Wissenschaftliche Berichte - FZKA 6047

Studie über den Vergleich zwischen Global Fit- und Optimal- Estimation Methoden für die Anwendung auf Horizontsondierungsmessungen

Abriss

Die "Global Fit" (GF) und "Optimal Estimation" (OE) Inversionsmethoden wurden auf der Basis simulierter Strahldichtespektren, wie ein hochauflösendes Interferometer sie im Horizontsondierungsmodus messen würde, verglichen. Es wurde ein Meßszenario gewählt, das dem des MIPAS Experiments entspricht, welches auf der polaren Plattform ENVISAT-1 als Weltraumexperiment geplant ist. Die Vorteile beider Methoden hinsichtlich der Datenauswertung wurden theoretisch und numerisch mit Hilfe von Testrechnungen untersucht. Der Vergleich wurde für verschiedene Atmosphärenmodelle durchgeführt, die alle zu einem Ensemble aus Druck-, Temperatur, Ozon- und Wasserdampfprofilen gehören. Das Ensemble der Profile wurde auf Basis der TIGR Datenbank sowie atmosphärischen Parametern aus dem ATMOS Datensatz erstellt. Die Horizontsondierungsspektren wurden für kleine spektrale Bereiche, sog. Microwindows, in den CO₂, O₃, und H₂O Banden modelliert. Der Einfluss folgender Parameter und Faktoren auf Retrievalfehler von Druck, Temperatur, Ozon und Wasserdampf wurde abgeschätzt: spektrales Rauschen, Startwert, a priori Statistik, Konvergenzkriterien, aktuelle atmosphärische Bedingungen, Feinstruktur der Profile, sowie das endliche Gesichtsfeld des Messgerätes. Empfehlungen für die Anwendung des Global Fit und Optimal Estimation Algorithmus wurden ausgearbeitet.

Es folgen die wichtigsten Ergebnisse und Schlussfolgerungen der Studie:

Bei Messungen mit einem hochauflösenden Horizontsondierungsgerät wie MIPAS sind die Fehler der abgeleiteten Druck- und Temperaturprofile für beide Methoden (GF und OE) fast gleich groß. Im Höhenbereich zwischen 25 und 60 km sind sie mit Werten kleiner 1% bzw. 1K - oft sogar noch weniger - typischerweise klein. Der Höhenbereich zwischen 8 und 25 km ist für die pT-Ableitung am problematischsten. Es wurde gezeigt, dass die geringe erreichbare Genauigkeit in diesem Bereich durch die Einflüsse von Ozon- und Wasserdampflinien verursacht wird, wobei die Konzentrationen dieser beiden Gase als unsicher angenommen werden müssen. Mit "Einflüssen" sind Flügel von Spektrallinien gemeint, die vom untersuchten Microwindow weit entfernt sind. Aufgrund des hohen Informationsgehalts der Messungen in den ausgewählten Microwindows sind die Ergebnisse der Testrechnungen unabhängig davon, welches Profil innerhalb des statistischen Ensembles betrachtet wird. Obwohl die GF Methode in Höhen über 60 km aufgrund ihrer Fehlerfortpflanzungscharakteristik grössere Fehler als OE produziert, ist die folgende Schlussfolgerung zulässig: Aufgrund des hohen Informationsgehalts der Horizontsondierungsmessungen in den vorgeschlagenen pT-Microwindows unterscheiden sich die Ergebnisse der Global Fit und Optimal Estimation Methoden nicht signifikant voneinander (Fehlerabschätzungen auf Basis der Fehlermatrixmethode bestätigen diese Schlußfolgerung).

Für die Ozontestfälle wurde gezeigt dass:

die Retrievals für beide (GF und OE) Methoden im Höhenbereich zwischen 25 und 50 km mit Fehlern kleiner 2% sehr gut sind;

beide Methoden unterhalb 25 km und oberhalb 50 km größere Fehler produzieren.

außerhalb des unproblematischen Höhenbereichs von 25 bis 50 km die Global Fit Methode größere Fehler liefert als Optimal Estimation.

die Global Fit Methode langsamer konvergiert.

Es wurde gezeigt, dass große Fehler in den unteren Schichten durch Unsicherheiten der Druck-, Temperatur- und Wasserdampfprofile erklärt werden können.

In den oberen Schichten wird die verminderte Genauigkeit durch eine Abnahme des Signal/Rauschverhältnisses, und im Falle der Global Fit Methode durch Fehlerfortpflanzungs- effekte, verursacht.

Für die Auswertung von Ozon ist die Optimal Estimation Methode der Global Fit Methode in den Höhenbereichen 8-20 km und 50-65 km überlegen; zwischen 20 und 50 km sind beide Methoden praktisch gleichwertig. Diese Schlußfolgerung wird durch Testrechnungen und die Analyse der Fehlermatrix belegt. Ein weiterer Vorteil der Optimal Estimation Methode ist die schnellere Konvergenz.

Mit beiden Methoden gelangen Wasserdampfretrievals mit bester Genauigkeit im Höhenbereich von 25 bis 45 km; die Fehler lagen hier meist unter 5 %. Dennoch lieferte die Optimal Estimation Methode die glatteren Profile.

Im Höhenbereich von 45-65 km nahmen für beide Methoden die Fehler aufgrund des verminderten Signal/Rausch-Verhältnisses zu. Zusätzlich spielte bei der Global Fit Methode die Fehlerfortpflanzung eine Rolle; in einigen Fällen verursachte Global Fit Fehler von über 50 % in größeren Höhen.

Es zeigte sich, dass die Wasserdampfretrievals sehr empfindlich auf Unsicherheiten der Druck-, Temperatur- und Ozonprofile in der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre sind. Aus diesen Gründen divergierte die Iteration für die meisten Testfälle in 8 km Höhe. Folglich ist der Höhenbereich 8-25 km für beide Methoden durch grosse Fehler - bis zu einigen Dutzend Prozent - charakterisiert.

Die Hauptschlußfolgerung für das Wasserdampfretrieval kann folgendermaßen formuliert werden: a) Unsicherheit anderer Parameter beeinflusst das Ergebnis erheblich und macht das Wasserdampfretrieval in der Umgebung von 8 km unmöglich. b) Bis zu einer Höhe von 45 km erhält man mit Global Fit und Onion Peeling praktisch die gleichen Ergebnisse, während weiter oben Optimal Estimation überlegen ist.

Allgemein ist für Druck-, Temperatur-, Ozon- und Wasserdampfretrievals festzustellen:

1) Eine Erhöhung der Genauigkeit im Bereich von 8-25 km sollte verstärkt angestrebt werden. Im Rahmen des Microwindow-Konzepts kann dieses Problem leicht gelöst werden, indem man die Beiträge weit entfernter Linien ausserhalb des Microwindows als lokal wellenzahlunabhängiges "Hintergrundkontinuum" parametrisiert. In dieser Studie wurde ein solches "Hintergrundkontinuum" nicht berücksichtigt. Ein solcher Ansatz wird jedoch im Rahmen anderer Studien am Institut für Meteorologie und Klimaforschung entwickelt. Diese Studien behandeln außerdem Korrelationen des spektralen Rauschens und Unsicherheiten der Sichtlinienkenntnis in Elevation in angemessenerer Form.

2) Weiterhin verdient das Problem der Konvergenzbeschleunigung des iterativen Prozesses Aufmerksamkeit. Die Vorauswahl des Startprofils durch einen Preprozessor stellt eine Lösungsmöglichkeit dar.

Abstract

The global fit (GF) and the optimal estimation (OE) methods have been compared on the basis of simulations of limb radiance measurements by a high resolution interferometer. The simulations were close to the scenarios of the MIPAS measurements scheduled for the space mission on board the ENVISAT-1 polar platform. The advantages of the applicability of each of the mentioned methods to the interpretation of data have been investigated theoretically and on the basis of numerically simulated test retrievals. The intercomparisons have been carried out for the set of models belonging to the ensemble of atmospheric profiles of pressure, temperature, and concentrations of ozone and water vapor. The ensemble of profiles has been created on the basis of the TIGR database and atmospheric parameters retrieved from the ATMOS data. The limb radiance measurements have been modeled in the microwindows located in the CO₂, O₃, and H₂O absorption bands. The influence of the following parameters and factors on the errors of the retrieval of pressure, temperature, ozone and water vapor profiles has been estimated: random measurement noise, initial guess, a priori statistics, convergence criteria, atmospheric conditions, fine structure of profiles, finite angular resolution of measurements. The recommendations have been worked out for the utilization of the global fit and optimal estimation algorithms in the case of the MIPAS data processing.

The main results and conclusions derived in the course of the study are the following:

In case of the high spectral resolution limb radiance measurements by an instrument like MIPAS the retrieval errors for pressure and temperature profiles for both GF and OE methods are nearly identical and small in the altitude range 25-60 km and are characterized by the values less than 1% and 1 K correspondingly (in some cases the errors were even smaller). The altitude range 8-25 km is the most problematic for p-T retrieval. It was shown that the low accuracy of the temperature and pressure retrievals in these layers is stipulated by the interference from the uncertainties of the ozone and water vapor profiles. By the term "interference" the far-wing contributions by transitions situated far off the target microwindows are designated. The results of the retrievals do not depend upon the specific profile in the statistical ensemble due to the high information content of measurements in the preselected microwindows. Despite the fact that at altitudes greater than 60 km the GF method produced larger errors than the OE method due to the effect of error propagation from the higher layers which is characteristic for the GF method, the following main conclusion can be made: due to the high information content of limb radiance measurements in the microwindows preselected for p-T retrieval the global fit and the optimal estimation methods produce the results which do not differ significantly (the error estimations made on the basis of error matrix calculations confirm this conclusion).

The ozone retrieval test cases showed that:

the retrievals are very good for both GF and OE methods in the altitude range 25-50 km (the errors are less than 2%);

both methods deliver larger errors below 25 km and above 50 km;

the errors of the GF methods are considerably larger than the errors of the OE method (excluding the region of high accuracy retrievals 25-50 km);

the convergence of the iterative process is slower for the GF method.

It was shown that the increase of errors in the lower layers is explained by the interference from the uncertainties in the pressure, temperature and water vapor profiles.

In the upper layers the decrease of accuracy is caused by the decrease of signal-to-noise ratio for both methods and additionally by error propagation effect for the GF method.

So, in the ozone retrieval problem the optimal estimation method is more preferable than the global fit method in the altitude ranges 8-20 km and 50-65 km and there is practically no difference between the methods in the altitude range 20-50 km. This conclusion is confirmed by the test retrievals and by the error estimations on the basis of error matrix calculations. Another advantage of the optimal estimation method is its faster convergence.

For the water vapor retrieval task the most accurate retrievals were observed in the altitude range 25-45 km for both methods where the errors were mainly less than 5%. However in this region the OE method delivered more smooth solution.

In the region 45-65 km the errors increased due to the decrease of signal-to-noise ratio for both methods. Additionally for the GF method the error propagation effect was another error source and in some cases the GF method caused errors more than 50% at the upper altitudes.

The water vapor retrieval problem appeared to be very sensitive to the interference from the uncertainties of pressure, temperature and ozone profiles in the upper troposphere and lower stratosphere. In most of test retrievals the iterative process diverged at the altitude of 8 km. It was shown that the divergence was the consequence of the interference from the uncertainties in the pressure, temperature and ozone profiles. As a consequence the region 8-25 km was characterized by the large retrieval errors for both methods reaching dozens of percent.

The main conclusions for the water vapor retrieval task may be formulated as follows: a) the interference of other parameters dramatically influences the results and in most cases makes the determination of water vapor profile in the vicinity of 8 km impossible ; b) the GF and the OE methods deliver practically the same results up to the altitude of 45 km, in the higher layers the OE method is much more preferable.

General consideration of the p-T, ozone and water vapor retrieval problems indicated that:

1) Special attention should be paid to the increasing of the retrieval accuracy in the altitude range 8-25 km. In the frame of the microwindow concept this problem could be easily solved by approximating far-wing contributions by transitions which are far off the target microwindows by a locally wavenumber-independent "background continuum". In the present study the retrieval of the "background continuum" was not included but is already being developed in the course of other studies at the Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Forschungszentrum Karlsruhe. Furthermore, these studies also more adequately treat the noise correlations and uncertainties in the tangent altitude pointing.

2) The problem of speeding up the convergence of the iterative process also requires attention. The possible solution is the selection of the initial guess by special high performance algorithm.