1 巢湖学院电子工程学院， 安徽 合肥238000
2 安徽省气象台，安徽 合肥230031
风场对于天气形势的演变和预报至关重要。基于风云四号A星干涉式大气垂直探测仪（GIIRS）中波通道资料和ERA5风场资料，采用LightGBM进行大气三维风场反演研究。首先，构建模型特征变量。GIIRS通道最优选择采用二步特征选择法：（1）建立GIIRS通道黑名单；（2）采用置换特征重要性（Permutation Feature Importance，PFI）方法选择特征变量，在形成通道最优子集的基础上，构建含有时空信息的特征变量。其次，构建基于LightGBM的三维风场反演方法。最后，基于台风“利奇马”期间的GIIRS加密资料开展了LightGBM超参数优化和相关反演试验。结果表明，相对于ERA5风场资料，测试集中风场U和V分量的均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）分别小于1 m/s和15 m/s。本文中的二步特征选择法能够实现GIIRS通道的动态最优选择。
大气风场反演 特征选择 台风“利奇马” FY-4A/GIIRS FY-4A/GIIRS atmospheric wind field retrieval feature selection LightGBM LightGBM Typhoon “Lekima”
1 上海市生态气象和卫星遥感中心，上海 200030
2 国家卫星气象中心 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室 许健民气象卫星创新中心，北京 100081
我国风云四号A星（FY-4A）携带高光谱红外干涉式大气探测仪（Geostationary Interferometric Infrared Sounder，GIIRS）首次实现了地球静止轨道红外高光谱探测，可连续获得大气温湿度廓线信息。基于常规无线电探空资料，从产品的探测能力和精度方面对2020年FY-4A/GIIRS大气温度廓线产品开展质量评估，为产品应用和算法研究提供参考。结果表明：FY-4A/GIIRS反演大气温度廓线探测能力在高度层次和月份统计上受云活跃度影响较大；晴空条件下大气整层均方根误差约为2 K，700~1 000 hPa的大气低层较大，约2.5 K，偏差整层以负值为主；月尺度质量评估可见夏秋两季明显优于冬春季，有利于灾害性天气多发季节的监测；有云条件下单个像元的温度廓线误差显著增大，采用多像元Cressman客观分析可有效提高产品可用性；低海拔地区温度廓线产品质量整体优于高海拔地区，可极大地弥补我国东部、南部地区以及广阔的洋面上的探空资料的不足。
高光谱 质量评估 温度廓线 FY-4A/GIIRS 无线电探空 hyperspectral quality evaluation temperature profile FY-4A/GIIRS radiosonde
南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044
星载红外高光谱垂直探测仪GIIRS （Geostationary Interferometric Infrared Sounder）能够实现大气温度和湿度参数高垂直分辨率的观测，为数值天气预报提供精度更高的初始场。基于GIIRS观测辐射值采用BP神经网络（Back Propagation Neural Network）法和深度学习的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）法反演大气温度、湿度垂直廓线，重点在于CNN法模型的构建与参数的优化，得到反演精度最高的网络模型配置。将训练样本根据不同地表类型和是否有云的影响分为三种方案（方案一：不分类、方案二：陆地/洋面分类、方案三：晴空/有云分类），分别进行建模、反演和检验。结果表明两种反演算法都有较好的反演精度，相对而言CNN法在所有高度层上反演偏差、均方根误差和平均相对误差均较小，反演精度更高。CNN法温度反演在高层10~200 hPa改进较大，三种分类方案改进的最大值分别为1.15 K、1.06 K和1.02 K；湿度反演在对流层低层500~1000 hPa改进较大，三种分类方案分别平均改进了0.43 g/kg、0.41 g/kg和0.34 g/kg。BP神经网络法方案三时（即分晴空和云时）温度和水汽混合比廓线反演精度最好；CNN算法方案一时（即不对样本数据进行任何分类）反演精度最高。
GIIRS 大气温湿度廓线 BP神经网络 卷积神经网络 反演 GIIRS (Geostationary Interferometric Infrared Sounder) atmospheric temperature and humidity profile BP neural network CNN (Convolutional Neural Networks) retrieval 红外与激光工程
2022, 51(8): 20210707
南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044
评估星载红外高光谱仪器观测资料的质量可以推进其在数值天气预报中的应用。使用2020 年 7 月 FY-4A 红外高光谱干涉式大气垂直探测仪 (Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS)观测数据，分析GIIRS所有通道观测噪声随视场和纬度的变化、偏差 (观测亮温与辐射传输模式模拟亮温的差) 随时间、视场、纬度和天顶角的分布来评估 GIIRS 观测资料质量。研究结果表明：波段727.5~733.8 cm−1、1107.5~1130 cm−1和1650~1776.9 cm−1的观测噪声超出仪器灵敏度设计指标，且这些通道的偏差和偏差标准差明显大于其他通道；除了长波观测噪声大的通道外，其余通道噪声等效温差NEdT在32×4阵列上均呈“中间小，两边大”的特征，且NEdT的分布不随纬度带和FOR阵列而改变，在进行GIIRS资料同化或变分反演时，其观测误差只用考虑不同通道在32×4阵列内的NEdT分布；由于数值预报模式的地表温度在白天时值偏低，使得模拟辐射量偏低，造成偏差绝对值减小，使偏差有明显的日变化；中波通道偏差特征基本不随32×4面阵的列而改变，主要与阵列中的行有关，在中波通道进行偏差订正时可以针对32×4面阵中行开展，基本不需要纬度带和卫星天顶角的订正。
红外高光谱大气探测仪 噪声等效温差 偏差 Geostationary Interferometric Infrared Sounder (GIIRS) NEdT bias characteristics 红外与激光工程
2022, 51(9): 20210838
1 上海大学 通信与信息工程学院，上海 200444
2 中原工学院 理学院，河南 郑州 450007
3 上海市气象局，上海 200030
红外高光谱大气垂直探测仪数据的垂直空间特性由探测仪光谱性能指标间接决定，并与所关注的大气参数及其变化有并。本文在剔除大气参数探测信噪比过低的无效通道的基础上，针对 FY-4A卫星红外高光谱大气垂直探测仪GIIRS数据对水汽和臭氧变化响应的峰值高度、高度分辨率、垂直不对称性及垂直覆盖范围进行了评估，并与大气温度探测的垂直空间特性评估结果进行对比分析。结果表明： 1）和大气温度一样，FY-4A GIIRS 对大气水汽具有垂直分布探测能力，水汽探测垂直覆盖12 km以下对流层（探测峰值高度在11 km以下），而大气温度探测覆盖整个对流层和平流层中下层； 2）FY-4A GIIRS 对臭氧具有10～21km高度范围臭氧总量探测能力，探测峰值高度集中在16.4 km附近。本研究有助于从探测垂直空间特性角度把握FY-4A GIIRS 红外高光谱数据应用能力。
垂直空间特性 红外高光谱 FY-4A GIIRS 水汽 臭氧 vertical space characteristics infrared hyper-spectral FY-4A GIIRS water vapor ozone
1 安徽省气象台 大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室，安徽 合肥230031
2 中亚大气科学研究中心，新疆 乌鲁木齐 830002
3 安徽省气象科学研究所，安徽 合肥230031
风云四号A星干涉式大气垂直探测仪（Geostationary Interferometric Infrared Sounder，GIIRS）中波通道的最优选择是有效变分同化此资料的关键技术之一，能减少冗余信息所引起的变分同化和反演的不适定性。将通用的熵减法（Entropy Reduction，ER）用于GIIRS通道优选。此外，由于红外探测器观测容易受云影响，在变分同化GIIRS亮温资料时，需要进行云检测以获得晴空视场点或云参数信息。采用最小剩余法对GIIRS资料开展了云检测研究。该方法不仅能判识视场点是否有云，而且还能得到视场点的有效云量和有效云顶气压信息。但检测精度受不同通道组合的影响，因此基于台风“利奇马（2019）”资料进一步探讨了该影响。
高光谱GIIRS 通道选择 云检测 熵减法 台风“利奇马” hyperspectral GIIRS channel selection cloud detection entropy reduction method typhoon “Lekima”
1 安徽省气象台 大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室，安徽 合肥230031
2 中亚大气科学研究中心，新疆 乌鲁木齐830002
3 安徽省气候中心，安徽 合肥230031
变分同化风云四号干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder，GIIRS)中波通道亮温偏差要求满足高斯分布，因此需进行GIIRS资料偏差订正。在Harris B A等人提出的“离线”法的基础上，发展了基于随机森林(Random Forest，RF)的GIIRS偏差订正方法。在具体执行过程中，基于风云四号多通道扫描成像辐射计(Advanced Geosynchronous Radiation Imager，AGRI)云产品对GIIRS资料进行了云检测。试验结果表明，经过偏差订正的GIIRS亮温偏差满足高斯分布的假定。与“离线”法相比，RF法的订正效果更好。
高光谱GIIRS 偏差订正 “离线”法 随机森林 云检测 hyperspectral GIIRS bias correction "off-line" method random forest cloud detection
1 东华大学环境科学与工程学院，上海 201620
2 中山大学大气科学学院，气候变化与自然灾害研究重点实验室，南方海洋科学与工程广东实验室(珠海)，广东 珠海 519082
3 中国气象局上海台风研究所，上海 200030
4 上海市宝山区气象局，上海 201900
利用上海宝山站L波段探空资料，分析台风季无云、有云和全天空条件下不同质量控制以及台风登陆前后24 h内FY--4A干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS)温度资料的反演精度。结果表明: (1) GIIRS温度反演产品在无云条件下反演精度最高，质量控制为0的数据均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)为1.74 K，表明该产品在对流层中上层具有一定可信度。(2)云层降低了GIIRS温度反演的精度，有云条件下质量控制为0的数据RMSE为3.57 K，超出了美国环境监测系统给出的标准误差范围。(3)有云天空条件下，当温度大于230 K时，GIIRS反演温度均低于探空数据。(4)台风“安比”、“云雀”登陆前24 h内，在500 hPa高度至近地面附近和对流层顶，GIIRS反演温度偏高；台风“云雀”登陆后24 h内，GIIRS在800 hPa高度至近地面附近反演温度偏低，并且反演会产生大量无效值。
探空资料 温度廓线 台风季 GIIRS/FY--4A GIIRS/FY--4A sounding data temperature profile typhoon season
1 中国科学院上海技术物理研究所 红外成像材料与器件重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
干涉式大气垂直探测仪是风云4号气象卫星的重要有效载荷, 用于获取大气的多种三维信息。成功设计了一款适用于干涉式大气垂直探测仪的红外焦平面读出电路。电路采用CTIA注入级结构, 积分电容4档可选。并且工作方式灵活, 同时采用相关双采样结构有效地降低了电路输出噪声。电路使用CSMC 0.5 μm 2P3M 5 V工艺流片, 电路测试结果符合理论设计预期, 噪声小于0.14 mV, 动态范围达到85.6 dB。耦合中波HgCdTe探测器测试正常, 噪声小于0.43 mV, 动态范围达到75.6 dB, 符合干涉式大气垂直探测仪红外焦平面要求。
干涉式大气垂直探测仪 读出电路 相关双采样 GIIRS ROIC CDS 红外与激光工程
2019, 48(7): 0704006
