卫星微波仪器全球降雪反演算法研究

Snow has a distinctive impact on global climate change and hydrological cycle. Additionally, intense snowfall events can cause huge damage to affected regions. It is challenging to utilize current satellite instruments to comprehensively detect global snowfall events due to the complexity of snowflake microphysics and snow precipitation process. This project aims to combine multiple microwave sensors from different satellites to maximize the capability in snowfall detection. Eventually, a global snowfall retrieval algorithm for Microwave Humidity Sounder-2 (MWHS-2) onboard Fengyun satellite series will be developed for the first time. To achieve this goal, the microphysics of snowflakes and the process of snow precipitation will be firstly investigated using triple-frequency radar measurements from CloudSat and Global Precipitation Measurement (GPM) satellites. The results will be employed to improve the snowfall retrieval algorithm. Before applying them on snowfall retrieval, MWHS-2 microwave measurements will be assessed with radiative transfer simulation. The underlying causes of remaining biases will be investigated. A bias correction scheme will be proposed to remove any remaining bias between observations and simulations. Finally, a global snowfall retrieval algorithm will be developed for MWHS-2 by utilizing one-dimensional variational and empirical orthogonal function methods. This retrieval algorithm will be compared with GPM combined radiometer-radar precipitation product. This project will improve the stage of satellite snowfall retrieval in China by using innovative technical methods in the field of satellite snowfall study.

降雪对全球气候变化和水循环具有重要意义，另外强降雪还具有极强的灾害性。因为雪花的物理性质和降雪的物理过程十分复杂，如何使用现有的卫星资料对全球降雪活动进行全面观测一直是国际难点。本项目旨在通过同时使用多种卫星微波仪器最大程度地观测全球降雪活动，目标是研发风云系列卫星搭载的第二代微波湿度探测仪(MWHS-2)的全球降雪反演算法。为了达到这一目标，首先将使用美国CloudSat和GPM卫星三频率雷达资料研究雪花物理性质和降雪物理过程，分析结果用于优化降雪反演算法。再通过比较MWHS-2微波资料和辐射传输模式模拟结果，具体分析资料或者模拟误差的成因，并针对性地设计误差修正方案。最后，利用一维变分和经验正交函数方法开发MWHS-2的全球降雪反演算法。这套反演算法会与GPM微波仪器降水产品作比较。该项目所采用的技术方法均为卫星降雪研究领域的新方法，预期将提高我国目前的卫星降雪反演水平。

降雪是冬季高纬度地区主要的降水形式，它可以显著影响全球水文循环和气候。强降雪还是一种灾害性天气，可以造成巨大的经济损失。 因此，更好地理解和估计降雪活动在科学领域和社会领域都十分重要。 .该项目旨在利用卫星微波仪器提高对雪花粒子微物理性质的理解以及全球降雪估计的精度。项目主要使用了美国CloudSat, Global Precipitation Mission (GPM)和中国FY-3C第二代微波湿度仪(MWHS-2)的标准产品以及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的再分析资料。.首先，将CloudSat卫星上的云廓线雷达(CPR)和GPM卫星上的双频率降水雷达(DPR)资料进行了时空匹配并从中导出了卫星三频率雷达信号。三频率雷达与雪花粒子的微物理性质密切相关。因此，我们利用卫星三频率雷达信号对不同微物理性质的雪花粒子的环境状况进行了研究。结果表明雪花粒子的尺度范围会在较高温度、较高相对湿度或者较低云液态水含量的条件下变宽。当云液态水含量较高时，过冷水滴直接附着在雪花粒子表明的过程会明显提高雪花粒子的体积有效密度。接着，我们综合评估了CPR以及DPR的雪水反演结果。会导致两种仪器雪水反演结果差异的主要因素都被考虑到了，包括仪器采样、地表降水相态区分、仪器灵敏度、信号衰减、多重散射以及地表杂波。我们使用了完全相同的微物理假设建立了雷达反射率因子与雪水含量之间的数学关系。总体来说，CPR和DPR探测降雪能力的差异主要与不同仪器的灵敏度、不同雷达频率对大粒子的背向散射效率、信号衰减和多重散射密切相关。最后我们将FY-3C MWHS-2和CloudSat CPR的资料进行了时空匹配。雪水含量廓线是从CPR资料中导出的。导出的雪水含量廓线以及其它大气状态参数都作为初始量输入到辐射传输模式中去模拟MWHS-2海洋亮温。我们对模拟与观测亮温的差异进行了分析并发现缺乏可靠的云液态水含量廓线是两者差异较大的主要原因。该项目中的研究结果对未来利用多频率多仪器的全球降雪反演算法的开发是有较大价值的。

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