MP-3000A微波辐射计冬季数据精度分析

王银钢 刘 杰* 蒋士龙 张智凯 蒋文轩 赵春雷 刘 泊

（1.张家口市气象局，河北 张家口 075000；2.河北省人工影响天气办公室，河北 石家庄 050000）

前言

探空是测量大气中各种气象要素廓线的基本方法，目前全国气象探空站仍然以传统定点、定时的氢气球探空为主，这种探测方式因探空仪能够进入真实的大气当中，所获得的探空资料具有较高的代表性和可信度，然而有限的站点分布和无法连续观测，使得探空的时空密度达不到气象事业发展的要求。微波辐射计作为被动微波遥感的唯一传感器，可以连续进行气象观测，包括温度、相对湿度、水汽密度等气象要素的廓线以及环境温度等，时间分辨率精确到分钟，其无人值守和连续探测的特点，弥补了常规探空观测时间分辨力不足的缺点,已经成为常规探空的重要补充。虽然是被动遥感，但是在水汽密度场的研究上有着重要意义，对天气预报、预警及人工影响天气的作业指挥有着指导作用，有助于提高人工增雨作业的效率和效益。

MP-3000A微波辐射计观测数据的精确性影响着天气预报、预警及人工影响天气作业等的有效指导，用代表性和可信度较高的探空资料来检验MP-3000A微波辐射计观测数据的精确性有着重要的意义。为此，利用冬季（2020年12月-2021年2月）相同观测时间内的两种观测资料开展对比分析研究。由于MP-3000A 型地基微波辐射计的实际安装地点与张家口探空站探空气球施放点水平距离为60 m ，因此从理论上可以认为 MP-3000A 型地基微波辐射计与张家口探空站在同一个地点。

1 ．数据与方法

1.1 MP-3000A 型地基微波辐射计资料

为了积累人工增雨的云物理数据，冀西北人工增雨基地于2020年9月在张家口气象站院内布设了Radiometrics公司所生产的MP-3000A型地基微波辐射计。利用人工神经网络实现距地高度为 0～10 km 范围内大气温度、相对湿度、水汽密度等廓线反演，人工神经网络是运用 Stuttgart Neural Network Simulator（斯图加特神经网络模拟器）和探空廓线的历史资料得出的。廓线从0到500m 高度上每50m输出一个数据，500m到2km高度上每100m输出一个数据，2km到10km每250m输出一个数据，共58个反演层，每层数据中包括温度、相对湿度、水汽密度等气象探测数据；采集时间间隔为每两分钟一组数据。

1.2 探空资料

张家口探空站（54401）位于北纬40o46'10'，东经114o55'10'，海拔高度774m，使用GTS13型数字探空仪进行高空廓线观测，探空仪资料采集时间间隔为1.2s，0.2s为探空状态，1s为测距状态，每组数据包括温度、相对湿度、气压、仰角、方位、斜距等数据;气球升速约为400m/min,气压有效探测范围为5～1060hPa，分辨力为0.1hPa；温度有效探测范围为－90℃～50℃，分辨力为0.1℃；相对湿度有效探测范围为0～100%RH，分辨力为1%RH；操作终端使用的是中国气象局探测中心研发的Ver7.0.0.20210501L波段（1型）高空气象探测系统软件，可以轻易计算出所需要各个高度上的气象数据；电子探空采用传统的氢气球携带探空仪探测方式，每日探测2次，探测时间分别为北京时间7:15和19:15。

1.3 水汽密度计算公式

探空资料给出的是相对湿度，为了得到水汽密度，采用公式（1），将温度、相对湿度转换为水汽密度。

1.4 研究方法

本研究共选取了MP-3000A型地基微波辐射计和新型电子探空在2020年12月至2021年2月共3个月的探测资料。为便于对比分析，研究只选择两种探测方式都有的物理量数据进行比较，即选择温度、相对湿度和水汽密度三个物理量进行研究。

由于MP-3000A型地基微波辐射计（以下简称微波辐射计）只在58个固定高度层面上有数据，因此本研究在垂直方向上，只选择58个高度层上的三种探测数据进行对比研究。这样，就需要从新型电子探空数据中，挑选出同等58个高度上的数据作为研究数据，由于本站的海拔高度为774m，所以58个高度层的高度都需要加上海拔高度，比如选取50m高度层的数据在高空数据中实际上是选取高度是824m的数据。由于微波辐射计探测的是0～10 km的范围，探空数据一般在30分钟时达到10km的探测高度，因此选取早上7:15-7:45之间，晚上19:15-19:45之间两个时间段的数据，并且为了更加精准，不同高度上要选择相近时间的数据，取平均值，分别进行晴天、阴天（总云量为10-或10）、多云天（总云量为1～9）、雾霾天的07时、19时的数据进行比较及相关性分析，相关性系数通过EXCEL表格的统计函数CORREL计算得出。除去3个时次高度没有达到10km外，共177组样本数据。

2.结果与分析

对比分析了冬季（2020年12月-2021年2月）微波辐射计与探空资料。根据天气情况，以晴天、多云天、阴天和雾霾天四种情况分别对比温度、相对湿度和水汽密度的相关性，以此来分析微波辐射计探测数据的精度。张家口探空站冬季探测时次天气情况如表1所示。

表1 冬季（2020年12月-2021年2月）探空资料天气情况统计晴天 07时 46 98 19时 52多云天 07时 27 47 19时 20阴天 07时 7 17 19时 10雾霾天 07时 8 15 19时 7天气情况 时次 天数 总天数

2.1 晴天天气情况分析

从07时、19时的微波辐射计与探空温度廓线对比图（图1a、图1d）可以看到，微波辐射计的温度廓线和探空数据结果的相关性都在0.99以上，2条廓线的吻合度较高，差值在0～4K之间；在4～5km以下，微波辐射计的温度数据都偏小于探空温度数据，而在4～5km以上，微波辐射计的温度数据等于或偏大于探空温度数据。从07时、19时的微波辐射计与探空相对湿度廓线对比图（图1b、图1e）可以看到，微波辐射计的相对湿度廓线和探空数据之间成正相关，变化范围较大，相关系数在0.85～0.87之间。2km以下相对湿度都大于0%,差值在1.3%～34.2%之间，越接近地面差值越小，2km以上微波辐射计的相对湿度无限接近于0%，而探空相对湿度都在10%以上变化，微波辐射计2km以上的相对湿度反演结果偏小，不符合实际。从07时、19时的微波辐射计与探空水汽密度廓线对比图（图1c、图1f）可以看到，微波辐射计的水汽密度廓线和探空数据之间成正相关，相关系数在0.889～0.894之间。8km以上两种数据无限接近，8km以下两种数据总体变化趋势一样，地面差值较小，高度升后差值越来越大，2km后差值逐渐变小直至无限接近。

图1 a 07时温度对比 图1b 07时相对湿度对比 图1c 07时水汽密度对比

图1 d 19时温度对比 图1e 19时相对湿度对比 图1f 19时水汽密度对比

2.2 多云天天气情况分析

从07时、19时的微波辐射计与探空温度廓线对比图（图2a、图2d）可以看到，微波辐射计的温度廓线和探空数据结果的相关性都在0.99左右，2条廓线的吻合度较高，差值在0～6K之间；在5km左右以下，微波辐射计的温度数据都偏小于探空温度数据，而在5km左右以上，微波辐射计的温度数据绝大部分偏大于探空温度数据，只有07时8.25～9.75km处微波辐射计的温度数据偏小于探空温度数据。从07时、19时的微波辐射计与探空相对湿度廓线对比图（图2b、图2e）可以看到，微波辐射计的相对湿度廓线和探空数据变化范围大，差值在3.8%～70.7%之间，相关系数在0.31～0.43之间；探空相对湿度数据都要比微波辐射计相对湿度数据大，变化幅度也大；相对湿度数据从地面到1km有同时增大的趋势，表明存在低云；5～8km之间相对湿度有明显增大趋势，探空相对湿度在5.5km后也相应增大，表明有高云存在。从07时、19时的微波辐射计与探空水汽密度廓线对比图（图2c、图2f）可以看到，微波辐射计的水汽密度廓线和探空数据之间成正相关，相关系数在0.871～0.913之间。8km以上两种数据无限接近，8km以下两种数据总体变化趋势一样，但在1～2km微波辐射计水汽密度却是增大的，和有低云关；两种数据地面差值较小，高度升后差值越来越大，2km后差值逐渐变小直至无限接近。

图2 a 07时温度对比图 2b 07时相对湿度对比 图2c07时水汽密度对比

图2 d 19时温度对比 图2e 19时相对湿度对比 图2f 19时水汽密度对比

2.3 阴天天气情况分析

从07时、19时的微波辐射计与探空温度廓线对比图（图3a、图3d）可以看到，微波辐射计的温度廓线和探空数据结果的相关性都在0.99左右，2条廓线的吻合度较高，差值在0～9K之间；在5km左右以下，微波辐射计的温度数据都偏小于探空温度数据，而在5km左右以上，微波辐射计的温度数据都偏大于探空温度数据，9km以后两种温度数据差值越来越大。从07时、19时的微波辐射计与探空相对湿度廓线对比图（图3b、图3e）可以看到，微波辐射计的相对湿度廓线和探空数据变化范围很大，差值在2.9%～68.4%之间，相关系数在0.20～0.23之间；探空相对湿度数据都要比微波辐射计相对湿度数据大；相对湿度数据从地面到1.3km同时增大，表明主要存在低云；1.3～3.2km探空相对湿度数据持续增大，微波辐射计却在减小，是由于探空数据并非测站上空垂直气象数据，观测中存在空间差异影响所致；后面的总体趋势都是在减小。从07时、19时的微波辐射计与探空水汽密度廓线对比图（图3c、图3f）可以看到，微波辐射计的水汽密度廓线和探空数据之间成正相关，相关系数在0.913～0.920之间。8.5km以上两种数据无限接近，8.5km以下总体变化趋势一样，但在1～2km微波辐射计水汽密度却是增大的，比多云天气的增大幅度大；两种数据地面差值较小，高度升后差值越来越大，2km后差值逐渐变小直至无限接近。

图3 a 07时温度对比 图3b 07时相对湿度对比 图3c 07时水汽密度对比

图3 d 19时温度对比 图3e 19时相对湿度对比 图3f 19时水汽密度对比

2.4 雾霾天气情况分析

从07时、19时的微波辐射计与探空温度廓线对比图（图4a、图4d）可以看到，微波辐射计的温度廓线和探空数据结果的相关性都在0.98左右，较前三种天气情况的相关系数少了0.01，是由于雾霾的影响出现了较厚的逆温层，但是2条廓线的吻合度还是较高的，差值在0～14K之间；在6km左右以下，微波辐射计的温度数据都偏小于探空温度数据，而在6km左右以上，微波辐射计的温度数据都偏大于探空温度数据，7km以后两种温度数据差值越来越大。从07时、19时的微波辐射计与探空相对湿度廓线对比图（图4b、图4e）可以看到，微波辐射计的相对湿度廓线和探空数据变化范围较大，差值在2.4%～49.8%之间，相关系数在0.64～0.67之间；探空相对湿度都要比微波辐射计相对湿度大；相对湿度数据从地面到2km变化趋势一样，表明了雾霾的垂直高度；2～5km07时探空相对湿度数和微波辐射计相对湿度变化趋势是相反的，而19时变化趋势却是相同的，后面的总体趋势都是在减小。从07时、19时的微波辐射计与探空水汽密度廓线对比图（图4c、图4f）可以看到，微波辐射计的水汽密度廓线和探空数据之间成正相关，相关系数在0.934～0.937之间。8km以上两种数据无限接近，8km以下总体变化趋势一样，但在1～1.5km微波辐射计水汽密度却是增大的，但是增幅不大，和晴天天气的相近，小于多云天气和阴天天气的增幅；两种数据差值较小，与晴天天气相近，但是差值变化和前三种天气都不同，地面差值较小，高度升后差值越来越大，1km后差值逐渐变小，2km后差值不变或增大，4km后差值逐渐变小直至无限接近，很显然是雾霾天气造成的这种差值变化。

图4 a 07时温度对比 图4b 07时相对湿度对比 图4c 07时水汽密度对比

图4 d 19时温度对比 图4e 19时相对湿度对比 图4f 19时水汽密度对比

3.结论与讨论

（1）晴天、多云天、阴天和雾霾天的天气条件下,微波辐射计与探空仪的温度和水汽密度相关系数分别在0.99，0.99,0.99,0.98和0.889～0.894，0.871～0.913，0.913～0.920，0.934～0.937，均达到0.01显著性水平。晴天和雾霾天的天气条件下，相对湿度相关系数分别在0.85～0.87和0.64～0.67，达到0.01显著性水平；而多云天和阴天的天气条件下,相对湿度相关系数分别为0.31～0.43和0.20～0.23，未达到0.01显著性水平。三种数据的相关性中,温度最高,水汽密度次之,相对湿度最低。温度廓线整体吻合，相对湿度廓线越接近地面相关性越大，水汽密度廓线总体上在8km后相关性最大。

（2）温度廓线拟合度最高,水汽密度廓线次之,相对湿度廓线最差。温度在232～243K段拟合度最高，高温区拟合度高于低温区,在7km以后拟合度迅速降低；水汽密度在低值区拟合度高于高值区；相对湿度在高湿区拟合度高于低湿区。晴天、雾霾天样本,相对湿度廓线的精度更高；而多云天、阴天样本，相对湿度廓线的精度偏低，相差偏大。需要进一步优化改进微波辐射计针对多云天、阴天的相对湿度反演。

（3）晴天、多云天、阴天和雾霾天的天气条件下,本研究将无线电探空数据作为参考,评估分析了微波辐射计温度廓线、相对湿度廓线及水汽密度廓线的精度。由于大气温度垂直变化相对不复杂，探空与微波辐射计一致性较高；相对湿度垂直变化较复杂，同时探空数据并非测站上空垂直气象数据，观测中存在空间差异影响，所以在相对湿度变化对比中两者一致性较差；水汽密度垂直变化一致性也较高。虽然与探空数据对比,微波辐射计观测的气温、水汽密度分布存在不同程度的差异,但是两者的变化倾向具有较好的一致性。

（4）短期临近预报或定量降水预报需要高空850hpa、700hpa和500hpa形势分析图，三个等压面所对应的高度为1.5km、3km和5.5km，人工增雨作业高度也是在5.5km以下，此高度下微波辐射计和探空的温度、水汽密度廓线一致性很高，验证了微波辐射计的探测精度很高，探测的数据可以代替探空数据，为相关业务提供支撑，在探空的非探测时段，微波辐射计可以是有益的补充。另外，相对湿度廓线在多云天、阴天的相关性较差，而人工增雨作业是在这种天气条件下进行的，所以需要对微波辐射计相对湿度反演进一步优化，为指挥人工增雨作业增加一项重要的参数。使得通过连续监控其垂直廓线的变化情况，能够及时对天气预报、预警及人工影响天气的作业指挥有着指导作用。