在我們學(xué)校的新地空樓頂，有一面白色的拋物面天線(xiàn)靜靜地對(duì)著天空。路過(guò)地空樓的人們只能看到一個(gè)龐大的白色球體，卻不知道它每天都與800公里外的風(fēng)云三號(hào)極軌氣象衛(wèi)星進(jìn)行高速通信，接收來(lái)自太空的大氣輻射信息。這面天線(xiàn)是整個(gè)衛(wèi)星地面接收系統(tǒng)的核心，它所捕獲的數(shù)據(jù)，正是理解地球系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的重要“原材料”。

新地空樓頂?shù)男l(wèi)星數(shù)據(jù)接收天線(xiàn)（保護(hù)罩）

保護(hù)罩里的天線(xiàn)實(shí)體

PART.01

衛(wèi)星究竟在觀(guān)測(cè)什么？

要理解地面接收站的意義，必須先理解衛(wèi)星遙感的物理本質(zhì)。以風(fēng)云三號(hào)系列為代表的極軌氣象衛(wèi)星，搭載著微波輻射計(jì)、可見(jiàn)光紅外成像儀、降水雷達(dá)等多種儀器，它們觀(guān)測(cè)到的不是“圖像”本身，而是地球-大氣系統(tǒng)的輻射場(chǎng)。

以風(fēng)云三號(hào)搭載的微波輻射計(jì)為例，它測(cè)量的是“微波亮溫”——簡(jiǎn)單說(shuō)，就是把探測(cè)到的輻射強(qiáng)度換算成一個(gè)等效的溫度值。這個(gè)亮溫里包含了大氣吸收、散射、發(fā)射的全部信息，是一種“混合信號(hào)”。要從亮溫反推出大氣溫濕度廓線(xiàn)、云水含量甚至降水強(qiáng)度，就需要求解復(fù)雜的大氣輻射傳輸方程。

這個(gè)方程描述的是輻射在大氣中傳播時(shí)，如何被吸收、被發(fā)射、被散射。當(dāng)涉及降水時(shí)，云滴、雨滴和冰晶的散射會(huì)讓情況變得更加復(fù)雜——不同方向的輻射會(huì)相互耦合，這就是為什么降水區(qū)域的亮溫會(huì)顯著下降。風(fēng)云三號(hào)的微波探測(cè)器之所以能對(duì)降水敏感，正是因?yàn)榻邓Ｗ訉?duì)微波輻射具有強(qiáng)散射性。

大氣散射模擬示意圖

大氣的溫度、濕度、云滴大小分布、降水粒子特征、海面風(fēng)速等，都會(huì)通過(guò)輻射傳輸過(guò)程影響衛(wèi)星接收到的信號(hào)。衛(wèi)星在約830公里的軌道上每十幾個(gè)小時(shí)完成一個(gè)循環(huán)，過(guò)境中科大接收站的時(shí)間只有約十分鐘。衛(wèi)星接收到的“輻射信號(hào)”，是大氣中所有散射、吸收、發(fā)射過(guò)程累加之后的結(jié)果，像一個(gè)被壓縮了無(wú)數(shù)次的zip文件。要從這些“輻射信號(hào)”反演出我們熟悉的降水、云頂高度、水汽含量等物理量，需要嚴(yán)密的大氣輻射傳輸模型和成熟的反演算法解開(kāi)這個(gè)“壓縮包”。而這些算法能否成立，很大程度上取決于對(duì)原始衛(wèi)星數(shù)據(jù)的精確獲取和處理。

風(fēng)云-3B觀(guān)測(cè)亮溫示意圖

PART.02

天線(xiàn)如何“捕捉”衛(wèi)星？

正因如此，樓頂那臺(tái)天線(xiàn)不僅僅負(fù)責(zé)“接收”，它的首要任務(wù)是對(duì)高速飛越頭頂?shù)男l(wèi)星進(jìn)行精準(zhǔn)跟蹤。低軌衛(wèi)星在視場(chǎng)內(nèi)的相對(duì)角速度可達(dá)每秒幾度，地面站必須依靠軌道參數(shù)、實(shí)時(shí)濾波和控制算法，連續(xù)調(diào)整方位角與仰角，使拋物面天線(xiàn)始終對(duì)準(zhǔn)衛(wèi)星的下行波束。

衛(wèi)星通常使用X波段高速下行通道（約8-12 GHz頻率），信號(hào)抵達(dá)地面時(shí)已經(jīng)弱到接近噪聲底。接收鏈路中的低噪聲放大器、下變頻器、濾波器等每個(gè)環(huán)節(jié)，都會(huì)影響最終數(shù)據(jù)的質(zhì)量。整個(gè)過(guò)程就像在嘈雜的體育場(chǎng)中，從幾百米外捕捉某個(gè)人輕聲說(shuō)出的數(shù)字，稍有偏差便會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不可恢復(fù)。這也是為什么樓頂天線(xiàn)必須具備高增益和極低噪聲的接收鏈路。

接收系統(tǒng)通過(guò)低噪聲放大、下變頻、濾波、解調(diào)、糾錯(cuò)等步驟，將這些微弱的電磁波還原成衛(wèi)星原始的L0數(shù)據(jù)幀。L0數(shù)據(jù)并不能直接用于科研，它只是儀器的數(shù)字計(jì)數(shù)值。風(fēng)云衛(wèi)星的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)通過(guò)定標(biāo)方程將計(jì)數(shù)轉(zhuǎn)換為物理亮度——通常是一個(gè)簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系，或者更復(fù)雜的非線(xiàn)性定標(biāo)。

幾何定位則根據(jù)衛(wèi)星姿態(tài)、軌道參數(shù)和掃描角度，確定每個(gè)觀(guān)測(cè)像元對(duì)應(yīng)地球表面的哪個(gè)點(diǎn)，由此形成我們常用的L1數(shù)據(jù)集。再通過(guò)大氣輻射傳輸模型（如RTTOV、CRTM）計(jì)算亮溫模擬，以支持云和降水反演、水汽廓線(xiàn)推導(dǎo)、地表參數(shù)檢索等L2產(chǎn)品生成。

PART.03

從亮溫到降水：反演的藝術(shù)

當(dāng)涉及降水反演時(shí)，衛(wèi)星需要把微波亮溫轉(zhuǎn)換為實(shí)際的降水率。最常見(jiàn)的被動(dòng)微波反演降水方法基于貝葉斯框架：首先構(gòu)建一個(gè)包含大量云-降水剖面的數(shù)據(jù)庫(kù)，每個(gè)剖面通過(guò)輻射傳輸模型模擬出相應(yīng)的亮溫。反演過(guò)程就是從數(shù)據(jù)庫(kù)中找出與觀(guān)測(cè)亮溫最匹配的降水剖面，再按概率加權(quán)，最終得到降水率估計(jì)。這也是為什么微波反演能提供云雨結(jié)構(gòu)的三維信息，而其余波段的單通道則無(wú)法做到。

著名降水星GPM上搭載的微波輻射計(jì)掃描示意圖

現(xiàn)代衛(wèi)星數(shù)據(jù)的產(chǎn)量非常驚人——例如新一代靜止衛(wèi)星的全色全盤(pán)掃描每10分鐘即可達(dá)到數(shù)百M(fèi)B，日累積可達(dá)TB級(jí)。為了實(shí)時(shí)處理這些數(shù)據(jù),地面站往往集成GPU加速的輻射傳輸計(jì)算、分布式文件系統(tǒng)、高速緩存和AI輔助的反演算法。近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理中扮演越來(lái)越重要的角色，例如用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代部分輻射傳輸模型、將紅外與微波融合提高分辨率，或用于快速識(shí)別對(duì)流云、臺(tái)風(fēng)眼墻、暴雨核心。

風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)官網(wǎng)上展示的數(shù)據(jù)大小

而從科研角度來(lái)看，這種“直接在校園樓頂接收衛(wèi)星原始數(shù)據(jù)”的模式價(jià)值巨大。與只使用業(yè)務(wù)化產(chǎn)品不同，這種模式讓我們能夠從最底層的計(jì)數(shù)值、原始亮度、掃描幾何開(kāi)始構(gòu)建自己的處理鏈路，驗(yàn)證反演算法、分析儀器特性或改進(jìn)散射模型。尤其是先進(jìn)的微波儀器（如MWRI、MWTS、MWHS），它們對(duì)云和降水的敏感性強(qiáng)，對(duì)研究對(duì)流發(fā)展機(jī)制、降水譜形、冰相過(guò)程都具有不可替代的作用。

當(dāng)你某天走在校園里，看到樓頂那面白色天線(xiàn)緩緩轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，它可能正在捕捉風(fēng)云衛(wèi)星穿越區(qū)域上空的水汽廓線(xiàn)、深對(duì)流云塔的散射信號(hào)，或是來(lái)自高寒地區(qū)的冰云亮溫異常。每一串從太空落下的微弱電磁波，都會(huì)經(jīng)過(guò)這面天線(xiàn)、經(jīng)過(guò)一系列物理與數(shù)學(xué)的解譯，最終變成我們理解天氣系統(tǒng)的重要線(xiàn)索。

參考資料

風(fēng)云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)：

https://satellite.nsmc.org.cn/DataPortal/cn/home/index.html

國(guó)家衛(wèi)星氣象中心官網(wǎng)：

http://nsmc.org.cn/nsmc/cn/satellite/FY3.html

GPM全球降水測(cè)量任務(wù)官網(wǎng)：

https://gpm.nasa.gov/

NASA官方網(wǎng)站--地面數(shù)據(jù)系統(tǒng)介紹

https://www.nasa.gov/smallsat-institute/sst-soa/ground-data-systems-and-mission-operations/?utm_source=chatgpt.com#11.1

文章轉(zhuǎn)載自“石頭科普工作室”微信公眾號(hào)