《Atmospheric Research》：Retrieval and assessment of the refined layer precipitable water vapor based on FY-4B/GIIRS
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垂直分辨率LPW数据基于FY-4B/GIIRS数值积分方法生成，与ERA5对比显示大陆LPW RMSE分别为3.50/1.72/2.03/1.27 mm，改进后sigma 0.9至0.1层RMSE降至0.01 mm，首次实现GIIRS精细垂直水汽提取填补高分辨率数据空白。
杨飞|孙月|杨彦茹|李晓禾|安向东|孟晓琳|王玉静
中国矿业大学（北京）煤炭资源精细勘探与智能开发国家重点实验室，北京100083，中国
摘要
作为水汽的关键指标，可降水量水汽（PWV）反映了整个垂直柱中的总大气水汽含量，但它无法提供水汽垂直分布的详细信息。由于水汽在气候变化和天气预报中的重要作用，已经开发了多种技术来获取分层水汽数据，包括无线电探空和GNSS层析成像技术。然而，由于无线电探空站分布稀疏、探测时间有限以及层析成像算法的不稳定性，高时空分辨率和垂直分辨率的LPW数据仍然十分稀缺。因此，本研究基于安装在风云-4B卫星（FY-4B）上的地球静止干涉式红外探测器（GIIRS）的数值积分方法，生成了精细的分层可降水量水汽（LPW）数据。使用ERA5再分析数据作为参考，从季节性、空间性和气候性角度全面评估了传统LPW和精细LPW的性能。对于大陆地区的LPW数据，PWV、低层LPW、中层LPW和高层LPW的均方根误差（RMSE）分别为3.50 mm、1.72 mm、2.03 mm和1.27 mm。精细LPW不仅增强了大陆LPW的优势，还提供了更详细的水汽垂直分布信息，其RMSE范围从0.9标准差的1.72 mm到0.1标准差的0.01 mm不等。尽管水汽含量通常略有低估，且上层LPW的均方根平均误差（MAPE）略高，但在整个垂直层中仍保持了较高的整体准确性和相关性。本研究首次尝试从FY-4B/GIIRS获取更精细的LPW数据，填补了高垂直分辨率和更详细水汽信息的数据空白。
引言
大气水汽主要存在于对流层，对全球水文循环和能量交换的形成与演变起着关键作用（Kunz等人，2009；Yang等人，2021；Li等人，2025）。可降水量水汽（PWV）是一个重要的大气水汽指标，表示由大气中所有水汽凝结产生的液态水的总量（Yang等人，2020；Song等人，2023；Wang等人，2024b；Zhao等人，2024a，2024b）。分层可降水量水汽（LPW）具体量化了某一定义大气层内的水汽含量，例如从地表到特定高度或不同压力水平之间的水汽（Wang等人，2021；Zhao等人，2024a，2024b；Yang等人，2025a）。通过提供不同高度的更细致的水汽分布信息，精细LPW对于深入理解云形成、降水以及各垂直层的大气稳定性等过程至关重要（Lee等人，2024）。
有多种技术可用于监测水汽，包括无线电探空仪、微波辐射计、全球导航卫星系统（GNSS）（Li等人，2024）、数值天气预报（NWP）（Sun等人，2023）和卫星遥感模型（Zhao等人，2024a，2024b）。无线电探空仪具有高垂直分辨率和直接测量能力，但其可用性受到站点分布稀疏的限制，且每天仅能进行两次探测（Yang等人，2025b）。微波辐射计是一种可靠的地面观测技术，精度高且时间分辨率好，但成本较高（Gui等人，2017；Li和Long，2020；Ma等人，2022）。基于GNSS的PWV方法因其低成本、高时间分辨率和高精度而被广泛使用（Liu等人，2023）。然而，它仅能提供总大气水汽含量，无法提供垂直分布信息。层析成像技术可以利用GNSS数据重建垂直水汽剖面，但需要高度密集的GNSS网络，从而增加观测成本（Zhang等人，2024a；P. Jiang等人，2025；Yang等人，2023）。此外，还可以从NWP模型（如欧洲中期天气预报中心再分析5（ERA5）获取LPW数据，其空间分辨率为0.25°×0.25°（Hao等人，2025；Wang等人，2025）。由于更新频率的原因，ERA5存在一定的滞后，使得实时水汽反演具有挑战性。近年来，在利用遥感技术获取水汽信息方面取得了显著进展。基于卫星的水汽反演克服了时间和空间的限制，实现了大规模、实时的水汽剖面监测（He和Liu，2021；Wu等人，2023；Zhou和Cheng，2025）。
极轨卫星上的空间红外高光谱仪器，如大气红外探测器（AIRS）、红外大气探测干涉仪（IASI）和交叉轨道红外探测器（CrIS），被广泛用于水汽剖面反演（Collard和McNally，2009；H. H. Aumann等人，2003）。这些仪器具有低噪声、多光谱通道和高光谱分辨率的优点。然而，它们的移动观测点限制了对同一区域的连续监测（Du等人，2025）。地球静止平台提供了高时间分辨率的大气连续监测机会。GOES-R系列上的先进基线成像仪（ABI）是主要的大气水汽探测仪器（Padula等人，2017），同样，Himawari-8/9卫星上也配备了先进的Himawari成像仪（Moriyama等人，2025）。随着风云-4A卫星（FY-4A）的发射，地球静止干涉式红外探测器（GIIRS）受到了越来越多的关注。作为全球首个位于地球静止轨道上的红外高光谱干涉传感器，GIIRS代表了遥感技术的一项突破（Feng等人，2019；Guo等人，2020；Luo等人，2019）。它实现了从二维观测向三维大气剖面分析的转变，提供了新的大气产品，即大气垂直剖面（AVP）。Du等人（2022）结合了FY-4A/GIIRS和GNSS数据，提高了卫星反演水汽剖面的准确性。与FY-4A/GIIRS相比，风云-4B卫星（FY-4B）/GIIRS具有更高的光谱和空间分辨率。Gao等人（2024）比较了FY-4A/GIIRS和FY-4B/GIIRS的温度反演结果，发现FY-4B/GIIRS与ERA5再分析数据的一致性更好。此外，AVP还提供了特定湿度数据，这对于高精度反演LPW至关重要。
最近，一些学者开展了关于LPW产品反演的研究，例如，Wang等人（2021）使用无线电探空数据评估了FY-4A AGRI/LPW产品在东半球的性能，Song等人（2023）分析了FY-4A/AGRI LPW在青藏高原东南部的可靠性，Lee等人（2024）应用机器学习技术从GOES-R ABI数据中推断边界层可降水量。大多数以往的研究依赖于现有的LPW产品，这些产品的垂直分辨率较低，限制了它们在需要更高分辨率和更精确反演场景中的应用。
配备GIIRS的FY-4B卫星提供了三维大气结构观测数据，为生成具有更高垂直分辨率和更高精度的LPW创造了条件。在本研究中，我们首次基于GIIRS观测的数值积分方法获得了精细LPW。从季节性、空间性和气候性角度对传统LPW和精细LPW进行了全面评估。通过质量提升，我们生成了分辨率更高、精度更佳且包含更详细水汽信息的精细LPW。这是首次基于FY-4B/GIIRS获取详细大气水汽信息的尝试，可能为基于卫星的LPW反演开辟新的途径。
部分摘录
FY-4B/GIIRS AVP
FY-4B是中国下一代地球静止气象卫星系列，位于地球赤道上方约36,000公里处，经度为133°E。它在东亚地区进行观测，空间分辨率为12公里，时间分辨率为2小时，每天在1、3、5……23 UTC进行12次测量。在2022年9月6日之前，该卫星的观测时间表不同，数据采集时间为0、2、4……22 UTC（Wang等人，2024a；Liu等人，2025）。
方法论
本文旨在提供高精度和分辨率的垂直水汽信息。使用FY-4B/GIIRS AVP进行精细LPW计算的总体流程图如图1所示。
基于FY-4B/GIIRS的大陆LPW精度评估
使用ERA5作为参考，图3中将FY-4B的LPW数据以密度散点图的形式展示，其中每个子图中的红线代表拟合线，黑色虚线代表1:1线。每个图表包含超过2000万对数据，所有四种LPW的数据对数量相同，因为它们是从FY-4B卫星数据中同步提取的。结果显示，FY-4B的LPW与ERA5的LPW在四个层面上表现出极好的一致性，R2
结论
为了解决高时空分辨率和垂直分辨率LPW数据稀缺的问题，本研究基于FY-4B卫星上的地球静止干涉式红外探测器（GIIRS）的二级产品的数值积分方法生成了精细LPW。以2023-2024年期间的ERA5数据为例验证了所提出的方法。
数值结果显示，所提出的方法在反演PWV和精细LPW方面表现良好，反演结果偏差较小。
CRediT作者贡献声明
杨飞：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、方法论研究、资金申请、数据分析、概念构建。孙月：初稿撰写、验证、方法论研究、调查、数据分析、概念构建。杨彦茹：审稿与编辑、验证、资源管理、数据分析。李晓禾：审稿与编辑、验证、软件开发、数据管理。安向东：审稿与编辑、验证、软件开发、资源管理、数据管理。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本研究得到了北京自然科学基金（8262026）、中央高校基本科研业务费（2024ZKPYDC02）、煤炭资源精细勘探与智能开发国家重点实验室开放基金（SKLCRSM24KFA13）、第十四个五年计划期间镇海区科技研究重点专项计划（2024006）、中国矿业大学（北京）大学生创新培训计划（202502006、202502011）的支持。
