利用全球探空站背景場資料分析不同掩星數據偏差特性*

張秋昭，王耀興，沈 震

(1. 中國礦業大學 環境與測繪學院， 江蘇 徐州 221116;2. 中國礦業大學 江蘇省資源環境信息工程重點實驗室， 江蘇 徐州 221116)

20世紀90年代，GPS掩星技術首次應用于地球大氣探測。該技術將無線電信號由GPS衛星向低軌 (Low Earth Orbit, LEO)衛星傳送過程中由于受地球大氣干擾，其傳播路徑呈現彎曲狀態。掩星剖面切點高度垂直覆蓋范圍是由地面至LEO高度，故GPS掩星技術作為一種探測覆蓋面廣且均勻的新興大氣探測技術，可提供全球規模高垂直分辨率和高精度的大氣廓線，其探測數據已廣泛用于數值天氣預報和空間氣候監測多領域研究[1-8]。

為驗證掩星技術的可行性，20世紀90年代初，美國率先發射了首顆搭載掩星接收機平臺的Microlab-1衛星，成功開展掩星探測實驗[9]。經解算發現， GPS/氣象(METeorology, MET)掩星技術探測溫度偏差低于0.5 K，均方根偏差小于1.5 K，掩星探測技術實用價值得到了初步驗證，具有重大科學意義。繼此后，陸續有諸多掩星計劃得以開展，包括丹麥Orsted、南非Sunsat、德國CHAMP、阿根廷SAC-C、德美聯合GRACE、澳大利亞FedSat、巴西EQUARS、歐洲MetOp與ACE+、我國臺灣地區和美國聯合發射的氣象、電離層和氣候星座探測系統(Constellation Observing System for the Meteorology, Ionosphere, and Climate， COSMIC)以及我國Feng-Yun3C掩星計劃。由于眾多掩星計劃可在全球范圍內提供充足的數據文件，從而有效支撐了掩星技術可行性驗證研究[10]。

國外諸多學者利用不同掩星數據，基于全球探空站背景場資料 (Integrated Global Radiosonde Archive, IGRA)展開了大量的研究工作。Ware等對GPS/MET實驗資料開展評估分析，結果表明，從地面到40 km高度層探測溫度平均偏差約為1 K[11]。Fu等以整年35個分布在澳大利亞和南極的探空站資料為參考基準，對COSMIC掩星數據進行了不同地理環境的質量評估，分析發現，掩星數據反演結果跟背景場資料高度擬合，無線電掩星技術可靠性得以驗證[12]。Sun等比較分析了IGRA和COSMIC大氣剖面資料的偏差特性，量化分析得到兩種資料在赤道和南半球高緯度帶地區濕溫廓線質量相對不穩定，存在離散點大偏差，但在北半球高緯度帶和中緯度帶地區擬合性較好[13]。He等以多類型無線電探空儀數據為背景場資料，評估分析了COSMIC掩星數據在對流層上部和平流層下部的探測偏差，分析表明COSMIC掩星數據與Vaisala-RS92、上海無線電探空儀溫度測量結果一致，均值差異趨向于零[14]。Kishore將COSMIC/FORMOSAT-3掩星資料與IGRA作比對，發現掩星濕溫廓線資料與探空探測值偏差可基本忽略[15]。

文獻[16-19]均對無線電探空儀資料與掩星數據探測值的良好擬合性進行了驗證。然而，當前研究中僅對代表性掩星數據作了評估工作，而對不同掩星數據之間的偏差特性研究尚且較少。因此，以IGRA作為參考值，對不同掩星計劃的濕溫廓線產品數據的精度進行評價，經顯著性檢驗分析，探究不同掩星數據偏差特性，為掩星大氣產品多領域科學的應用研究提供理論支撐。

1 數據來源

本研究參考值資料下載自IGRA網站(https://www1.ncdc.noaa.gov/)，共收集了中國區域分布的97個無線電探空站資料。

論文評估了2018—2019年的中國區域掩星數據。各類掩星wetPrf資料分別為MetOp-B、TerraSar-X、KOMPSAT5、COSMIC、PAZ和MetOp-A，數據均下載自CDAAC歸檔中心 (http://cosmic-io.cosmic.ucar.edu/cdaac/)，該資料記錄了不同垂直高度層的大氣參數，分別包含海拔高度、濕度、溫度和折射率等，垂直探測范圍為0～40 km，垂直分辨率為100 m。表1注明了不同掩星計劃的數據概況。

表1 不同掩星計劃規格參數概況

由于掩星探測不受空間、天氣等因素影響，可實現全球全天候實時監測。傳統無線電探空儀分布站點局限于內陸板塊，掩星的探測范圍可延拓至大陸及海岸線、廣大海域等范圍。

2 比較方案

2.1 時空匹配

采用高標準時空匹配準則，將兩種資料水平距離限制為100 km，時間窗口設為1 h[20]?；贗GRA，經有效配準后，比對統計同時期在選定經緯度和時間范圍內的不同掩星廓線資料，旨在探究不同掩星數據的偏差特性。

2.2 統計評估

由于IGRA傳統無線電探空儀大氣參數探測值以位勢高度為基準記錄，而GPS掩星探測技術基于海拔高度記錄觀測值。為統一參考基準，需對探空資料進行高度換算，即通過式(1)、式(2)將探空位勢高度轉換為對應站點的海拔高度。

(1)

式中：φ是探空站點對應緯度；Re(φ)是探空站點對應緯度地區的地球半徑，單位為km。

(2)

式中：hgeopotential是位勢高度，Hgeometric是海拔高度，單位均為km。鑒于GPS掩星技術垂直分辨率高，而IGRA傳統探空數據分辨率較低，經式(3)可將掩星數據和IGRA均進行分段線性插值，內插至以0.2 km為間隔的0.2～30 km垂直高度處，統計各插值高度層對應溫度的平均偏差ΔT，解算函數為式(4)。

(3)

ΔT(v,m)=TwetPrf(v,m)-Tradiosonde(v,m)

(4)

式(4)中：ΔT(v,m)是溫度平均偏差；TwetPrf(v,m)和Tradiosonde(v,m)為IGRA和眾多掩星計劃數據在各插值高度層的溫度探測值；v是插值高度層；m是探測數據組匹配樣本數。統計解算公式為：

(5)

(6)

(7)

(8)

2.3 質量控制

由于掩星探測受多路徑效應、無線電信號中斷、數據插值計算誤差等因素影響，實際時空配對樣本存在少許粗差探測值，故而配對樣本不能直接用于掩星濕溫廓線探測精度評估研究，需對離散粗差探測值點進行質量控制，即剔除大偏差的離群資料[21-22]。

質量控制采用雙權重法，通過檢測時空配對樣本，比較被測數據的平均值和標準差，將對應插值層溫度平均偏差大于標準差4倍的離散粗差數據集選擇剔除。

雙權重法[23]首先通過樣本中位數M和偏差中位數MAD解算出每個插值高度層溫度Ti相應的權重函數ωi，計算方法如下：

(9)

式中：c為常數7.5；當|ωi|≥1時，對該插值高度層進行數據歸并，取定值ωi=1。

將雙權重指標定義為：

(10)

(11)

(12)

3 結果分析

為探究我國不同掩星濕溫廓線數據探測精度差異，將掩星數據與IGRA進行比對，統計結果見表2。

表2 不同掩星計劃溫度總體偏差

為更直觀表征不同掩星探測計劃在各插值高度層上的溫度偏差特征。圖1展示了時空匹配后COSMIC、KOMPAST5、METOPA、METOPB、PAZ和TSX掩星數據溫度偏差隨海拔高變化趨勢分布情況。為便于直觀讀取各高度層信息，將雙軸數據展示于同一幅圖中。其中，黑色坐標軸對應曲線表征各高度層溫度偏差變化趨勢，藍色坐標軸對應曲線表征各高層匹配樣本數目。紅色實線表征溫度平均偏差分布曲線，而兩側綠色虛線表征均值偏差加減標準差后對應的分布曲線。

(a) COSMIC

由圖1不難看出，COSMIC掩星溫度偏差集中分布在-1～0.5 K間；相較于其他掩星探測計劃，METOPA和METOPB配對樣本數明顯較多，8～15 km高度范圍內溫度偏差絕對值低于0.5 K；PAZ和TSX掩星存在較大偏差，15～20 km高度范圍內溫度偏差峰值逼近于2 K；從變化趨勢看，KOMPSTA5掩星溫度偏差在0 K左右擾動，穩定性最好。再結合表2可知，總體上，相較于IGRA中國區域探空站數據，無論是哪類無線電掩星計劃，掩星資料探測溫度相對于探空參考值存在小于1.65 K的標準差偏差，總平均偏差在-0.5～0.5 K間變化，故二者探測精度相當。

由于掩星數據和探空站資料精度擬合性良好，而不同掩星數據偏差變化特征尚不可知，需對其展開統計分析。圖2為2018—2019年期間各掩星濕溫廓線資料折射率相對偏差隨海拔高度變化的偏差曲線圖。其中，曲線圖實線部分是均值偏差分布特征；左右兩條虛線部分反映了平均偏差±標準差分布特征。可以看出，近地表折射率相對偏差平均值隨高度上升呈現減小趨勢；8～20 km高度處偏差擾動幅度較小，20～25 km高度處存在明顯峰值偏差。

圖2 2018—2019年不同掩星資料折射率相對偏差對比Fig.2 Comparison of relative deviation of refractivity of different occultation data in 2018—2019

整體上，不同掩星數據折射率相對偏差分布特征變化趨勢基本相同。但量化統計結果尚不可知，針對不同掩星計劃探測精度差異進行顯著性分析，檢驗算法采用單因素一元方差分析F統計量。圖3給出了2018—2019年期間不同掩星折射率廓線偏差顯著性檢驗結果。其中，黑色實線表征樣本上下界，藍色上下邊界分別表征上1/4分位線和下1/4分位線，紅色橫線表征均值偏差分布特征，紅色加號表征離散點異常值。從變化趨勢上可知，紅色線條近似同處一條直線，故折射率相對偏差結果相近。2018—2019年不同掩星資料折射率相對偏差F的統計量結果見表3。將不同掩星計劃探測精度結合表3可知，該因素的統計量F=0.985 7>0.05，可接受原假設，即無顯著性差異。

圖3 2018—2019年不同掩星數據顯著性檢驗結果Fig.3 Significance test results of different occultation data in 2018—2019

表3 2018—2019年不同掩星資料折射率相對偏差F統計量結果Tab.3 Results of F-statistics of relative deviation of refractive index of different occultation data in 2018—2019

4 結論

本文以1 h和100 km為匹配準則，利用我國2018—2019年期間的IGRA探空數據，將其與CDAAC提供的不同掩星數據時空匹配，統計評估各插值高度層溫度偏差，旨在驗證不同掩星數據探測精度。結果表明，掩星資料探測溫度相對于探空背景場參考值，濕溫廓線數據溫度偏差均呈現負值，存在小于1.65 K的標準差偏差，總平均偏差在-0.5～0.5 K間變化，故掩星數據和探空站資料精度相當。此外，經折射率廓線偏差顯著性檢驗發現F=0.985 7>0.05，故不同掩星數據探測精度無顯著性差異。