利用新型经验函数模拟云底亮温及误差分析

大气与环境光学学报 ›› 2015, Vol. 10 ›› Issue (3): 260-268.

利用新型经验函数模拟云底亮温及误差分析

张婷1, 刘磊1, 高太长1, 吴磊2

（解放军理工大学气象海洋学院，江苏南京 211101）

收稿日期:2014-07-28 修回日期:2014-09-21 出版日期:2015-05-28 发布日期:2015-05-18
通讯作者: 张婷，（1990-），女，陕西渭南人，硕士研究生，主要从事地面气象自动化观测技术研究。 E-mail:2009gtc@gmail.com
作者简介:张婷，（1990-），女，陕西渭南人，硕士研究生，主要从事地面气象自动化观测技术研究。
基金资助:
国家自然科学基金青年基金（41205125）资助

Simulation of Cloud-Base Brightness Temperature and Error Analysis by Using a New Empirical Function

ZHANG Ting1, LIU Lei1, GAO Taichang1, WU Lei2

(1 College of Meteorology and Oceanography, PLA University of Science and Technology, Nanjing 211101, China;
2 College of Basic Education for Commanding Officers, PLA University of Science and Technology, Nanjing 211101, China)

Received:2014-07-28 Revised:2014-09-21 Published:2015-05-28 Online:2015-05-18

摘要/Abstract

摘要：

Stephen在2008年提出了一种新型亮温经验函数，为反演云底高提供了一种无需计算大气中实时水汽含量的新方法。利用SBDART模式和Stephen亮温函数比较系统地研究了不同天顶角、水汽、云、气溶胶、能见度等气象要素条件下，云底红外亮温随天顶角的变化情况，并对其进行误差分析。模拟结果显示，水汽、云、天顶角及能见度小于5 km时对影响较大，不同气象要素条件下，Stephen亮温函数模拟的云底亮温与SBDART模拟结果相近，所以，采用Stephen亮温函数模拟云底亮温具有可行性。

关键词: 云, 云底亮温, 辐射传输模式, Stephen亮温函数

Abstract:

In 2008, Stephen put forward a new brightness temperature function and the expression is purely empirical. However, it does not require knowledge of the total amount of atmospheric water vapor in retrieval of cloud-base height. Systematical investigation of the changes of the cloud-based infrared brightness temperature as the zenith angle, water vapor, cloud, aerosol, visibility and other meteorological conditions is performed by using the SBDART model and Stephen brightness temperature function, and the error is analyzed. The results show that zenith angle, water vapor, cloud, aerosol and visibility less than 5 km have a very important influence on . Under different meteorological conditions, the simulation results of Stephen function are similar to SBDART model. Therefore, Stephen brightness temperature function can be used to simulate the cloud-base brightness temperature.

Key words: cloud, cloud-base brightness temperature, SBDART model, Stephen brightness temperature function

中图分类号:

P407

张婷刘磊高太长. 利用新型经验函数模拟云底亮温及误差分析[J]. 大气与环境光学学报, 2015, 10(3): 260-268.

ZHANG Ting, LIU Lei, GAO Tai-Chang. Simulation of Cloud-Base Brightness Temperature and Error Analysis by Using a New Empirical Function[J]. Journal of Atmospheric and Environmental Optics, 2015, 10(3): 260-268.

参考文献

[1] Yang Shuchen, Gao Taichang, Su Xiaoyong, et al. Research on cloud surface long-wave radiative forcing by using SBDART [J]. Journal of Atmospheric and Environmental Optics, 2012, 7(4): 263-268(in Chinese).
杨树臣, 高太长, 苏小勇, 等. SBDART对云地面长波辐射强迫的模拟研究 [J].大气与环境光学学报, 2012, 7(4): 263-268.
[2] Sun Xuejin, Qin Chao, Qin Jian. Ground-based infrared remote sensing based on the height of middle and low cloud [J]. Journal of Remote Sensing, 2012, 16(1): 166-173:170-173(in Chinese). 孙学金, 秦超, 秦健, 等. 中低云云底高的地基红外遥感的初步分析 [J]. 遥感学报, 2012, 16(1): 166-173.
[3] Zhang Wenxing, Lv Daren, Chang Youli. A feasibility study of cloud base height remote sensing by simulating ground-based thermal infrared brightness temperature measurements [J]. Chinese Journal of Geophysics, 2007, 50(2): 354-363. (in Chinese)
章文星, 吕达仁, 常有礼. 地基热红外亮温遥感云底高度可行性的模拟研究 [J]. 地球物理学报, 2007, 50(2): 354-363.
[4] Stephen Smith, Ralf Toumi. Measuring cloud cover and brightness temperature with a ground-based thermal [J]. J. Appl. Meteorol. Climatol., 2008, 47: 683-693.
[5] Li Hao. A Study on the Retrievel Cloud Base Height Based on the Downward Radiance [D]. Nanjing: Master’s Thesis of PLA University of Science and Technology, 2010(in Chinese).
李浩. 云底高的地基红外遥感方法研究 [D]. 南京: 解放军理工大学硕士学位论文, 2010.
[6] Ricchiazzi P, Yang S, Gautier C. SBDART: a research and teaching software tool for plane-parallel radiative transfer in the earth’s atmosphere [J]. Bull. Am. Meteorol. Soc., 1998, 79(10): 2101-2114.
[7] Qin Chao. A Study on the Retrievel Cloud Base Height Based on the Downward Radiance [D]. Nanjing: Master’s Thesis of PLA University of Science and Technology, 2010(in Chinese).
秦超. 云底高的地基红外遥感方法研究 [D]. 南京: 解放军理工大学气象海洋学院硕士论文, 2010.

[1]	张苏贵, 张晶晶, 寻丽娜, 孙晓兵, 熊伟, 阎庆, 李穗 . 基于多模态融合的GF-5号遥感图像云检测[J]. 大气与环境光学学报, 2023, 18(4): 371-382.
[2]	郭庭威, 黄红莲, 孙晓兵, 刘晓, 提汝芳 . 环境二号卫星多光谱图像的薄云检测及去除[J]. 大气与环境光学学报, 2023, 18(4): 383-400.
[3]	苏源, 吴林林, 陶法, 胡树贞, 程欣. 可见光/红外全天空成像仪和云雷达联合反演云高[J]. 大气与环境光学学报, 2023, 18(2): 89-98.
[4]	侯梦雨, 李正强∗, 谢一凇, 乔瑞, 谢艳清, 伽丽丽, 史正, . 国产卫星多角度偏振传感器的光谱特征云检测方法研究[J]. 大气与环境光学学报, 2022, 17(6): 598-612.
[5]	吴文涵, 麻金继∗, 孙二昌, 郭金雨, 杨光, 王宇瑶. 基于深度学习的云参量反演方法研究[J]. 大气与环境光学学报, 2022, 17(4): 453-464.
[6]	陈标, 吴东, ∗. 基于CALIOP 和MODIS 的北极地区海雾检测研究[J]. 大气与环境光学学报, 2022, 17(2): 267-278.
[7]	王本革, 杨明∗, 凌新锋, 吴佳玲. 全天空红外云探测在航空气象中的应用[J]. 大气与环境光学学报, 2021, 16(5): 404-414.
[8]	杨太平, 司福祺∗, 周海金, 赵敏杰, 罗宇涵, 刘建国. EMI 云量反演及与TROPOMI 的对比研究[J]. 大气与环境光学学报, 2021, 16(3): 223-230.
[9]	王佳佳, 孙晓兵∗, 提汝芳, 余海啸, . 海洋上空云多角度偏振辐射阈值检测方法研究[J]. 大气与环境光学学报, 2021, 16(3): 247-255.
[10]	乔瑞, 伽丽丽∗, 许华, 李正强, ∗, 朱思峰, 谢一凇, 洪津, 代海山, 麻金继. 基于高分五号DPC 氧气A 吸收波段的云顶压强反演[J]. 大气与环境光学学报, 2021, 16(3): 256-268.
[11]	吉微∗, 齐琳琳, 邢平, 杨国鹏. 云遮挡对海上红外透过率影响分析[J]. 大气与环境光学学报, 2021, 16(2): 88-97.
[12]	张波, 胡亚东∗, 洪津. 基于多特征融合的层次支持向量机遥感图像云检测[J]. 大气与环境光学学报, 2021, 16(1): 58-66.
[13]	李佳欣, 赵鹏, 方薇∗, 宋尚香, . 基于深度学习的多角度遥感影像云检测方法[J]. 大气与环境光学学报, 2020, 15(5): 380-392.
[14]	张广, 徐青山, 徐文清, 杨东. 卷云对新型光度计测量大气光学厚度的影响[J]. 大气与环境光学学报, 2020, 15(3): 189-195.
[15]	刘敏. 基于MODIS资料的陕西水云特征研究[J]. 大气与环境光学学报, 2019, 14(2): 154-160.