Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Lợi Ích Bổ Sung Của Vệ Tinh Bay Sáng Sớm Fengyun-3E Đối Với Quan Sát Sóng Vi Ba Toàn Cầu Của Tổ Hợp Ba Quỹ Đạo
Tóm tắt
Tổ hợp ba quỹ đạo có thể tăng cường toàn diện diện tích bao phủ không gian của các vệ tinh quỹ đạo cực, nhưng các vệ tinh quỹ đạo cực hiện đang hoạt động chỉ bao gồm các vệ tinh bay vào buổi sáng giữa trưa và buổi chiều. Fengyun-3E (FY-3E) đã được phóng thành công vào ngày 5 tháng 7 năm 2021 tại Trung Quốc. Là một vệ tinh bay vào buổi sáng sớm, FY-3E có thể giúp hình thành một hệ thống quan sát ba quỹ đạo hoàn chỉnh cùng với các vệ tinh bay vào buổi sáng giữa trưa và buổi chiều trong hệ thống hoạt động chính thống hiện tại. Trong nghiên cứu này, chúng tôi điều tra lợi ích bổ sung của các quan sát sóng vi ba của FY-3E đối với vệ tinh Vận hành Khí tượng - B (MetOp-B) bay vào buổi sáng giữa trưa và vệ tinh Fengyun-3D (FY-3D) bay vào buổi chiều trong hệ thống dự báo toàn cầu của Cơ quan Khí tượng Trung Quốc (CMA-GFS). Kết quả cho thấy dữ liệu từ cảm biến nhiệt độ sóng vi ba-3 (MWTS-3) và cảm biến độ ẩm sóng vi ba-2 (MWHS-2) của FY-3E có thể tăng cường diện tích bao phủ toàn cầu của dữ liệu quan sát nhiệt độ và độ ẩm sóng vi ba lần lượt lên 14,8% và 10,6%. Điều này cho phép CMA-GFS đạt được gần 100% diện tích bao phủ toàn cầu của các quan sát sóng vi ba tại mỗi thời điểm phân tích. Hơn nữa, sau khi thực hiện kiểm soát chất lượng hiệu quả và điều chỉnh độ thiên lệch, các độ thiên lệch toàn cầu và độ lệch chuẩn của sự khác biệt giữa các quan sát và mô phỏng mô hình cũng được giảm thiểu. Dựa trên Đơn vị Quan sát Sóng Vi Ba Nâng Cao A và Cảm biến Độ Ẩm Sóng Vi Ba trên MetOp-B, và MWTS-2 và MWHS-2 trên FY-3D, việc bổ sung dữ liệu quan sát sóng vi ba từ FY-3E có thể giảm thêm các lỗi trong kết quả phân tích và cải thiện năng lực dự đoán toàn cầu của CMA-GFS, đặc biệt là đối với các dự báo ở nửa cầu phía nam trong vòng 96 giờ, tất cả đều có ý nghĩa ở mức độ tin cậy 95%.
Từ khóa
#vệ tinh #quan sát sóng vi ba #tổ hợp ba quỹ đạo #dự báo toàn cầu #độ ẩm #nhiệt độTài liệu tham khảo
Andersson, E., J. Pailleux, J.-N. Thépaut, J. R. Eyre, A. P. McNally, G. A. Kelly, and P. Courtier, 1994: Use of cloud-cleared radiances in three/four-dimensional variational data assimilation. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 120, 627–653, https://doi.org/10.1002/qj.49712051707.
Bormann, N., 2017: Slant path radiative transfer for the assimilation of sounder radiances. Tellus A, 69, 1272779, https://doi.org/10.1080/16000870.2016.1272779.
Bormann, N., H. Lawrence, and J. Farnan, 2019: Global observing system experiments in the ECMWF assimilation system. ECMWF Tech. Memo, 839, 23 pp.
Chen, D. H., and Coauthors, 2008: New generation of multi-scale NWP system (GRAPES): General scientific design. Chinese Science Bulletin, 53(22), 3433–3445, https://doi.org/10.1007/s11434-008-0494-z.
Dee, D. P., 2004: Variational bias correction of radiance data in the ECMWF system. Proc. ECMWF Workshop on Assimilation of High Spectral Resolution Sounders in NWP, Reading, UK, ECMWF, 97–112.
Dee, D. P., 2005: Bias and data assimilation. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 131, 3323–3343, https://doi.org/10.1256/qj.05.137.
Derber, J. C., and W.-S. Wu, 1998: The use of TOVS cloud-cleared radiances in the NCEP SSI analysis system. Mon. Wea. Rev., 126(8), 2287–2299, https://doi.org/10.1175/1520-0493(1998)126<2287:TUOTCC>2.0.CO;2.
Di Tomaso, E., and N. Bormann, 2011: Assimilation of ATOVS radiances at ECMWF: First year EUMETSAT fellowship report. EUMETSAT/ECMWF Fellowship Progress Report No. 22, 33 pp.
Dong, C. H., and Coauthors, 2009: An overview of a new Chinese weather satellite FY-3A. Bull. Amer. Meteor. Soc., 90(10), 1531–1544, https://doi.org/10.1175/2009BAMS2798.1.
Dong, P., F. Weng, Q. Huang, and H. Yang, 2017: Estimation of cloud liquid water over oceans from dual oxygen absorption band to support the assimilation of second generation of microwave observation on board the Chinese FY-3 satellite. Int. J. Remote Sens., 38(18), 5003–5021, https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1331056.
Duncan, D. I., and N. Bormann, 2020: On the addition of microwave sounders and NWP skill, including assessment of FY-3D sounders. EUMETSAT/ECMWF Fellowship Programme Research Report No. 55, 1–21.
Duncan D. I., N. Bormann, A. J. Geer, and W. Peter, 2022: Assimilation of AMSU-A in all-sky conditions. Mon. Wea. Rev., 150, 1023–1041, https://doi.org/10.1175/MWR-D-21-0273.1.
Eyre, J. R., 1994: Assimilation of radio occultation measurements into a numerical weather prediction system. European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. Tech. Memo. 199, 34 pp.
Eyre, J. R., and S. J. English, 2008: Impact studies with satellite data at the Met Office. Proc. 4th WMO Workshop on “The Impact of Various Observing Systems on NWP”, Geneva, 19–21 May 2008. [Available online from http://www.wmo.int/pages/prog/www/OSY/Reports/NWP-4_Geneva2008_index.html]
Fourrié, N., A. Doerenbecher, T. Bergot, and A. Joly, 2002: Adjoint sensitivity of the forecast to TOVS observations. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 128(586), 2759–2777, https://doi.org/10.1256/qj.01.167.
Geer, A. J., and P. Bauer, 2010: Enhanced use of all-sky microwave observations sensitive to water vapour, cloud and precipitation. EUMETSAT/ECMWF Tech. Rep. 20, 41 pp, https://doi.org/10.21957/mi79jebka.
Geer, A. J., and Coauthors, 2018: All-sky satellite data assimilation at operational weather forecasting centres. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 144, 1191–1217, https://doi.org/10.1002/qj.3202.
Gelaro, R., R. H. Langland, S. Pellerin, and R. Todling, 2010: The THORPEX observation impact intercomparison experiment. Mon. Wea. Rev., 138(11), 4009–4025, https://doi.org/10.1175/2010MWR3393.1.
Guan L., X. Zou, F. Weng and G. Li, 2011: Assessments of FY-3A Microwave Humidity Sounder (MWHS) measurements using NOAA-18 Microwave Humidity Sounder (MHS). J. Geophy. Res., 116, D10106, https://doi.org/10.1029/2010JD015412.
Gu, S., Y. Guo, Z. Wang, and N. Lu, 2012: Calibration analyses for sounding channels of MWHS onboard FY-3A. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 50(12), 4885–4891, https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2214391.
Han, Y., and X. Hou, 2020: Evaluation of the in-orbit performance of the microwave temperature sounder onboard the FY-3D satellite using different radiative transfer models. Journal of Quantitative Spectroscopy & Radiative Transfer, 533, 107041.
Harris, B. A., and G. Kelly, 2001: A satellite radiance-bias correction scheme for data assimilation. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 127(574), 1453–1468, https://doi.org/10.1002/qj.49712757418.
Kan, W., Y. Han, F. Weng, and L. Guan, 2020: Multisource Assessments of the FengYun-3D Microwave Humidity Sounder (MWHS) On-Orbit Performance. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 99, 1–11.
Lawrence, H., N. Bormann, A. J. Geer, Q. Lu, and S. J. English, 2018: Evaluation and assimilation of the microwave sounder MWHS-2 onboard FY-3C in the ECMWF numerical weather prediction system. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 56(6), 3333–3349, https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2798292.
Li, J., and G. Liu, 2016a: Direct assimilation of Chinese FY-3C Microwave Temperature Sounder-2 radiances in the global GRAPES system. Atmos. Meas. Tech., 9 (7), 3095–3113, https://doi.org/10.5194/amt-9-3095-2016.
Li, J., and X. L. Zou, 2013: A quality control procedure for FY-3A MWTS measurements with emphasis on cloud detection using VIRR cloud fraction. J. Atmos. Oceanic Technol., 30(8), 1704–1715, https://doi.org/10.1175//JTECH-D-12-00164.1.
Li, J., and X. L. Zou, 2014: Impact of FY-3A MWTS radiances on prediction in GRAPES with comparison of two quality control schemes. Frontiers of Earth Science, 8(2), 251–263, https://doi.org/10.1007/s11707-014-0405-3.
Li, J., and G. Q. Liu, 2016b: Assimilation of Chinese Fengyun-3B Microwave Temperature Sounder radiances into the Global GRAPES system with an improved cloud detection threshold. Frontiers of Earth Science, 10, 145–158, https://doi.org/10.1007/s11707-015-0499-2.
Li, J., Z. K. Qin, and G. Q. Liu, 2016: A new generation of Chinese FY-3C microwave sounding measurements and the initial assessments of its observations. Int. J. Remote Sens., 37(17), 4035–4058, https://doi.org/10.1080/01431161.2016.1207260.
Li, J., A. J. Geer, K. Okamoto, J. A. Otkin, Z. Q. Liu, W. Han, and P. Wang, 2022: Satellite all-sky infrared radiance assimilation: Recent progress and future perspectives. Adv. Atmos. Sci., 39, 9–21, https://doi.org/10.1007/s00376-021-1088-9.
Li, X., X. L. Zou, X. Y. Zhuge, M. J. Zeng, N. Wang, and F. Tang, 2020: Improved Himawari-8/AHI radiance data assimilation with a double cloud detection scheme. J. Geophys. Res., 125(13), e2020JD032631, https://doi.org/10.1029/2020JD032631.
Li, X., X. L. Zou, M. J. Zeng, N. Wang, and F. Tang, 2021: Exploring the assimilation of ATMS cloud retrieval products and its benefits for CrIS all-sky radiance simulations. Mon. Wea. Rev., 149, 1873–1901, https://doi.org/10.1175/MWR-D-20-0345.1.
Lu, Q. F., and W. Bell, 2012: Evaluation of FY-3B data and an assessment of passband shifts in AMSU-A and MSU during the period 1978–2012. Interim Report of Visiting Scientist mission NWP_11_05, Document NWPSAF-EC-VS-023, Version 0.1, 8 pp.
Lu, Q. F., W. Bell, P. Bauer, N. Bormann, and C. Peubey, 2010: An initial evaluation of FY-3A satellite data. ECMWF Technical Memoranda Number 631, 58 pp, https://doi.org/10.21957/oqzhktv6o.
Mao, J., Z. Qin, J. Li, Y. Han, and J. Huang, 2022: Performance evaluation and noise mitigation of the FY-3E microwave humidity sounder. Remote Sens, 14, 4835, https://doi.org/10.3390/rs14194835.
McNally, A. P., J. C. Derber, W. Wu, and B. B. Katz, 2000: The use of TOVS level-1b radiances in the NCEP SSI analysis system. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 126(563), 689–724, https://doi.org/10.1002/qj.49712656315.
Parrish, D. F., and J. C. Derber, 1992: The National Meteorological Centers spectral statistical in nterpolation analysis system. Mon. Wea. Rev., 120(8), 1747–1763, https://doi.org/10.1175/1520-0493(1992)120<1747:TNMCSS>2.0.CO;2.
Qian, X. L., Z. K. Qin, J. Li, Y. Han, and G. Q. Liu, 2022: Preliminary evaluation of FY-3E microwave temperature sounder performance based on observation minus simulation. Remote Sensing, 14, 2250, https://doi.org/10.3390/rs14092250.
Qin, Z., X. Zou, and F. Weng, 2013: Analysis of ATMS striping noise from its Earth scene observations. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(23), 13214–13229, https://doi.org/10.1002/2013JD020399.
Qin, Z. and X. Zou, 2016: Uncertainty in FengYun-3C Microwave Humidity Sounder measurements at 118 GHz with respect to simulations from GPS RO data. IEEE Trans. Geo. Remote Sensing, 54(12), 6907–6918, https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2587878.
Riishojgaard, L. P., S. P. F. Casey, M. Masutani, J. Woollen, T. Zhu, and R. Atlas, 2012: Observing System Simulation Experiments for An Early-Morning-Orbit Meteorological Satellite in the Joint Center for Satellite Data Assimilation. [Available from https://www-cdn-int.eumetsat.int/files/2020-04/pdf_conf_p_s12_03_casey_v.pdf]
Saunders, R., M. Matricardi, and P. Brunel, 1999: An improved fast radiative transfer model for assimilation of satellite radiance observations. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 125, 1407–1425, https://doi.org/10.1002/qj.1999.49712555615.
Shen, X. S., J. J. Wang, Z. C. Li, D. H. Chen, and J. D. Gong, 2020: China’s independent and innovative development of numerical weather prediction. Acta Meteorologica Sinica, 78(3), 451–476, https://doi.org/10.11676/qxxb2020.030. (in Chinese with English abstract)
Wang, X., and X. L. Zou, 2012: Quality assessments of Chinese FengYun-3B Microwave Temperature Sounder (MWTS) measurements. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens, 20(12), 4875–4884, https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2196438.
Weng, F., and N. C. Grody, 1994: Retrieval of cloud liquid water using the special sensor microwave imager (SSM/I). J. Geophys. Res., 99(D12), 25535–25551, https://doi.org/10.1029/94JD02304.
Weng, F. Z., L. M. Zhao, R. R. Ferraro, G. Poe, X. F. Li, and N. C. Grody, 2003: Advanced microwave sounding unit cloud and precipitation algorithms. Radio Sci., 38(4), 33–1–33-13, https://doi.org/10.1029/2002RS002679.
Wu, W. S., R. J. Purser, and D. F. Parrish, 2002: Three-dimensional variational analysis with spatially inhomogeneous covariances. Mon. Wea. Rev., 130(12), 2905–2916, https://doi.org/10.1175/1520-0493(2002)130<2905:TDVAWS>2.0.CO;2.
Xue, J. S., S. Y. Zhuang, G. F. Zhu, H. Zhang, Z. Q. Liu, Y. Liu, and Z. R. Zhuang, 2008: Scientific design and preliminary results of three-dimensional variational data assimilation system of GRAPES. Chinese Science Bulletin, 23(22), 3446–3457, https://doi.org/10.1007/s11434-008-0416-0.
Yang, J., C. Dong, N. Lu, Z. Yang, J. Shi, P. Zhang, Y. Liu, and B. Cai, 2009: FY-3A: The new generation polar-orbiting meteorological satellite of China. Acta Meteor. Sin., 67, 501–509.
You, R., S. Y. Gu, Y. Guo, X. B. Wu, H. Yang, and W. X. Chen, 2012: Long-term calibration and accuracy assessment of the FengYun-3 Microwave Temperature Sounder radiance measurements. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 50, 4854–4859, https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2200257.
Zhang, L., and Coauthors, 2019: The operational global four-dimensional variational data assimilation system at the China Meteorological Administration. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 145, 1882–1896, https://doi.org/10.1002/qj.3533.
Zhang, P., J. Yang, C. H. Dong, N. M. Lu, Z. D. Yang, and J. M. Shi, 2009: General introduction on payloads, ground segment and data application of Fengyun 3A. Frontiers of Earth Science in China, 3(3), 367–373, https://doi.org/10.1007/s11707-009-0036-2.
Zhang, P., X. Q. Hu, Q. F. Lu, A. J. Zhu, M. Y. Lin, L. Sun, L. Chen, and N. Xu, 2022: FY-3E: The first operational meteorological satellite mission in an early morning orbit. Adv. Atmos. Sci., 39(1), 1–8, https://doi.org/10.1007/s00376-021-1304-7.
Zou, X., Z. Qin and F. Weng, 2016: Impact of dawn-dusk satellite AMSU-A data on quantitative precipitation forecasts and the implications for three-orbit constellation. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 1, 46–62, https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1508.15137.