2015)。被动微波遥感受大气干扰小，能穿透云层，甚至可穿透一定程度的雨区，可以弥补nir和tir遥感pwv的不足(bobylevetal.2010；grodyetal.1980)。使其在全天候pwv探测方面具有较好的发展潜力。水汽在22.235ghz和183.31ghz分别有弱和强吸收谱线，目前微波水汽遥感主要是是围绕这两个波段展开的(bobylevetal.2010；grody1976；jonesandvonderhaar1990)。被动微波数据的pwv反演算法大致可以分为4类：统计算法，半统计算法，神经网络算法和物理反演算法(airesetal.2001；alishouseetal.1990；bobylevetal.2010；boukabaraetal.2010；deeter2007；grody1976；grodyetal.1980；jietal.2017；tjemkesetal.1991)。此外，被动微波数据也经常和红外高光谱数据联合使用来反演大气廓线。统计和半统计算法主要是构建微波亮温(brightnesstemperature,bt)和pwv的经验关系，以实现pwv的反演。神经网络则是通过训练数据构建pwv和输入参数之间的非线性关系，以实现pwv的反演。物理模型方法则是考虑大气微波的辐射传输过程，在给定大气和地表参数初始场的基础上开展正演计算，通过实现价值函数最小化最终实现pwv的反演，比如最优估计和1维变分算法。通常情况下，以上算法大多需要发射率的初值信息。海洋表面均一，发射率易于估，这些算法的海洋上空pwv反演效果较好。相比之下，由于陆地表面发射率的不确定性较大，地表上空的pwv反演是一项非常有挑战性的工作(boukabaraetal.2010；wangetal.2015)，目前陆地上空pwv的反演还处于探索阶段。22.235ghz附近通道穿透性较好，已在海面上空pwv反演中取得了良好效果，但其空间分辨率较低。183.31ghz附近通道空间分辨率则较高，近年来也被广泛应用于pwv探测。目前，已有多个仪器有183.311ghz水汽通道，比如amsu/noaa、amsu/metop、mhs/noaa、mhs/fy-3和atms/npp等。atms是搭载于suominpp的五个观测仪器之一，是amsu-a和mhs仪器的后继微波探测器，它集温度、湿度观测于一身，具有更高的空间分辨率、更大的幅宽以及更高的观测精度。其联合npp搭载的跨轨红外探测器cris(cross-trackinfraredsounder)，生成高分辨率的全球温度、湿度廓线数据集并服务于天气预报，atms也为获取高精度的pwv提供了良好的机遇。noaanesdis(nationalenvironmentalsatellite,data,andinformationservice)为微波探测仪(advancedtechnologymicrowavesounder，以下简称：atms)开发了两个反演系统：mirs(microwaveintegratedretrievalsystem)和nucaps(noaauniquecombinedatmosphericprocessingsystem)，均已业务化运行。mirs是一种基于一维变分(1d-var)的方法，通过使用卫星的多通道亮温资料可以反演不同地表(e.g.陆地、海洋、海冰、积雪)的微波发射率，mirs具备全天候的大气、云和地表参数的反演能力。nucaps则是继承airs的反演算法，用于处理cris/atms数据获得无云辐射数据及大气温度、湿度廓线及大气痕量气体等产品。mirs和nucaps均使用多个通道亮温(e.g.水汽、氧气吸收通道)来做反演，并且需要地表反射率、大气廓线等先验信息，其理论和业务化过程较为复杂。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种基于atms165.5ghz和183.311ghz的水汽吸收和窗区通道的pwv物理反演算法。一种陆地上空pwv物理反演算法,包括以下步骤：步骤1：获取ecmwf的地表温度和大气温度、湿度廓线预报场，然后根据卫星观测像元的经纬度和时间信息对ecmwf预报场进行双线性插值，将插值后的大气廓线、地表温度作为大气场和地表温度的初始猜测值；步骤2：利用将星载微波辐射计观测角、仪器通道响应函数、像元海拔高度以及步骤(1)得到的大气场和地表温度的初始猜测值来计算卫星星载微波辐射计165ghz窗区通道和两个183ghz附近水汽吸收通道的各通道的亮温tf1、大气透过率τf1、大气向上辐射步骤3：将步骤(1)得到的大气湿度廓线w(p)初始值进行扰动，将湿度廓线初值调整为1.10*w(p)，同时利用星载微波辐射计观测角、仪器通道响应函数、像元海拔高度来计算大气湿度廓线调整后的微波辐射计165ghz窗区通道和两个183ghz附近水汽吸收通道的各通道的亮温tf2、大气透过率τf2、大气向上辐射步骤4：计算大气透过率τf、大气向上辐射对湿度廓线变化的偏导，大气透过率、大气向上辐射对湿度廓线的偏导计算公式分别为：步骤5：利用地表温度初始值tgf，大气透过率τf，以及步骤(4)计算的和计算系数cλ和dλ；步骤6：计算星载微波辐射计165ghz和两个183ghz附近通道的实际观测亮温与rttov模拟亮温之差δtfn，然后结合步骤(5)计算的系数cλ和dλ，基于最小二乘方法求解以下公式的线性方程组，得到地表温度和湿度廓线的订正量δr和δtgf，最终实现pwv的反演；式中，n是使用的通道总数，δtλn是特定初始场情况下不同通道(f1,f2,...,fn)的计算和观测亮温差，cλn和dλn可以基于地表、大气先验信息和辐射传输模式计算得到。有益效果：本发明提供的方法主要基于165ghz附近窗区和183.31ghz的水汽通道亮温数据开展，同步反演窗区地表亮温和水汽廓线初值偏移量，进而实现pwv反演。此方法不需要地表发射率先验信息，所需辅助数据主要是大气温度、湿度廓线。由于反演过程中使用的是较高频率通道观测，因此获得的pwv空间分辨率也相对较高。附图说明图1为atms数据选取研究区域及suominet站点位置信息；图2为本发明陆地上空pwv物理反演算法流程图；图3(a)为pwv反演值与gpspwv图；图3(b)为pwv反演误差与viirscod的二维直方图。具体实施方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明利用的数据主要包括atms的l1b微波亮温，viirs的l2云光学厚度，ecmwfinterim大气廓线和suominet的gpspwv数据。ecmwf数据主要用于数值模拟和作为算法的初始场，在模拟反演过程中用以验证算法可行性；gpspwv是验证算法的参考数据；卫星观测数据及云观测数据用于实际反演。atms探测器是继承amsu-a/mhs并发展的新一代微波垂直探测器，为气象业务及气候应用提供了大气温湿度信息。目前，atms搭载于npp(npoesspreparatoryprogramme)卫星，并将成为jpss-1/jpss-2的主要探测仪器之一。atms共有22个探测通道，前15个通道主要用于温度探测，后7个通道用于湿度探测，其中通道1-7和16-17是窗区通道。与amsu-a和mhs相比较，atms在通道数、探测频率以及极化属性上有较大差异。atms的4、19和21是新增探测通道，增多的探测通道可为大气、地表参数反演和资料同化系统提供更丰富的观测信息。amts轨道宽度为2300km，通道1-2星下点分辨率为75km，通道3-16为32km，通道17-22则为16km，atms比传统微波辐射计能提供更多的观测数据。atms在183.31ghz附近有五个水汽吸收通道(seetable1)，相比amsu多了183.31±1.8ghz和183.31±4.5ghz,这将有利于提高水汽的反演精度。本发明要基于atms通道17～22的窗区和水汽吸收通道开展pwv反演。表1atms通道特性本发明选择了suominet的逐小时gps的pwv数据作为参考数据(http://www.suominet.ucar.edu/data.html)，以验证北美地区的pwv反演结果。suominet的典型pwv精度是1-2mm。本发明使用的suominet站点范围主要位于30.5-48.8n,68.0-124.5w之间(图1虚线方框内)，这些站点的高程范围位于0.006-2.92km之间。其中，大部分站点位于陆地上，少部分站点位于海陆交界区域，2016年8月6日-22间这些站点的gpspwv的变化范围为0.2-6.87cm,具有良好的代表性。此外，本发明还用到了ecmwf的月平均和3小时平均的再分析资料，包括大气温度、湿度、压力和位势高度廓线等，这些数据被用于开展辐射传输模拟计算和作为算法的初始场。本发明所提出的pwv反演算法基于数学上的小扰动理论，将辐射传输方程转化为线性方程，通过求解多元线性方程组计算初始地表温度和大气廓线的偏移量，最终实现pwv和lst(或者surfacebt)的反演。在微波波段不考虑大气散射作用下，大气顶向上辐射主要由经过大气衰减了的地表辐射、大气上行辐射以及经过地表反射和大气衰减了的大气下行辐射构成，普朗克函数在微波波段区间满足rayleigh-jeans近似，因此卫星观测亮温可以表示为：式中，τf和εf分别是频率f的透过率和发射率，ts是地表温度，是大气下行辐射等效亮温，tsky是宇宙背景辐射温度(～2.7k)，是大气上行辐射等效亮温。地表发射和反射的大气向下和宇宙背景辐射可以用surfacebttgf来表示，此时，方程(1)可以进一步写为：在窗区通道，卫星观测亮温与surfacebt密切相关，而在水汽强吸收通道(e.g.183ghz)，观测亮温则主要受大气参数(e.g.温度、湿度廓线)的影响，几乎不受surfacebt的影响。我们假定first-guess温度廓线与“真实”廓线相同，而湿度廓线的垂直结构分布与“真实”湿度廓线一致，但需要一个比例因子γ来进行订正，γ定义为：式中w(p)、w′(p)分别是first-guess和“真实”的水汽混合比廓线，pw′和pw分别是相应的first-guess和“真实”pwv。此时，γ和tgf的扰动δγ和δtgf引起的观测亮温变化可以表示为:假定方程(4)则变为线性(δtf＝δrcf+δtgfdf)，其中tgf和δr为未知数。此时，将其应用于两个或者多个通道可组成以下方程组：式中，n是使用的通道总数，δtλn是特定初始场情况下不同通道(f1,f2,...,fn)的计算和观测亮温差(brightnesstemperaturedifference，btd)，cλn和dλn可以基于地表、大气先验信息和辐射传输模式(i.e.,modtran,rttovorcrtm)利用方程(5)计算得到。方程(6)是欠定的，n个方程始终存在n+1个未知数(n个通道surfacebt和1个γ)，这在数学上是病态方程的求解问题。我们可以合理选择通道以有效减少方程求解的不确定性(或者减少方程未知数)，比如可以选择一个窗区通道和若干个183ghz附近水汽吸收通道。正如前面提到的，水汽强吸收通道观测主要受大气的影响，而几乎不受surfacebt的影响。因此，我们可将强吸收通道的surfacebt设置为窗区通道的surfacebt，这不会带来明显误差，并可有效减少未知数个数。经过这样设置之后，方程组(6)只有两个未知数：(1)窗区通道surfacebt；(2)水汽订正因子γ。通常情况下，γ可以设置为1，tgf初值设置为窗区通道(ch17)观测亮温。针对方程(6)，基于最小二乘方法可以求出δr和δtgf的最优解，最终的pwv反演值为pw×(1+δγ)，窗区通道surfacebt反演值为tgf+δtgf。以上提出的方法可以同步反演地表亮温和pwv，不需要地表发射率信息，避免了先验发射率不确定性带来的反演误差。请参阅图2，图2为本发明陆地上空pwv物理反演算法流程图，该方法包括以下步骤：步骤1：下载欧洲中期天气预报中心(europeancentreformedium-rangeweatherforecasts，以下简称：ecmwf)的地表温度和大气温度、湿度廓线预报场，然后根据卫星观测像元的经纬度和时间信息对ecmwf预报场进行双线性插值，将插值后的大气廓线、地表温度作为大气场和地表温度的初始猜测值；步骤2：将星载微波辐射计观测角、仪器通道响应函数、像元海拔高度以及步骤(1)得到的大气场和地表温度的初始猜测值输入到大气辐射传输快速计算模式rttov11.2)中，计算卫星星载微波辐射计(比如atms)165ghz窗区通道和两个183ghz附件水汽吸收通道的各通道的亮温(tf1)、大气透过率(τf1)、大气向上辐射步骤3：将步骤(1)得到的大气湿度廓线w(p)初始值进行扰动，将湿度廓线初值调整为1.10*w(p)，同时将星载微波辐射计观测角、仪器通道响应函数、像元海拔高度输入到大气辐射传输快速计算模式rttov11.2中，计算大气湿度廓线调整后的微波辐射计(比如atms)165ghz窗区通道和两个183ghz附件水汽吸收通道的各通道的亮温(tf2)、大气透过率(τf2)、大气向上辐射步骤4：计算大气透过率(τf)、大气向上辐射对湿度廓线变化的偏导，大气透过率、大气向上辐射对湿度廓线的偏导计算公式分别为：步骤5：利用地表温度初始值tgf，大气透过率τf，以及步骤(4)计算的和计算公式(5)的系数cλ和dλ；步骤6：计算星载微波辐射计165ghz和两个183ghz附近通道的实际观测亮温与rttov模拟亮温之差δtfn，然后结合步骤(5)计算的系数cλ和dλ，基于最小二乘方法求解公式(6)的线性方程组。得到地表温度和湿度廓线的订正量δr和δtgf，最终实现pwv的反演，pwv反演值为pw×(1+δγ)。图2给出了所提出的pwv反演算法的流程图，给定初始场(e.g.大气廓线和surfacebt)和观测几何信息后，可以利用正演模型(e.g.rttov)来计算大气透过率、大气向上和向下辐射和各通道亮温，对比各通道的模拟和观测btd并求解方程组(eq.(6))实现水汽和surfacebt的同步反演。为了进一步评估pwv反演算法，我们利用atms的观测数据对算法进行了验证。选取的研究区域是美国地区(fig.2)，pwv参考数据是suominet的gpspwv数据。本研究使用的是2015年8月12日至2015年11月10日之间的数据。只有atms观测点位于gps站点周围0.15×0.15°范围内的点，才进行反演。atms各通道发射率均设置为1，初始地表温度设置为ch17的亮温，初始大气廓线取自于前面提到的gfs的6h预报数据(section2.2)。此外，在正演计算过程中没有考虑云的散射作用。我们利用viirs/npp云光学厚度(cloudopticaldepth，cod)产品评估了算法对云的敏感性。pwv反演结果与gpspwv吻合度较好，pwv反演值与gpspwv的r2，rmse和bias分别为：0.895，0.43cm和-0.02cm(图3(a))。其中，78.9％的pwv反演误差小于0.5cm,96.2％的像元点pwv误差小于1.0cm。当pwv大于3.0cm时，pwv反演值与gps吻合度更好，更接近与1:1线。当pwv大于5.0cm时，pwv误差偏大，存在一定程度的高估。我们也分析了pwv误差随viirscod的变化情况(图3(b))，可以看出pwv反演误差并没有随着cod的增加而增加，当atms像元的平均viirscod小于30时，pwv误差随着cod增加而降低。当cod大于20时，pwv误差大部分小于1.00cm。这意味着，云的存在并没有明显影响pwv反演结果。本发明针对atms的仪器特征，开展了正演模拟计算、敏感性分析和模拟反演试验。结果表明，除极干燥大气外(e.g.pwv<0.25cm)，基于atms的165.5ghz窗区和183.31ghz附近的吸收通道＝的pwv物理反演算法受地表类型影响较小，这意味着新算法有效降低了发射率不确定性对pwv反演结果的影响。利用美国地区的atms数据对算法进行了验证，反演结果与gpspwv吻合度均较好，在高水汽情况下反演误差相对较大。在分析了atms水汽通道观测和模拟btd与pwv误差的关系后，发现两者存在比较好的线性关系。基于这一关系，提出了一个简单线性订正模型，结果表明订正之后的水汽精度明显提高，尤其是针对高水汽的情况。此外，对atms的mirsl2pwv产品进行了评估，结果表明基于本发明所提出的算法pwv反演精度与mirsl2pwv相当。最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。当前第1页12当前第1页12