李冠林,主要从事云物理参数的反演与应用研究.Email:
提出一种适用性较强的云顶高度反演方法。利用2007年低纬地区(15°S~15°N)的A-Train综合资料反演云顶高度。首先以MODIS通道31和通道32的亮温值为特征参数,基于SVM分类法,将云分为不透明云、半透明云和透明云三类,分类准确率达到90.6%。然后对三类云分别用核回归法反演云顶高度,将其与CloudSat的2B-GEOPROF-LIDAR产品对比,均方根误差分别为0.95、1.17和1.27 km。与未分类的核回归法结果相比,分类后三种云的反演误差都有所减小。最后分析了三个典型个例。该方法可推广至其他含有红外分裂窗通道的卫星上,发挥更多卫星资源的效用。
An applicable method to retrieve cloud top height (CTH) is proposed. Using the A-Train data in 2007, CTH in low latitude area (15°S~15°N) is retrieved. Firstly, using the brightness temperatures at Channels 31 and 32 of MODIS, clouds are classified into three categories including opaque clouds, semi-transparent clouds and transparent clouds based on SVM method with 90.6% accuracy. Then, the CTH of the three categories are retrieved by kernel regression.The root mean square errors (RMSE) are 0.95 km, 1.17 km and 1.27 km, respectively, compared with CloudSat 2B-GEOPROF-LIDAR product.The errors of the three categories of clouds all decrease after being classified. Lastly, three typical cases are analyzed. The algorithm could be carried out in other satellites containing infrared split window channels.
云是由悬浮在大气层中的水滴或冰粒子组成的可见集合体。云通过影响太阳的短波辐射和地球的长波辐射,对于地气系统的能量收支和水汽循环具有重要的调节作用,是影响气候变化的重要因子。同时,云对天气变化也有着显著的影响,任何一次降水的形成与发展都离不开云的参与。云顶高度(CTH)作为一个宏观参量,对于云微观参量的反演(
目前,通过卫星遥感手段反演云顶高度的方法主要分为几何关系法和通道辐射特性法。几何关系法直接测量距离,通常来说精度较高,但时间和空间覆盖范围小,探测效率低(
最早的利用通道辐射特性的方法是亮温-廓线法(
以上提到的几种算法虽然大大促进了云顶高度反演的发展,但它们至少存在下面几种缺点之一:
(1) 算法过于简单,精度很低。
(2) 用到了可见光通道数据,无法计算夜间的云顶高度。
(3) 需要多个特定的光谱通道,目前许多卫星并不满足要求。
红外分裂窗法是一种快速有效的计算温度的方法,广泛应用于地表、海面和云顶温度的反演。该方法的优点是仅使用红外窗区通道1(~11
本文首先提出一种云分类方法,基于支持向量机(SVM)原理,借助CloudSat光学厚度产品构建分类模型,将云分为透明云、半透明云和不透明云三类。然后依据红外分裂窗理论,用核回归法分别对三类云顶高度进行反演。最后将所得的结果与CloudSat的几何-激光雷达廓线产品进行对比,并选择个例进行分析,讨论反演方法的精度。
本文主要用到同属A-Train卫星编队(
表 1所示。数据产品的详细信息可参考http://cswww.cira.colostate.edu/。]]>
本文所采用的数据产品描述
Description of the data product used in this study
产品 | 来源 | 描述 |
2B-GEOPROF | CPR | 时间,经纬度,反射率因子,云掩膜 |
2B-GEOPROF-LIDAR | CPR、CALIOP | 云层个数,各云层的云顶高度 |
2B-TAU | CPR、MODIS | 有效光学厚度 |
MODIS-AUX | MODIS | 红外分裂窗通道的辐亮度 |
ECMWF-AUX | ECMWF | 温度廓线(用于亮温-廓线法) |
基于A-Train综合资料的云顶高度反演流程图
Flowchart of CTH retrieval based on A-Train data
(1) 数据预处理。剔除无效数据,将MODIS红外分裂窗通道的辐亮度转换为亮温。
(2) 进行区域筛选。选取纬度范围15°S~15°N的数据。
(3) 进行云检测。将云掩膜值大于30,
(4) 提取特征参数。将MODIS通道31的亮温
(5) 将样本集分为训练集和测试集,对于训练集,根据光学厚度
(6) 采用SVM多类分类器对训练集进行训练,得到SVM分类模型。
(7) 利用上一步得到的SVM分类模型对测试集进行分类,得到透明云、半透明云和不透明云。
(8) 对于三类不同类型的云,分别用核回归法反演云顶高度。
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,一种解决分类问题的机器学习方法。SVM将分类问题转化为凸二次规划,进而求出全局最优解,克服了传统方法容易陷入局部极值的问题。SVM通过引入核函数,将线性不可分的样本向量映射到高维特征空间。SVM有效地解决了过学习和维数灾难等问题,具有较好的分类精度。目前SVM已在模式识别、基因分类、卫星遥感领域得到广泛的应用。
SVM的基本原理如
SVM的基本原理示意图
Schematic diagram of SVM
核回归(kernel regression, KR)以核密度估计(kernel density estimation, KDE)理论为基础,是统计学中一种非参数随机变量条件期望的估计方法。KR具有学习能力强、健壮性高、计算复杂度低、容易实现等优点(
对于二维概率密度,随机变量
记
式中,
常用的核函数有Boxcar核、Triangular核、Epanechnikov核、Quartic核、Tricube核、Gaussian核等。本文选用Gaussian核,具体表达式为:
记:
则:
对于给定的数据集
核回归方法试图通过构建如下的回归模型求解未知的回归函数
其中,
误差项
而
展开并整理,得云顶高度反演公式:
本文选取2007年的CloudSat单层云数据,含有2B-GEOPROF、2B-GEOPROF-LIDAR、2B-TAU和MODIS-AUX产品的共1168轨。考虑到云的物理属性在不同地区存在差异性,将纬度范围设置为[15°S, 15°N]。
样本的分布情况
Distribution of samples
不透明云 | 半透明云 | 透明云 | 总计 | |
训练集 | 25942 | 9625 | 3145 | 38712 |
测试集 | 6460(6569) | 2440(2399) | 781(713) | 9681 |
在红外波段,卫星接收到的辐射主要由两部分构成:一部分是云和云上大气的辐射,另一部分是地表和云下大气的辐射。无论水处于固、液、汽哪种相态,11
样本特征参数的散点分布图
Scatter diagrams of sample characteristic parameters
本文使用SVM多类分类器,核函数选用高斯径向基核函数,对多类问题采用成对分类方法。对训练集进行10折交叉验证,其正确率为90.3%。对于测试集,预测正确率为90.6%。
不透明云反演的结果:(a)L15法,(b)H10法,(c)亮温-廓线法
The results of opaque clouds: (a) L15 method, (b) H10 method, (c) method based on brightness temperatures and temperature profiles
半透明云和透明云反演的结果(a)L15法,半透明云;(b)H10法,半透明云;(c)L15法,透明云;(d)H10法,透明云
The results of (a) L15 method, semi-transparent clouds; (b) H10 method, semi-transparent clouds; (c) L15 method, transparent clouds; (d) H10 method, transparent clouds
个例1是一次典型的过冲云顶及其云砧,所用的数据轨道号为04293,时间为2007年2月17日04:16:06到04:17:10,经纬度范围是(141.98°E、0.11°N)到(141.19°E、3.83°N)。从图中可以看出,L15法和H10法的结果较为一致。在
个例1:过冲云顶及其云砧(a)CloudSat沿轨的雷达反射率因子垂直分布、2B-GEOPROF-LIDAR产品的云顶高度和三种方法反演的结果;(b)
Case 1:an overshooting cloud and its anvil (a) vertical distribution of the radar reflectivity factor along track, the 2B-GEOPROF-LIDAR product, and the results of three methods; (b) distribution of T11; (c) distribution of
个例2所用的数据轨道号为05927,时间为2007年6月9日09:09:53到09:11:10,经纬度范围是(70.06°E、10.39°S)到(69.08°E、5.85°S)。卫星扫描带穿过一段高的半透明云,雷达反射率因子和反演结果如
个例2:同
Same as
个例3所用的数据轨道号为04290,时间为2007年2月16日23:16:15到23:16:39,经纬度范围是(141.36°W、11.49°S)到(141.68°W、10.04°S)。卫星扫描带穿过一段低的不透明云,雷达反射率因子和反演结果如
个例3:同
Case 3: Same as
利用MODIS红外分裂窗区两个通道的辐亮度实测数据和CloudSat光学厚度产品,基于SVM原理将云分为不透明云、半透明云和透明云3类,对这3类云分别用核回归法反演云顶高度,与CloudSat的几何-激光雷达产品进行对比,并分析了3个个例,得出如下结论:
(1) L15法对不透明云的
(2) 不透明云和透明云更容易出现在高空,高云在这两类云中占了绝大部分。L15法预先将云分类,反演半透明云和透明云时高云的样本点所占权重较大,使结果偏大。而H10法未分类,样本中含有大量不透明云中的低云样本,因此反演的半透明云和透明云结果有的偏高,有的偏低。
(3) L15法适用性较强,在仅有两个红外分裂窗通道的情况下就可以反演出云顶高度。大多数卫星传感器都具备这两个通道,而核回归所用的云顶高度数据源可以选用地基毫米波雷达、无线电掩星、探空资料、静止卫星云顶高度产品等。因此,可以将该方法推广,发挥更多卫星资源的效用。
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