中国沿海HY-2A 校正微波辐射计水汽含量数据精度检验方法

范士杰，史航，孙浩，刘焱雄

（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）

水汽是大气的基本参量，它的相变直接影响大气的运动和变化。研究大气水汽含量的时空变化对于理解天气变化和过程具有重要意义[1]。海洋是大气中水汽的主要来源和水汽输送的主要载体。海洋环境复杂，目前对海洋水汽监测不足，难以获得高时空分辨率的海洋水汽含量数据，所以海洋水汽含量的探测精度难以满足科学研究和预报应用等的需求。因此，有必要扩展海洋水汽含量的探测方式，以提高海洋水汽含量数据的时间与空间分辨率。

我国海岸线漫长，沿海地区台风、暴雨等海洋灾害天气频发。大气水汽在极端降水天气的形成和发展中扮演着十分关键的角色，水汽含量的异常变化往往伴随着强降雨天气。观测和研究大气水汽含量在不同时间尺度上的变化特性对于深入理解极端降水天气的形成机制、开展预警预报及未来变化规律预测十分关键[2]。高精度、高时空分辨率、连续实时的大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）的大小和演变趋势可以提前预示降水的出现时间和降水性质，对暴雨、台风等极端天气预报及预警有重要的指示意义[3]。在全球变暖的大趋势下，全球海平面监测与海面水汽含量探测显得格外重要，如何提高海洋水汽含量的探测能力成为了气象研究中的关键性问题[4]。

目前，获取海洋水汽含量信息的常用方式有船载全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）、探空站观测和测高卫星水汽微波辐射计反演等。船载GNSS 观测费用昂贵，且精度容易受到海洋环境的影响；探空站获取的水汽含量信息通常被当作水汽含量的真值，但其缺点是时间分辨率低；测高卫星搭载的微波辐射计也可以获取水汽含量数据，其时空分辨率高，具有很高的应用价值。“海洋二号”卫星（HaiYang-2A,HY-2A）是我国第一颗海洋动力环境卫星，其搭载的校正微波辐射计（Calibration Microwave Radiometer,CMR）可以获得海洋水汽含量等参数，有效监测海面上空天气和气候变化，丰富了我国海洋水汽含量的探测手段。Zheng等[5]利用2011 年10 月1 日至2013 年3 月31 日Jason-1/2 卫星上的微波辐射计水汽含量数据对HY-2A CMR 水汽含量数据进行验证，两者之间的偏差为1.86 mm，表明HY-2A CMR 水汽产品适用于大部分开放的海域。Zhao等[6]对2011 年10 月至2013 年11 月的HY-2A CMR 在轨数据进行试验，利用欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）发布的数据进行验证，发现两者的湿延迟差异为1.88 cm。Liu等[7]利用船载GNSS 反演的PWV 验证HY-2A CMR 水汽含量数据，得到其平均差值为0.6 mm，均方根误差为0.8 mm，表明2 种观测方式具有良好的一致性，HY-2A 可以为大气研究提供高精度的PWV 测量值。Wu等[8]使用数值天气模型对2014 年4 月至2017 年5 月的HY-2A CMR水汽产品进行了综合评估，得到其平均均方根误差为2.65 mm，说明当CMR 的3 个频段正常工作时，其水汽产品具有较高的准确性。

然而，利用船载GNSS 观测检验HY-2A CMR 水汽产品存在着数据交叉点较少的局限性。自然资源部2009 年起在中国沿海增设GNSS 业务观测站，于2010 年建成了中国沿海GNSS 业务观测系统[9]，连续的岸基GNSS 观测，可以为HY-2A CMR 水汽产品的精度检验提供丰富的数据。本文利用中国沿海GNSS 业务观测系统和ECMWF 发布的最新第五代大气再分析资料（ECMWF Reanalysis 5,ERA5），对HY-2A CMR 海洋水汽含量数据进行误差分析和精度检验，为CMR 水汽产品在我国东部沿海地区的气象应用提供科学依据。

1 试验数据及水汽含量信息提取方法

1.1 HY-2A CMR 水汽含量数据

HY-2A CMR 有3 个工作频率：18.7 GHz、23.8 GHz 和37.0 GHz，其水汽含量反演原理是先利用多元线性回归模型将天线温度转换为亮温并进行校正，再利用全球经验数据库，基于物理辐射模型，建立水汽含量数据和亮温之间的回归经验模型，从而获取大气水汽信息数据[10-11]。常用的CMR 水汽产品是经过亮温重采样和反演得到的2B 级数据，存储格式为hdf 格式[12]。由于长期在轨运行，从2017 年6 月开始，HY-2A CMR 的 18.7 GHz 工作频率变得极不稳定，导致反演的水汽含量数据出现较大偏差[13]。因此，本文选取质量较好的2015 年数据作为试验数据。

根据沿海GNSS 业务观测站的位置坐标，选择与GNSS 业务观测站距离在100 km 范围之内的区域进行水汽含量数据的空间匹配，提取HY-2A CMR 水汽含量数据；并对CMR 原始数据进行预处理，剔除陆地和降雨标识的异常数据，只保留海洋标识的CMR 海面水汽含量数据进行精度检验。另外，对于近岸受亮温污染的CMR 海面水汽含量数据，预处理时利用3 倍中误差原则直接剔除。

1.2 中国沿海GNSS 业务观测

中国沿海GNSS 业务观测系统布设了56 个连续运行观测站，为海洋环境监测和天气变化提供数据资料[14]。本文选取黄海沿岸的成山头站、石岛站、小麦岛站、日照站，东海沿岸的朱家尖站、南麂站、长门站，南海沿岸的云澳站、遮浪站和海南岛沿岸的海口站、三亚站，共计11 个GNSS 业务观测站。具体位置如表1 所示。

表1 GNSS 业务观测站位置Table 1 The location of GNSS operational observation stations

利用精密单点定位（Precise Point Positioning，PPP）方法进行地基GPS 水汽反演，获取GNSS 业务观测站上空PWV。基于PPP 的地基GPS 水汽反演的数据处理策略为：GPS 观测数据的采样间隔为30 s，卫星高度截止角设置为10°；采用IGS（International GNSS Service）事后精密星历和钟差产品以及传统双频无电离层组合观测模型；接收机钟差作为白噪声处理；对流层干延迟利用Saastamoinen 模型估算，湿延迟（Zenith Wet Delay,ZWD）分量作为待估参数；同时考虑卫星天线相位中心偏差、接收机天线相位中心偏差、相对论效应、海洋负荷、潮汐改正等因素的影响；采用序贯最小二乘法进行平差解算，得到ZWD 的最佳估值；最后利用转换因子（与测站地理位置以及气象参数有关，其中气压、温度等气象参数由GPT（Global Pressure and Temperature）模型[15]计算得到），将ZWD 转换为PWV。

利用上述经过空间匹配的HY-2A CMR 水汽含量数据，选取与CMR 水汽观测时间最为接近的GPS PWV数据。然后以GPS PWV 为参考，对CMR 水汽含量数据进行误差分析和精度评价。

1.3 ERA5 再分析数据

ERA5 产品是由ECMWF 于2017 年发布的第五代全球气候再分析资料，其中包括从1979 年至今的柱水汽含量（Total Column Water Vapor,TCWV），该水汽产品的时间分辨率为1 h，网格分辨率为0.25°×0.25°[16]。提取与HY-2A CMR 水汽含量数据相匹配的ERA5 水汽含量数据的方法为：首先根据CMR 水汽含量数据的观测时间，选择一天内最接近的某小时的ERA5 TCWV 数据；然后根据CMR 水汽数据点的位置坐标，选取距离最近的4 个网格点的TCWV，进行双线性内插即可得到CMR 水汽数据点处的PWV[17]，记作ERA5 PWV。由于本文讨论的是CMR 海面水汽含量数据，因此可忽略ERA5 网格点TCWV 和CMR 海面水汽含量数据点之间的高程差异。最后以ERA5 PWV 为参考，对HY-2A CMR 水汽含量数据进行误差分析和精度评价。

2 HY-2A CMR 海面水汽含量数据检验

2.1 3 种水汽含量数据的相关性分析

以成山头站、南麂站、云澳站和海口站四个GNSS 业务观测站为例，将标识为海洋的HY-2A CMR 水汽含量数据分别与匹配的GPS PWV 和ERA5 PWV 进行对比，开展相关性分析，结果如图1 和图2 所示。

由图1 可知，4 个业务观测站的GPS PWV 与匹配的CMR 海面水汽含量数据之间的相关系数均超过0.96，表明两者具有良好的相关性。由图2 可知，4 个GNSS 业务观测站附近海域的CMR 海面水汽含量与内插计算得到的ERA5 PWV 值之间的相关系数均超过0.98，表明CMR 海面水汽含量与ERA5 PWV 的相关性优于GPS PWV，其原因应与水汽产品的数据匹配方法有关，即CMR 水汽含量与ERA5 PWV 的数据点位置重合，而CMR 水汽含量与GPS PWV 数据点位置的距离为100 km 以内。

图1 HY-2A CMR 海面水汽含量与GPS PWV 相关性分析Fig.1 Correlation analysis between HY-2A CMR sea water vapor content and GPS PWV

图2 HY-2A CMR 海面水汽含量与ERA5 PWV 相关性分析Fig.2 Correlation analysis between HY-2A CMR sea water vapor content and ERA5 PWV

2.2 HY-2A CMR 海面水汽含量的误差分析

分别以GPS PWV 和ERA5 PWV 为参考值，计算CMR 海面水汽含量相对于GPS PWV 和ERA5 PWV 的偏差。以成山头站、日照站、石岛站、小麦岛站四个GNSS 业务观测站为例，分析2015 年CMR 海面水汽含量及其与GPS PWV 和ERA5 PWV 偏差随时间的变化，如图3 所示。

由图3 可知，4 个GNSS 业务观测站附近海域CMR 水汽含量分布均存在明显的季节性变化特征，其中春季和冬季的水汽值较小，夏季水汽丰富且水汽含量存在明显的变化。而CMR 水汽含量相对于GPS PWV 和ERA5 PWV 的偏差随时间的变化较为稳定，不受季节变化的影响，说明CMR 水汽产品具有良好的稳定性。

图3 HY-2A CMR 海面水汽含量数据及其相对于GPS PWV 和ERA5 PWV 的偏差随时间的变化Fig.3 The time-variation deviation of sea surface water vapor content derived from HY-2A CMR relative to GPS PWV and ERA5 PWV

2.3 HY-2A CMR 海面水汽含量数据的精度评价

将HY-2A CMR 海面水汽含量数据相对于GPS PWV 和ERA5 PWV 的误差进行统计分析，以平均偏差（Average Deviation,AD）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）和标准差（Standard Deviation,STD）作为数值指标，对CMR 海面水汽含量数据进行精度评价。

由HY-2A CMR 水汽含量数据相对于各业务观测站GPS PWV 的误差统计结果（表2）可以看出：各测站CMR 水汽含量的平均偏差负值较多，表明HY-2A CMR 水汽值总体上略小于GPS PWV；11 个测站CMR 水汽含量数据相对于GPS PWV 的平均偏差为−0.38 mm，说明整体上CMR 水汽含量与GPS PWV 具有较好的一致性；11 个测站的平均STD 为3.08 mm、平均RMSE 为3.17 mm，说明CMR 海面水汽含量数据相对于GPS PWV 具有较高的精度；上述结果也验证了中国沿海GNSS 业务观测系统可以为HY-2A CMR 水汽产品的精度检验提供连续、高精度的水汽含量数据支持。

表2 HY-2A CMR 水汽含量数据相对于GPS PWV 的误差（mm）统计Table 2 Error (mm) statistics of HY-2A CMR water vapor content data compared to GPS PWV

由各GNSS 业务观测站附近海域CMR 水汽含量数据相对于ERA5 PWV 的误差统计结果（表3）可以看出，各测站附近CMR 水汽含量的偏差多为正值，表明CMR 水汽值总体上略大于ERA5 PWV；11 个测站CMR水汽含量数据相对于ERA5 PWV 的平均偏差为0.12 mm，表明两者的一致性较好；11 个测站的平均STD 为1.55 mm、平均RMSE 为1.58 mm，说明CMR 海面水汽含量数据相对于ERA5 PWV 的精度相比GPS PWV更高。

表3 HY-2A CMR 水汽含量数据相对于ERA5 PWV 的误差（mm）统计Table 3 Error (mm) statistics of HY-2A CMR water vapor content data compared to ERA5 PWV

综合分析表2 和表3 的误差统计结果可以看出，CMR 水汽含量相对于GPS PWV 的平均STD 和RMSE均约为相对于ERA5 PWV 的2 倍，这主要是因为ERA5 PWV 和HY-2A CMR 水汽含量数据的时空匹配较为准确，而CMR 轨迹与GNSS 业务观测站的空间匹配距离为100 km，水汽的空间分布较为复杂，由此带来CMR水汽含量和GPS PWV 之间产生一定的空间匹配误差，影响了CMR 水汽含量相对于GPS PWV 的精度评价结果。

结合表1 中各GNSS 业务观测站的纬度值以及表2和表3 的误差统计结果发现，各站CMR 海面水汽含量的STD 值由北向南呈现逐渐增大的趋势（图4）。由图4可以看出，CMR 水汽含量的STD 值总体随纬度增加而减小，CMR 海面水汽含量数据精度随着纬度的增加而有所提高，具有一定的空间分布特征。分析其原因可能是与低纬度地区水汽含量丰富、变化速率较快、水汽分布更加复杂等因素有关。

图4 HY-2A CMR 水汽含量相对于 ERA5 PWV 和GPS PWV 的 STD 随纬度的变化Fig.4 Variation of STD of HY-2A CMR water vapor content relative to ERA5 PWV and GPS PWV with latitude

3 结语

HY-2A CMR 水汽产品作为一种重要的海洋水汽数据资源，丰富了海洋水汽的观测手段，提高了海洋水汽观测的时间和空间分辨率。本文利用中国沿海GNSS 业务观测系统和ERA5 再分析数据，对CMR 海面水汽含量数据进行精度检验，得出以下主要结论。

1）HY-2A CMR 海面水汽含量与中国沿海业务观测站GPS PWV 具有良好的一致性，两者的相关系数均高于0.96；CMR 海面水汽含量相对于GPS PWV 的平均偏差为−0.38 mm，表明CMR 水汽值总体上略小于GPS PWV；CMR 海面水汽含量相对于GPS PWV 的平均STD 为3.08 mm、平均RMSE 为3.17 mm，表明CMR海面水汽含量数据相对于GPS PWV 具有较高的精度。

2）HY-2A CMR 海面水汽含量与ERA5 PWV 之间的相关系数均高于0.98，CMR 海面水汽含量相对于ERA5 PWV 的平均偏差为0.12 mm、平均STD 为1.55 mm、平均RMSE 为1.58 mm；该结果优于CMR 海面水汽含量与GPS PWV 的对比结果，这与CMR 海面水汽含量与GPS PWV 数据的空间匹配尺度（100 km）有关。

3）对HY-2A CMR 水汽含量数据相对于GPS PWV 和ERA5 PWV 的偏差进行时序分析，发现其没有季节性变化特征，说明CMR 水汽产品精度具有良好的稳定性；对CMR 海面水汽含量相对于GPS PWV 和ERA5 PWV 参考值的标准差进行空间相关性分析，发现CMR 海面水汽含量数据的精度随着纬度的升高而有所提高，具有一定的空间分布特征。

本文研究结果验证了HY-2A CMR 水汽含量数据的精度，并证实了中国沿海GNSS 业务观测系统可以为HY-2A CMR 水汽产品精度检验提供技术手段和数据支撑。