文/静浅说
编辑/静浅说
前言
水蒸气是大气中主要的温室气体，对几乎所有气候变化过程都起着重要作用。水蒸气的运输和相变直接影响云和降水的形成，从而调节了地球的水文循环和能量平衡。
水蒸气还对大气化学和光化学产生强烈影响，为了进行气候变化评估、天气预测和大气化学研究，需要准确了解大气水蒸气的分布。
全球水蒸气垂直剖面可以从卫星红外和微波声呐中获取。然而没有单一的遥感技术能够完全满足数值天气预报、化学和气候研究在垂直分辨率、空间和时间覆盖范围以及准确性方面的需求。
微波探测器
自1980年以来，卫星红外和微波声呐已被常规用于监测中低层对流层的温度和湿度剖面。
2002年发射的大气红外声呐是NASA Aqua卫星上的一台高光谱分辨率辐射计。通过红外波段的2000多个高光谱分辨率通道，大气红外声呐能够在晴朗的天空下提供卓越的中层对流层温度和水蒸气检测。
自2002年以来，大气红外声呐的测量数据，与来自大气声音干涉仪和交叉红外声呐的最新高光谱分辨率红外测量数据一起，一直持续观测对流层水蒸气。
然而由于这些仪器在权重函数和信噪比方面的分辨能力有限，仍然无法准确估算下对流层的水蒸气浓度。
红外声呐不能感知云层下的大气剖面，而红外数据仅限于晴朗的天空，微波声呐可以提供全天候数据产品。
有三个主要的微波辐射计具有足够的分辨率和稳定性来测量对流层水蒸气：美国国家海洋和大气管理局卫星上的先进微波探测器-A和先进微波探测器-B，NOAA-18和气象运营卫星A卫星上的微波湿度声呐，以及SNPP和首个Joint Polar Satellite System上的先进技术微波声呐。
这些搭载在极地轨道卫星上的微波声呐已被NOAA常规用于生成全天候条件下的对流层温度和湿度剖面以及多云条件下的水文变量。
使用一维变分方案，美国国家海洋和大气管理局的微波综合反演系统反演软件包经常用于对NOAA-18、NOAA-19和气象运营卫星-A上的AMSU/微波湿度声呐传感器进行优化温度、湿度和地表皮肤温度的检测，以及陆地和海洋云中的水滴变量。
微波综合反演系统检测到的参数已经通过独立测量进行了全球验证，然而研究表明，微波综合反演系统推导的陆地和海洋云中的水滴参数仍然存在不确定性，特别是在下对流层。
这部分原因是AMSU/先进技术微波声呐测量没有足够的信息来完全解析云层下的水滴变量、温度和水汽剖面。
除了 pass 无源红外和微波声呐观测之外，主动全球定位系统射电掩星技术还可以提供全天候的温度和湿度剖面。
与无源MW和IR传感器不同，全球定位系统射电掩星是一种主动遥感技术，可以提供全天候、高垂直分辨率的弯曲角和折射率剖面。
借助对GPS和低地球轨道卫星的精确位置和速度的了解，这些卫星携带GPS接收器，可以导出射线近地点的弯曲角垂直分布。
从弯曲角的垂直分布中，可以推导出大气弯曲角和折射率的垂直分布，这是大气温度、湿度和压力的函数。
自2006年FORMOSAT-3/COSMIC卫星发射以来，GPS RO数据已广泛用于天气预报和气候研究。有关弯曲角计算的不同数值方法和各种假设可以在中找到。
COSMIC温度和水汽检测
通过将GPS接收器置于低地球轨道中，GPS RO技术精确地测量了来自GPS星座的射频信号在穿越地球大气时的相位延迟。
作为主动边缘声测量，GPS RO技术能够以非常高的垂直分辨率检测微波折射率的剖面。根据详细的理论研究，均方根误差估计值小于1K，并且这一估计与RO、探空观测以及其他卫星测量之间的大量交叉验证研究一致。
尽管RO测量对云不敏感，但对大气密度剖面的垂直结构非常敏感。当已知准确的RO观测、GPS和LEO卫星的精确位置和速度时，可以推导出准确的大气温度和湿度剖面。
RO得到的温度剖面，特别是在下平流层，已经进行了大量验证，COSMIC温度与200至20hPa的Vaisala-RS92温度非常接近。
请注意Vaisala-RS92是最精确的现代探空气球之一，结构不确定性在100hPa以下为±0.2K，在更高层次略高。
根据Vaisala网站上的RS92数据连续链接，包括RS92在内的Vaisala数据已经校正了可能的辐射误差。
它们在这个高度范围内的平均温度差异非常接近于零，由于RO数据的质量不受地理位置和时间的影响，因此它对评估探空传感器的系统误差非常有用，而这些特性可能会受到不断变化的环境和传感器类型的影响。
这个结果还展示了RO温度剖面的质量，其中COSMIC推导的平均温度剖面的精度估计在8至30km范围内优于0.05K。
COSMIC水汽不确定性
通过使用一种高级跟踪技术，称为“开环跟踪”，COSMIC任务中超过90%的RO剖面能够穿透到2km以下。
GPS RO折射率对温度或水汽敏感，取决于大气条件，在水汽可以忽略的上层对流层中，RO观测对大气温度变化的敏感性高于对水汽含量的敏感性。
然而在富含水汽的对流层中，RO折射率对水汽变化更为敏感。
使用一维变分算法来推导最优温度和水汽剖面，同时使用RO折射率中的温度和水汽剖面。 ERA-Interim再分析数据被用作1D-var算法的先验估计。
通过与地面GPS推导的总可降水水进行比较，已经证明了COSMIC推导的总可降水水的准确性，这些GPS数据被认为不依赖于地理位置。
结果表明IGS与COSMIC之间的平均总可降水水差异小于0.2mm，标准差为2.69mm。这展示了COSMIC在下对流层中推导的水汽的准确性，这对于改善大气红外声呐/先进技术微波声呐检测特别是在冰面和寒冷地表背景下应特别有用。
COSMIC数据已经用于研究下平流层中大气温度和折射率趋势以及云层之上、之内和之下的水汽变化。COSMIC水汽数据还用于探测气候信号，如厄尔尼诺-南方涛动、马登-朱利安振荡、大气河流以及全球变暖引起的总可降水水变化。
空间和时间上分布相对均匀的COSMIC剖面将允许大量RO和大气红外声呐/先进技术微波声呐一致剖面，这将提供在各种大气条件下前所未有的大气温度和湿度剖面，这在以前是不可能的。
对低平流层和中平流层合并测量的模拟反演
为了说明共位RO数据如何有利于大气红外声呐检测，进行了多变量回归模拟研究，同时反演RO和大气红外声呐测量，以获取温度和水汽剖面，SARTA用于模拟大气红外声呐辐射。
通过应用NOAA-88b温度和湿度剖面到大气红外声呐和RO折射率前算子以及已知的大气红外声呐仪器噪声和RO折射率测量噪声，计算了模拟的大气红外声呐亮温和RO折射率测量。
温度和湿度的均方根误差用于RO、大气红外声呐和RO-大气红外声呐检测，RO和大气红外声呐的组合观测作用于约束各自的解决方案。
在中低平流层，水汽均方根误差E明显改善，大气红外声呐和RO的水汽混合比的均方根误差E从表面分别为1.5和1.0g/kg，改善为GPS RO与大气红外声呐组合检测时的0.5g/kg。
由于GPS折射率在中低平流层对温度不太敏感，因此只发现了小幅度的温度均方根误差E改善。
在这一部分，因为使用GPS RO数据来约束大气红外声呐和AMSU温度检测，从而提高了上平流层和下平流层中的水汽检测。
在上平流层，GPS RO折射率对温度非常敏感，但对水汽的敏感性较低，只能感应到水汽变化的约15%。
所有大气红外声呐、AMSU和GPS RO数据都使用了100级的垂直格点。具有非常高垂直分辨率的GPS RO折射率剖面显示，大气红外声呐和AMSU温度均方根误差E从250到100hPa之间的0.8和1.0K分别改善到0.4K，导致了大气红外声呐和AMSU水汽均方根误差E在相同的层次上分别从4和15ppmv降低到了3ppmv左右。
在200hPa左右有最大温度梯度的区域，大气红外声呐和AMSU的温度均方根误差E约为1.0K。从GPS RO数据以及组合大气红外声呐、AMSU和GPS RO数据中获得了大幅改进的温度检测结果，这对于构建全球上平流层和下平流层的准确温度和湿度结构非常有用。
这个初始实验旨在演示所提出的融合方法的可行性，即使用微波综合反演系统从当前运行的COSMIC和先进技术微波声呐数据同时检测全球温度、水汽剖面和水文数据产品。
收集了10天的COSMIC-先进技术微波声呐对，并使用RO-微波综合反演系统进行反演，分别比较了与Vaisala-RS92探空仪的温度和湿度测量结果相比，与定位的COSMIC和先进技术微波声呐对的温度和湿度。
相对于RS92的RO/先进技术微波声呐结果的平均温度偏差，对于晴朗的海洋情况，偏差为0.39K，标准偏差为2.26K。
对于多云的海洋情况，偏差为0.0K，标准偏差为2.35K。对于晴朗和多云情况，相对于陆地，RO/先进技术微波声呐结果的温度偏差都较大。
在海洋表面，各层次的检测偏差相对较低。陆地检测的偏差大于海洋。从地表到200 mb的全球平均水汽偏差，分别为晴朗/海洋、晴朗陆地、多云/海洋和多云/陆地情况，分别为0.11、0.17、0.11和0.11 g/kg。
相对于RS92，仅使用先进技术微波声呐进行检测的温度和水汽偏差在不同层次上约为COSMIC/先进技术微波声呐结果的10-20%。
这些结果表明，RO-微波综合反演系统检测对于获取全球温度和水汽剖面以及水文数据产品具有潜在的可行性，尤其是在晴朗的海洋情况下，偏差较小。
然而在陆地和多云情况下，偏差较大。同样相对于RS92，仅使用先进技术微波声呐进行检测的偏差较大。
在这项研究中总结了使用主动GPS RO传感器和被动红外和微波声纳测量来估算全球水汽变化的研究。
通过反演与NASA Aqua 大气红外声呐测量相对应的GPS RO观测来提取增强的温度和水汽剖面。这一努力旨在生成改进的温度和湿度剖面，这是单独的传感器在RO-大气红外声呐相对位置和时间上无法实现的。
此外还介绍了一种新的检测RO数据的方法，其中包括MW测量。通过将RO折射率前算子纳入当前可用的微波综合反演系统包中，我们能够提供对对流层中的温度和湿度剖面的改进。
在组合RO和大气红外声呐检测中，高垂直分辨率的RO检测温度剖面能够帮助解决UT/LS中的急剧温度反转层，并限制相同高度的大气红外声呐水汽检测。
由于RO数据在湿度丰富的对流层中对水汽变化也非常敏感，因此RO数据还将帮助提供组合大气红外声呐和RO检测的低对流层的额外水汽信息。
结果表明组合大气红外声呐和RO观测有助于限制各自的解，显著改善了中下层对流层的水汽均方根误差E。 大气红外声呐和GPS RO的水汽混合比均方根误差E从表面分别提高到0.5 g/kg的GPS RO组合大气红外声呐检测，从1.5和1.0 g/kg。
由于GPS折射率在对流层中对温度不太敏感，因此只有小幅度的温度均方根误差E改进。在COSMIC、先进技术微波声呐和先进技术微波声呐+COSMIC检测结果中也找到了类似的结果。
在未来将应用2006年至2016年的大气红外声呐和COSMIC数据来推导物理反算法，并将检测结果与原位数据进行验证。
COSMIC的成功也促使美国机构继续进行后续的FORMOSAT-7/COSMIC-2RO任务，与台湾合作。
该任务将于2018年初将六颗卫星送入低倾角轨道，预计每天可产生多达6000个均匀分布的RO剖面。
这将使2018年后出现大量RO和AMSU/先进技术微波声呐巧合对，为各种大气条件下云层下的大气热力学和水文信息提供前所未有的机会，这在以前是不可能的。
总结
水蒸气在大气中的分布和变化对我们理解气候变化、天气预测和大气化学都具有至关重要的意义。
从过去几十年的科学研究中，我们可以看到不同遥感技术的不同优势，以及它们如何相互补充，为我们提供更准确和全面的大气温度、湿度和水汽剖面数据。
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