引言

常规的海面风观测大多来自船舶、海上浮标、岛屿站的测量，但是这些资料的覆盖范围和空间分辨率远远达不到研究和应用的要求。随着空间遥感技术的发展，卫星遥感资料以其覆盖范围大、时空分辨率高、可连续观测等优点，在观测和研究中起着越来越重要的作用。目前可以观测海面风的传感器有微波散射计、微波高度计和微波辐射计，其中散射计全天候、高覆盖度、高分辨率的观测能力使其在获取海面风场信息方面发挥着重要作用(张毅等，2009)。

第一次使用散射计观测海面风场始于1978年，而1992年极轨卫星ERS-1、1995年极轨卫星ERS-2搭载的散射计使得卫星散射计的观测和应用开始了新的阶段。美国NASA在日本卫星ADEOS-Ⅰ上的散射计NSCAT运行时间虽短，但提供的资料大大推动散射计资料的应用程度(Chang et al, 2006)。美国NASA于1999年7月发射了极轨卫星QuikSCAT，QuikSCAT资料得到了极大的应用，推动了散射计风场资料在天气分析、预报和数值预报中的应用，实现了散射计风场资料的同化分析，改进了数值模式在常规观测资料稀疏的南半球的天气分析和预报，以及北半球海面上热带气旋和温带气旋的分析和预报，同时通过卫星观测资料获得对新的观测事实的认识方面的应用(方翔等，2007)。由于天线的问题，QuikSCAT已于2009年11月22日停止运行。

欧洲航天局(ESA)于2006年10月19日发射了MetOP-A卫星，星上搭载了散射计Advanced SCATterometer(ASCAT)。ASCAT作为新一代的微波散射计，吸取了美国NSCAT、QuikSCAT和欧洲ERS等散射计卫星的经验，它的主要性能优于上述散射计卫星。

ASCAT资料在国外得到了很好的研究和应用，成为数值预报模式中海洋上重要的初始场同化资料之一(Hersbach, 2010; Bi et al, 2011)。在卫星反演风场评估方面，Bentamy等(2008)利用NDBC、TAO和UKMF的浮标资料和ASCAT资料进行对比分析，结果显示卫星反演风速均方根误差在1.0 m·s^-1左右，风向均方根误差在20°以内。然而在我国，对ASCAT反演风场的应用基本上还处在初级阶段，尚无风速、风向的评价，如何用好ASCAT海洋风场产品，对我国海洋气象业务的发展有重大意义。本文利用中国近海浮标观测来检验ASCAT资料在中国近海海域的质量，为业务预报和数值模式应用提供参考。

1 ASCAT资料的介绍和统计方法

本文使用浮标观测资料和卫星风场资料进行对比，研究ASCAT资料在中国近海的质量状况。先利用反距离权重插值方法将ASCAT反演的风场插值到浮标站点的所在位置，作为卫星反演的风速和风向，再与浮标站测风的风向、风速对比计算偏差、均方根误差及相关系数等统计量，以此评价ASCAT卫星反演风速和风向的质量。

1.1 ASCAT卫星遥感风资料

ASCAT卫星散射计采用双边观测来测量海面后向散射系数，每侧均为三波束侧视天线，一束垂直于卫星飞行轨道，一束指向前向45°，另一束指向后向45°。散射计的测量值与海洋表面的粗糙度有关，随着粗糙度增加，反射回传感器的微波量也增多，海洋表面的粗糙度不同，中等入射角度的后向散射对风速和风向的敏感性能很好地反映风向和风速。ASCAT海洋风场产品的基本原理可描述为：通过获取后向散射系数来探测海洋表面的粗糙度，再根据海洋表面粗糙度通过地球物理模型(CMOD5) 来反演海洋表面的风速和风向，所得到的风场产品为10 m高度的风。ASCAT的工作频率为C波段(5.255 GHz)，C波段的海面后向散射系数对于海面风矢量的变化和降水都较为敏感，但是C波段的散射计的性能受降雨的影响要小于QuikSCAT所使用的工作频率Ku波段的散射计(Stiles et al, 2002)。

目前，欧洲卫星气象组织(EUMETSAT)发布的ASCAT业务风场产品有3种(Verhoef et al, 2005)：25 km分辨率的海洋风场，12.5 km分辨率的海洋风场，12.5 km分辨率的近岸风场产品。其中25 km的风场产品每一行扫描线由21个25 km大小的风矢量单元组成，因此轨道的宽度为525 km，12.5 km的风场产品每一行扫描线由41个12.5 km大小的风矢量单元组成，轨道的宽度为512.5 km。由于中国气象局在中国近海布设的浮标大多靠近海岸，本文选用分辨率为12.5 km的ASCAT近岸风场产品，这样既能得到更多的对比分析样本，又能使ASCAT反演风场插值到浮标站点的时候精确度更高。

1.2 浮标资料

浮标观测为海洋气象观测系统中的重要手段，其观测质量高于船舶。中国气象局从2010年开始在中国近海海域布设的多个浮标站，在多次冷空气海上大风过程中为预报员业务预报提供了海面风况的直接参考。浮标的站号、经纬度和所用浮标的直径大小等信息列举见表 1，浮标站点位置在海域图上的显示如图 1所示，中国气象局布设的浮标按照直径大小来分主要有两类，10 m直径和3 m直径。10 m直径浮标测风高度为10 m左右，3 m直径浮标的测风高度为2.5 m左右，为了将浮标测风和卫星反演风进行统一对比，这里将3 m直径浮标风速转换为10 m高度的风速(Thomas et al, 2005)。中国近海浮标在实际业务预报中发现辽宁大浮标(站号54558) 存在明显风向错误，但是风速大小是正确的，因而在本文统计中将该站的风向进行了剔除，只保留了风速信息。由于中国气象局浮标布设时间较短，布设时间也不一致，本文统计资料的时间开始为2010年10月，此时多个浮标站点已经陆续在业务中开始使用，资料的截止时间为2012年4月。

由于ASCAT反演洋面风场与海面波浪状况有关，而海浪在传播到近岸的时候受海底地形的影响将会出现近岸浪，从而导致反演的风场可能出现偏差。中国气象局浮标布设点的位置距离海岸远近的差别很大，这里根据浮标位置距离海岸线是否大于10 km将18个站点分为两组，目的是分析卫星资料在近岸海域和较远海域的表现，第一组为距离海岸10 km以内的浮标，包括辽宁小浮标、烟台浮标、青岛大/小浮标和日照万平口浮标，以及广东汕尾浮标，这些浮标的位置距离海岸比较近，浮标观测的资料受地形影响，对海表状况的响应不如远海浮标的代表性好，其余距离海岸大于10 km的海洋浮标作为第二组(见表 1)。

1.3 资料统计方法

平均偏差: $ \bar b = \sum\limits_{i = 1}^n {\left({{A_i} - {B_i}} \right)/n} $

平均绝对偏差: $ \left| {\bar b} \right| = \sum\limits_{i = 1}^n {\left| {{A_i} - {B_i}} \right|/n} $

均方根误差: $ \sigma = \sqrt {\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left({{A_i} - {B_i}} \right)}^2}/\left({n - 1} \right)} } $

反距离权重插值公式: $ {{Z}_{p}}=\sum\limits_{i=1}^{n}{{\frac{{{Z}_{i}}}{d_{i}^{k}}}/{\sum\limits_{i=1}^{n}{\frac{1}{d_{i}^{k}}}}\;} $

式中，A为ASCAT卫星遥感反演风场的风速或风向值，B为浮标(Buoy)观测的风速或风向值，n为相应的样本量，Z_p为p点的风速或风向值，Z_i为第i个点的风速或风向，d_i为待插点与其邻域内第i个点之间的距离，k为次幂，这里取k=2。

2 ASCAT在中国近海海域的质量分析 2.1 风向、风速对比分析

第一组包括7个浮标的资料，对比分析资料的样本量有1304个，二者风速观测值对比分析如图 2a所示。图中填色等值线为样本量，对角线为ASCAT风速和浮标风速等值的标志线。分析结果显示，ASCAT卫星风速和浮标观测风速平均偏差为4.9 m·s^-1，大多数样本集中在对角线以下，ASCAT反演风速值比浮标观测结果要大，二者的相关系数仅为0.49，这说明距离海岸线较近地方的浮标观测和卫星反演风速出现较大的偏差，而且二者相关性较差，对同一天气系统的响应不具备一致性。浮标观测值主要集中在风速2~12 m·s^-1，说明浮标资料很多时候并没有捕捉到大风天气过程，其原因主要是由于浮标站点靠近陆地，观测到的风没能完全响应海上的大风状况，所测风速低于远海海域。

从图 2b第一组风向分布情况来看，卫星反演风向和观测风向较分散，除了个别方向上，如45°~90°、180°左右等保持了较好一致性外，其他风向上的差别都较大，二者整体样本偏差为12°。

第二组包括11个浮标的资料，对比分析资料的样本量有3146个，二者风速偏差较小，仅为0.9 m·s^-1，从图 2c上可以看到大量样本集中在等风速线附近略偏下。ASCAT反演风速值比浮标测量结果略大，风速的相关系数为0.94。二者较好的相关性表示，在距离海岸线较远的海域浮标观测风速和卫星反演风速具有较好一致性。样本风速范围主要分布在2~15 m·s^-1之间，7级左右的大风有了较好的响应，但是大于20 m·s^-1的样本较少出现，说明对于8级以上大风过程，浮标资料并没有很好的捕捉到。

从图 2d第二组风向对比分析可以看出，风向主要集中在东北风左右的方向上。中国近海大风过程中冷空气过程比气旋过程数量要多。受冷空气影响，近海海区的风向主频率为东北或偏北方向。风向对比图中东北风的主要样本在等值线之下，表示ASCAT风场资料的风向角度较浮标风向观测偏大。

2.2 风速、风向特征分析

上面给出了ASCAT和18个浮标站的风速、风向对比分析，下面就二者在不同风速情况下的统计特征进行分析(表 2)。由于在日常的气象预报业务中所使用的不仅是风速，更多的是蒲福风力表中的风级，所以这里风速观测对比分析中使用风级作为分类的标准，这和以往文献(陈剑桥，2011；刘春霞等，2003；周嘉陵等，2010)中对QuikSCAT的质量分析的方式有所不同。根据日常业务预报中的使用习惯，这里将≤3级、4~5级、6~7级和≥8级的风速分布简称为较弱风速、中等风速、较强风速和很强风速。

第一组中，ASCAT卫星反演风速和浮标观测风速的风速平均绝对偏差和平均误差一样大，ASCAT风速一致大于浮标风速，而且风速之差接近5 m·s^-1，均方根误差也高达3.7 m·s^-1。受样本量的限制，风速分级只划分为3个等级，各个风速范围内的各项误差统计量都较大，只是随着风级的增大，误差统计量呈现减小的趋势。风向的平均偏差基本在10°~22°之间，在中等风速(4~5级)条件下平均偏差最大，但是绝对偏差和均方根误差的最大值出现在弱风速(≤3级)范围内，在风速较小的情况下，两种观测量风向的分散度更大。

第二组中，卫星反演风速和浮标观测风速的平均偏差为0.9 m·s^-1，ASCAT的风速高于浮标站的风速，平均绝对偏差和均方根误差分别为1.2和1.4 m·s^-1，比第一组都小很多。风速分组统计表明，弱风速的情况下卫星反演风速比浮标观测风速大1.2 m·s^-1；随着风速的增加，到中等风速的时候，二者的风速差降低到0.8 m·s^-1；再到较强风速情况的时候，二者风速偏差最小，卫星反演风速比浮标风速大0.3 m·s^-1；随着风速再增大到很强风速的时候，卫星反演风速出现低估的现象，反演风速比浮标观测风速低约0.6 m·s^-1。不同风速级别的平均绝对偏差随着风级的增大逐渐减小，弱风条件下为1.4 m·s^-1，到了很强风速的情况下只有0.8 m·s^-1。均方根误差也是同样的变化趋势，从较弱风速条件下的1.2 m·s^-1减小为很强风速条件下的0.9 m·s^-1。这和第一组统计结果的趋势是一样的。以上风速偏差的统计结果表明卫星反演风速和观测风速之间的离散程度较小，而且是随着风速的增大，离散程度逐渐变小。卫星反演风速和观测风速总体样本的相关系数为0.94，不同风速分组情况下，除了弱风组的相关系数为0.63外，其他分组都大于0.78，随着风速的增大相关系数也增大，说明该组卫星反演风速和浮标观测风速有着很好的相关性，特别是在高风速情况下。以上风速平均偏差和均方根误差的统计结果比Bentamy等(2008)的结论略偏大，这应该是与该文使用的浮标为大洋浮标有关。

第二组除了风速差别外，全部样本风向偏差为-14°，ASCAT反演风向比浮标观测风向偏左约14°，平均绝对偏差和均方根误差分别为26°和39°，各项误差均比第一组要小，这和QuikSCAT反演风场在台湾海峡和浮标观测风向的统计结果基本一致(陈剑桥，2011)，比在南海和黄海海域QuikSCAT资料与海岛站和海洋站的统计结果要好(刘春霞等，2003；周嘉陵等，2010)。由图 2d可以看出，样本风向主要集中在东北方向，这和我国近海海区主要受冬季风影响有关，另外如图 2d左上角所示，部分样本表现为ASCAT反演风向为北到东北风向时，浮标观测风向为北到西北风向，同样图右下角显示部分样本ASCAT风向为西北偏北风向时，浮标风向为东北或偏北风。以上分析表明ASCAT反演的风向和浮标观测的风向具有很好的一致性。从不同风速分级来看，平均误差在较弱风速和很强风速情况下都较小，≤3级风和≥8级风时分别为-9°和2°，而在中等和较强风速条件下较大，4~5级风时，风向偏差为-21°，6~7级风时为-17°。从风向的绝对偏差和均方根误差的统计结果看，却是随着风速的增大呈现逐渐减小的趋势，这说明弱风速时，虽然平均偏差小但分散度大，中等和较强风速情况下风向的分散程度较小但是平均偏差大，较强风速的时候风向的偏差小分散程度也小。

2.3 统计结果分析

(1) 通过以上风速、风向的对比分析，说明在离岸较远的海域中，ASCAT反演风场的质量要优于离岸较近的海域。这是因为散射计测风的原理是通过获得后向散射系数来反演风场的，而后向散射系数直接和海面的粗糙度有关。当海浪从相对深水区(h/λ≥0.5，h为水深，λ为波长)传到近岸浅水区的时候，风浪或者涌浪会受到海底摩擦的影响，能量传播速度随水深的变化而对波高变化的影响因子D将会略有减小，然后随着相对深度的减小而迅速增大，因而波高会产生迅速增大(冯土筰等，2003)，这时就出现了海面实况风速不太大却存在较大波高甚至呈现波浪破碎出现白冠的情况，从而致使海面粗糙度增大，反演风场则会出现偏差，造成出现偏大的情况，这也是第一组对比样本中出现ASCAT反演风速普遍比浮标观测风速大的原因。在ASCAT反演风场三类产品中，在近岸海域使用近岸产品需要注意。

(2) 统计特征分析显示高风速条件下的检验结果一般优于低风速，当观测风速出现6级及以上风速时，ASCAT反演风场和观测风场具有良好的一致性，而风速较小时，反演风场和观测风场在统计特征上存在较大的偏差，这一统计特性在第二组对比样本中表现得更为明显。当冷空气或气旋在海上造成较大风速的时候，风浪在海浪的波浪谱中占主要成分，海浪较好地反映了洋面风的状况。此时根据海面粗糙度而反演出的海面风场就更接近于实况风，和浮标的观测结果最为接近。而在弱风情况，不可避免地受到毛细波等成分的影响，从而反演出的风场和实况风场则会出现较大的偏差。

3 ASCAT反演风场的应用

我国近海地处温带、亚热带、热带和赤道带，南北狭长，引发海上大风的天气系统多种多样，主要包括冷空气(包括寒潮)、温带气旋和台风等。在以往的研究(尹尽勇等，2009；2011a；2011b；郭冬艳等，2011；盛春岩等，2012；黄彬等，2013)中，由于受海上资料匮乏的影响，多是利用再分析资料或者陆基的地面观测资料来分析海上大风的量级大小。近岸和海岛观测站能在较长的时间序列上反映近海地区大风的情况，但是受海、陆不同的下垫面粗糙度和温度的影响，洋面上特别是较远海域的风向、风力状况并不相同。而极轨卫星在轨道适合的时候则能在较大空间的范围内观测到海上大风的分布状况，同时也能根据不同时段的刈幅轨道得到海上大风的演变情况，显现出地面常规资料所不具有的空间优势。

3.1 冷空气海上大风过程

强冷空气引起的海上大风过程具有持续时间长，大风区域范围广的特点，是我国海上灾害性大风最重要的影响系统，容易引起船舶倾覆等灾害性事故。这里以2012年2月6—9日一次冷空气大风过程为例，简要介绍一下ASCAT卫星反演风场在冷空气大风过程的应用。

此次过程中，高空小槽发展东移，低层冷空气从西北路径影响我国，近海海域自北向南依次出现大风天气。从ASCAT反演风场来看，6日20时(图 3a，北京时，下同)黄海北部和中部海域已经出现了7级以上大风天气，风向为偏北方向，地面观测成山头站也出现了大风。随着冷空气东移南下，北部海域的大风向东移动，7日10时ASCAT风场显示(图 3b)，黄海北部的风力已经减弱，黄海海域的大风主要是在偏东海区。同时冷空气的南下使得东海大部海域、台湾海峡出现了8级大风，北部湾也开始出现14 m·s^-1的7级东北风，此时整个南海还都处于弱风状态。大约12 h之后(图 3c)，海上的大风区域又向南向东推进，渤海、黄海的风力整体上减弱到7级风以下，东海海域风力为7~8级，但是在东南部靠近陆地的部分海域风力减弱较快，已经减弱到7级风以下，此时南海西北部海域开始出现7级大风，由于卫星轨道没有扫描到南海东北部海域和台湾海峡，这里的大风情况并不清楚，但是从大风区域空间分布的连续性来看，此时上述海域的风力应该在7级以上。从8日21时卫星对南海海域风场反演来看(图 3d)，南海的东北部和中东部海域风力在7~8级左右，大风范围继续向南扩展到南海中部海域，我国近海的北部海域和东部海域风力较弱，9日之后，南海的风力减弱。

7日10时的ASCAT降轨扫描到中国近海大部分区域，此轨道上共有5个卫星反演风向、风速和浮标站观测的对比样本。从卫星反演风速来看，10时前后的中国近海海面自北向南多为6~8级大风，东海南部海域和台湾海峡的风力比北部海域略大，浮标观测风速也呈现同样的态势。但是对比两者的风速量值，舟山浮标站风速差为3.4 m·s^-1，差值最大，其他4个浮标站的风速差都在2 m·s^-1范围之内，其中荣成鸡鸣岛和温州的浮标风速差最小，为±0.4 m·s^-1，福州浮标为-1.7 m·s^-1，厦门浮标为2.0 m·s^-1。从风向对比来看，除了福州浮标站风向差为26.1°外，其他4个站点的风向差都在25°以内，5个浮标站点中，荣成鸡鸣岛浮标站的卫星观测风向相对于浮标观测风向为偏左，其他4站为偏右，这和总体样本的统计结果不太一致。但是无论方向还是风速，卫星反演风场和浮标观测资料都具有较好的一致性，能够满足海洋气象预报的要求。

3.2 热带气旋海上大风过程

通过对洋面散射计反演风场资料可以分析出海平面的风场分布，通过对风场和流场的分析可以找出热带气旋的中心，特别是比较弱的热带低压或热带风暴阶段的时候，极轨卫星的散射计反演风场在一定程度上辅助静止卫星对热带气旋进行定位，因为此时往往会出现低层的环流中心和高层云系中心分离的情况，洋面风场分析出的环流中心比静止卫星云图确定的中心更为客观，可以相对有效地修正定位偏差。7月28日20时，“苏拉”生成12 h的时候，ASCAT卫星有一条轨道刚好扫描到台风中心(图 4a)，反演风场的中心并不明确，环流中心呈现东北—西南的带状，中央气象台的业务定位在带状辐合区的偏西侧，由ASCAT反演风场来确定中心位置，应该比业务定位更偏东一些。随后卫星对台风还有3次相对完整的扫描，30日21时和31日10时已经达到台风强度，业务定位和卫星反演风场的环流中心较为接近，说明在较强的台风等级时，台风定位和卫星反演风场定位差别不大。至8月2日9时，台风移动到台湾岛东侧，受岛屿影响，ASCAT风场的环流中心比业务定位偏东，风场显示台风西侧的强风速区已经进入台湾海峡。说明反演风场在辅助台风定位时，一定要考虑到台风接近岛屿和陆地时，受地形影响产生的近岸浪对风场反演的影响。

中央气象台现有海上大风区的判断主要依靠静止气象卫星云图进行估算，尽管静止卫星云图在定标和分辨率等方面都在逐步提高，但是仍然很难精确表征海面风的实际分布，而业务实况定强和预报中使用的大风圈(单一大风半径)的表示法，也很难反映台风大风分布的不均匀性。ASCAT反演风场虽然并不能完全反映台风周围大风的确切值，但是所提供的风速分布信息在一定程度上能为预报员提供海上观测的直接参考，可以帮助确定热带气旋大风区范围和强度，特别是对于大风区的不规则分布有着非常好的反映，可以根据ASCAT洋面风场资料确定热带气旋中心位置周围不同象限的大风半径。7月30日21时(图 4b)，“苏拉”的强度为台风级别，中央气象台确定台风中心附近最大风力为33 m·s^-1，但是ASCAT反演风速显示台风中心周围风速不超过20 m·s^-1，距离中心同样半径大小的四周的风速差别不是很大，只是在北侧的风力略偏大。与此同时“达维”在“苏拉”东北方向，二者形成双台风逆时针旋转，“苏拉”回旋少动，水汽的补充主要来自于菲律宾以东洋面和巴士海峡，强的对流云也逐渐在台风南侧积聚。经过约12 h的发展，到31日10时(图 4c)，中央气象台继续维持中心附近最大风力为33 m·s^-1的定强，“苏拉”的北侧和西侧风速维持，但台风的南侧和东南侧却有强的风速出现，ASCAT反演风速超过26 m·s^-1。随后台风的强度继续增加，反演风速7级风半径持续增大，至8月2日09时(图 4d)，台风西北侧的外围强风云系已经进入台湾海峡，东南侧的大风区域距离台风中心增大，大风半径的增加说明了台风的强度也在增强，中央气象台的定强为强台风。

4 结论

本文初步利用浮标资料和ASCAT风场观测进行对比，分析了ASCAT风场资料在中国近海的质量状况，结果表明：

(1) 根据浮标站距离海岸的远近，将对比资料分为两组，分析结果显示，离岸较远的海域中，ASCAT反演风场的质量要优于离岸较近的海域，这和卫星散射计测风原理有关。

(2) 高风速情况下的ASCAT反演风速较低风速有较好的检验结果。

(3) 在第二组中，ASCAT反演风速和浮标观测风速的平均偏差为0.9 m·s^-1，ASCAT反演的风速略高于浮标站的观测风速，平均绝对偏差和均方根误差分别为1.2和1.4 m·s^-1，风速的相关系数为0.94，反演风速在较远的海域具有较好的可信性，可以满足业务预报中风速预报精度的要求。

(4) ASCAT卫星资料平均风向相对于浮标站观测逆时针方向偏大约11°~14°，但是存在着较大的分散度。

(5) 以冷空气海上大风和热带气旋大风为例，对比分析了浮标观测风和卫星反演风场，二者在风向和风速都具有较好的一致性，能满足海洋气象预报的要求，极轨卫星洋面风场资料在海上大风过程演变和热带气旋定位定强方面具有重要的参考价值。

(6) ASCAT资料在中央气象台已经实现了业务试验运行，可以准实时获得反演海面风场，业务化产品包括可以在MICAPS上显示的数值产品和图形产品。

致谢：本文在卫星资料处理方面得到卫星气象中心王新、气象信息中心薛蕾和数值预报中心刘艳等同志的大力帮助，在此深表感谢。