CloudSat卫星作为全球雷达校准器外文翻译资料

 2022-12-11 20:25:22

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CloudSat卫星作为全球雷达校准器

A. PROTAT,*, D. BOUNIOL,# E. J. Orsquo;CONNOR,@,amp; H. KLEIN BALTINK,** J. VERLINDE,

AND K. WIDENER##

* Centre for Australian Weather and Climate Research, Melbourne, Victoria, Australia

Labor atoire Atmosphe`re, Milieux, et Observations Spatiales, Veacute;lizy, France

GAME, CNRS/Meacute;teacute;o-France, Toulouse, France

          • University of Reading, Reading, United Kingdom
        • Finnish Meteorological Institute, Helsinki, Finland
      • Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI), De Bilt, Netherlands

The Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania

    • Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington

(Manuscript received 19 January 2010, in final form 18 May 2010)

摘要：星载云雷达在发射之前已经与世界不同地方的海面后向散射94 GHz雷达,机载云雷达做了直接比较,进行了较为准确的链路预算与标定。普遍认为，云雷达的校准要精确到0.5dBz～1dBz。在目前发表的文章中，我们可以看到在很长一段时间内在依靠云雷达标定其他地基或空基雷达和探测异常现象中，采用类似于与地基雷达作静态比较的一系列地基雷达探测途径已被其他的方式所取代，但在同一现象中云雷达提供的校准很接近。作为全球雷达校准器的CloudSat卫星数据来自位于巴罗，阿拉斯加的云大气辐射测量雷达数据和荷兰的Cabauw站点的雷达数据，还有首次安装在法国北部机载雷达系统飞机中的多普勒云雷达测量的数据。但是观测发现，2008年的巴罗雷达数据校准过高，达到了9.8dB；而Cabauw雷达数据校准却过低，为8.0dB。由于配置变化需要RASTA校准器核实验证预期的损益，RASTA机载云雷达使用的校准与云雷达直接作比较可以得到较为一致的结果。

关键词：星载云雷达 RASTA雷达 校准器

  1. 引言

最近CloudSat云剖面雷达发射前的校准(CPR; Stephens et al. 2002)，动态校准，和此期间的稳定操作一直在Tanelli et al. (2008) and Stephens et al. (2008)的文章中被报道。这个动态校准是依靠每月度基于10°的大倾角海洋后向散射，用专用的云雷达演习和相应的海洋后向散射理论模型作出不同的预测。使用10°的基本原理是，在这范围内通过截面的海洋后向散射与表面的风速和取一个大约7dB的值是几乎没有关系的(Durden et al. 2003)。用云雷达探测手段探测的冰云反射率和海洋后向散射与机载云雷达探测手段照射的结果直接作比较，论证了云雷达的校准精确到了0.5-1dB之间(Protat et al. 2009, hereafter PAL09)，这比最初的规范值为2dB的云雷达更好（Stephens et al. 2008, 2002）。同时对五个不同站点地基云雷达的连续观测进行统计对比也证实了这个结果（PAL09）。PAL09还指出，现在的云雷达可作为校准其他地面或空中未校准雷达的一种方式。这一想法并不新鲜，在Anagnostou等人(2001)的早期低频星载雷达降雨(TRMM)测量任务中就已提出。在现有的文章中，通过两个校准问题还待定的地面雷达和近期沿着北极云雷达轨道观测的机载多普勒云雷达数据进一步发展了这一想法。本文的组织结构如下：在第二部分中，讲述了使用云雷达作为参考的统计校准原则和关于PAL09方法进一步细化的一些讨论；在第三，四部分中讨论了巴罗和Cabauw地面雷达的校准问题；在第五部分中，描述了机载云雷达的校准检验问题。第六部分是总结。

  1. 校准技术原理

Protat 等人(2010)在PAL09中已经详细描述了这一统计方法的原理，它是通过空基雷达校准与地基雷达校准作对比得出的。这里只是简要的讲述。这种统计标定方法包括同样来自地基观测和半径为200KM地面站点的所有云雷达数据的平均垂直剖面非降水冰云雷达反射率的比较。不同高度点的反射率误差平均值与该高度的校准误差一致。与PAL09中一样，雷达反射率的概率分布函数，云顶高度、云几何厚度、云底也可以比较。在PAL09中，助手对于这些比较做得很是细致。（1.仔细降低两个雷达的高度灵敏度，使得它们拥有一样的高度灵敏度函数（在）tropo-sphere中云雷达的灵敏度大约为-30dBz)；（2.确保雷达反射率的定义是相同的（35GHz大气辐射探测雷达的负折射率为0.93（ARM; see Stokes and Schwartz 1994; Ackerman and Stokes, 2003)，然而在云雷达中却取值为0.75）；（3.筛选出降水冰云的剖面图（因为在可看见的云几何图形的最低、最高点中它们没有相同的增长和消逝方式，同时也因为雷达波束的多次散射的影响(例如,Bouniol et al. 2008)）；最后，(4.在反射率转换时,它们并不是在相同的频率转换为相同的波长(ARM达工作频率为35 GHz，云雷达为94 GHz)。到目前为止，发现云雷达和四个精确校准的地面雷达在统计学上的差异小于1dBz，在微物理性质的概率分布函数上也有很好的一致性（PAL09）。

在第三、四部分将要讲述的两个站点，它们的校准误差比前一个还要大。在这种情况下，新的问题必须被解决。在调整地基雷达数据使其与云雷达的灵敏度阈值一致的过程中，不少数据点因为地基雷达高估了反射率而被丢弃或者是太多的数据因低估反射率也被丢弃。由此产生的垂直剖面的平均差异是非常大的。因此,PAL09中描述的技术已经被简单的迭代方法精制,直到达到一个稳定的校准区。对于8-10dB的差异，为了得到一个稳定的解决方案需要5次迭代。而且如果太少(太多)数据被筛选出来，且云顶高度统计表明，地面雷达数据检测到的云顶比星载雷达高（多），那么云顶高度的概率分布函数必须保持一致性。这一点在三、四部分的巴罗和Cabauw云雷达的实际例子中也有阐明。

  1. 巴罗ARM云雷达校准

美国能源部的ARM计划已经在世界各地部署了能够观测云和降水的毫米波雷达(MMCR; Moran et al. 1998)。目前五个站点配备了这种雷达：俄克拉荷马州南部大平原设备(SGP)(这是历史第一个ARM站点)；阿拉斯加北坡(NSA)的巴罗，阿拉斯加，三个在热带西太平洋(达尔文，澳大利亚北部，手和瑙鲁岛)。在PAL09的云雷达比较中， 达尔文云雷达已经把它作为多位点对比的一部分。这表明达尔文云雷达与云雷达反射率的误差保持在0.5dB之间。

在去年ARM云属性的两个工作组研讨会(2008年11月和2008年9月)中对国家安全局MMCR报告关于雷达反射率通常大大高于预期的典型云的说法提出了异议。雷达校准的周密技术检验没有任何问题。因此，近段时间以来收集的雷达和ARM站点的分布式数据表明反射率可能高于10dBz。通过定性比较间接和半直接气溶胶运动中的巴罗云雷达和加拿大国家研究理事会(NRC)康维尔- 580 94 -和35-GHz机载雷达可得到这一数字(ISDAC)2008年4月(Ghan et al. 2007)。然而，并没有定量的证据表明确实是如此的。因此在上次会议上，有人建议巴罗雷达应该使用PAL09技术校准检验。这就是在目前的部分所报道的。

2008年3月1日- 2008年10月30日观测期间直接应用PAL09方法导致巴罗雷达校准高出4dB左右。然而，与云雷达相比，源自巴罗雷达修正数据后的云顶高度概率分布函数表明最高的云顶出现的概率更大，这说明尽管已经筛选出比云雷达灵敏度阈值低的雷达数据，但巴罗雷达仍比云雷达更敏感且巴罗雷达的校准仍然很高。如第二部分中所讨论一样，这个结果是筛选掉地基雷达灵敏度低于机载雷达的少数数据点造成的。因此为了逐步完善校准值开发出了迭代过程。当误差位于新校准值与前一步迭代的值且两者之差小于0.1dB时迭代过程停止。5次迭代后获得-9.8dB的反射率误差（-）。在图1b中给出了每一步的标定误差估计。当第五次迭代的误差小于0.1dB时，下一步迭代得出的是同样的数值，因此得出巴罗雷达校准值太高的结论（9.8dB）。这个结果证实了前面讨论的ISDAC期间机载云雷达观测定性比较得出的定性推断。在图2中给出了第五次迭代的相应雷达反射率的平均垂直剖面图和云顶高度的概率分布函数。从图2a中的平均垂直剖面可以明显看出，雷达反射率总体在垂直梯度上具有很好的一致性，因而可以看做一种通用的验证方法和降水冰云剖面图的大致映象。在各个高处点35GHz和94GHz巴罗雷达转换的过程中产生的反射率误差小于1dB，在较低高处产生的误差略微偏高。这是预料中的，因为高度越低反射率偏高，且利用非瑞利散射效应来解释35和94GHz之间的反射率误差则效果更加明显。云顶高度概率分布图（图.2b）表明校准值修正为-9.8dB的雷达，其灵敏度相似，因为它们观测到的最高云顶出现的概率相似，并不像图.1中没有校准之前的例子。现在，ARM雷达团队需要调查可以解释这个周期校准失败的原因。

图1.(a)为原始巴罗雷达观测(灰色)和同时期巴罗站点周围200公里范围内CloudSat卫星观测(黑)的云顶高度概率分布函数；(b)为每个迭代标定的误差估计。

　　

图2(a) 为巴罗ARM雷达反射率的平均垂直剖面(灰色剖面:浅灰色是初始廓线,坚实的灰色是校准廓线,灰色虚线为与CloudSat卫星上的94GHz雷达作对比修改得出的）。在图的右上角以数字形式给出了巴罗雷达的加权平均数差异(初始和修改为94 GHz)和叫做右上角的数字图的一部分。(b)与图1相同,但使用的是巴罗雷达的校准数据。

  1. Cabauw云雷达的校准

2001年夏天荷兰Cabauw站点安装了35GHz多普勒云雷达。这种雷达是 由Degreane Horizon（法国）研制出来的。设计基于Degreane风分析器系统。2001年在Cabauw进行波罗的海实验(BALTEX)期间(BBC;Crewell et al . 2004年)，在特定时间对35GHz云雷达数据与校准过的94GHzMIRACLE云雷达数据进行了对比(Quante et al. 1998)。这种相互之间的对比表明，两种雷达数据之间具有很好的一致性：误差在1-2dB范围内。在使用校准噪声源的校准周期内，35GHz云雷达的发射功率和噪声数据必须每天确定一次。不用进一步独立进行校准。2004年3月在云网络项目与法国SIRTA工具站点的移动95GHz多普勒云雷达的较量期间，这种校准方法已经被检验过(Illingworth et al. 2007)。在2001年的相互比较中也发现了同样的校准结果(Haeffelin et al. 2005).。然而，在2001年到2005年间安装的35GHzTWT的输出功率有明显的下降。因此，2005秋天安装了新的TWT，但直到今天都没有执行独立的校准系统。此外，2007年夏季发现了接收机链的信号强度问题。但这只是部分，噪音图的增加仍未得到解决。制造商在制作过程增加的噪音对噪音图的校准来说仍然不够。目前，另一种系统噪音的校准方法正在调查研究中，尚未应用于研究中应用到的数据。结果，去年Cabauw云雷达是参考2004年的来校准的。在2001年脉冲压缩模式下1KM范围内雷达的测量灵敏度为-64dBZ，2004年未压缩模式下灵敏度为-54dBZ。

所有2008年的Cabauw雷达反射率已经与云雷达反射率作了比较。2008年观测期间直接使用了PAL09技术，导致Cabauw雷达的校准值过低，大约为3dBZ（未显示）。然而，来自修正后数据的云顶高度概率分布表明，与云雷达相比，Cabauw雷达探测到的最高云顶出现的几率比较低（图3）。这说明Cabauw雷达反射率增加3dBZ和降低Cabauw雷达灵敏度使其与云雷达一样，仍然使Cabauw雷达敏感度低于云雷达。这种情况是与巴罗雷达相反的。正如第二部分所讨论，当降低地基雷达灵敏度使其与空基雷达一样时，地基雷达的校准过低致使过多数据被丢弃。因此，如巴罗雷达一样，应用迭代过程，经过五次迭代得到的反射率误差(ZCloudSat — ZCabauw)为 8.0 dB。图3b中给出了每一次的校准误差估计。图4给出了最后一次迭代过程中平均垂直剖面相应的雷达反射率和云顶高度的概率分布函数。与巴罗雷达情况一样（图2a），垂直梯度雷达反射率总体上与高度具有很好的一致性。这次的云顶高度概率分布表明：校准值修正为 8.0dBZ的两种雷达的灵敏度很相似，因为现在它们观测到的最高云顶比校准之前的

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