海浪成长状态对TOPEX/Poseidon高度计风速反演的影响

以墨西哥湾同步高度计、浮标资料为例,研究了海浪成长状态对高度计风速反演的影响。同步的高度计风速和浮标风速比较显示,在墨西哥湾地区,海浪成长状态对高度计风速反演有较大影响。在考虑海浪成长状态影响的条件下,利用谱模型反演高度计风速,取得了较好的效果。与目前TOPEX/Poseidon高度计风速反演业务化算法相比,在海浪未充分成长条件下,考虑海浪成长状态影响后,根据谱模型反演获得的风速与浮标风速之间的均方根误差减小了30%,平均误差减小了83%。在利用谱模型算法反演高度计风速时,谱模型中的波龄因子(表示海浪成长状态)可以根据高度计测得的有效波高和风速获得,因此该方法具有广泛的适用性。     

一种改进的高度计风速反演模式函数研究

本文利用角动量模式计算获得高风速资料,并通过气象观测站实测资料验证了风速资料的准确性,并将所得风速应用于Jason-1高度计风速反演模式函数研究,得到了一个新的风速反演模式函数。研究结果表明,本文提出的模式函数能更好地反映台风经过时海表面风速情况,实现了高度计对高风速(10~40 m/s)的反演,可作为Jason-1高度计风速反演业务化算法在高风速情况下的补充,以提高高度计风速反演精度。     

降雨对SAR后向散射截面的影响

通过联合SAR风场反演的地球物理模型CMOD5,与降雨对C波段SAR后向散射截面衰减的参数化关系,建立风速、降雨量与SAR后向散射截面衰减之间的仿真模型,并通过实例分析降雨对SAR后向散射截面影响程度。实验结果表明:降雨对SAR后向散射截面的衰减不可忽视,尤其在中低风速情况下影响显著,但是随着风速增大,风速对后向散射截面的影响逐渐强于降雨的衰减作用,当风速大于33m/s时,降雨对SAR后向散射截面可以忽略。     

星载雷达高度计反演海面风速进展

因为星载雷达高度计风速资料有沿轨分辨率高、精度高的特点,对其进行深入研究有重要意义.在中国海洋二号动力环境卫星刚刚升空之际,对星载雷达高度计反演海面风速围内外研究进展作一个综述.首先介绍星载雷达高度计风速反演的理论依据及存在困难;然后以风速反演进展历程为主线,分别针对后向散射系数、波浪状态、降雨、白沫等物理量引入地球物...     

基于雷达高度计增益自动控制数据的风速反演算法研究

基于Jason-1卫星雷达高度计与NDBC(National Data Buoy Center)浮标的时空匹配数据集,利用BP(Back Propagation)神经网络方法建立了基于后向散射系数σ₀与有效波高(Significant Wave Height,SWH,)的双参数(σ₀-H_sw)风速反演模型,并探讨利用AGC(Automatic Gain Control)来代替σ₀对风速反演的可行性进行研究。结果表明,所建立的σ₀-SWH风速反演均方根优于0.3 m/s(风速范围为0.5~20 m/s); AGC-SWH模型反演精度偏低(1.3 m/s),但在星星交叉定标的基础上,模型精度提高了0.9 m/s。这个研究工作尤其是交叉定标基础上的AGC-SWH模型反演流程对"HY-2"海面风速反演有一定的借鉴意义。     

基于神经网络的卫星高度计海面风速反演算法

通过对TOPEX/Poseidon高度计资料与NDBC浮标实测数据进行时空匹配处理,得到同步数据集,利用人工神经网络方法试验得到海面风速反演算法,并与业务运行的M CW算法进行分析比较,指出考虑波浪状态影响因素的神经网络算法在均方根误差和对称性方面的优越性。研究表明利用神经网络方法反演海面风速是可行的。     

高度计风速反演算法比较及波浪周期反演初探

利用浮标实测数据和TOPEX/Poseidon高度计资料的时空配准数据,对迄今为止已提出的有代表性的7种卫星高度计海面风速反演模式函数进行了分析比较,指出考虑波浪状态影响的解析算法在均方根误差和对称性方面的优越性,讨论了目前在波浪周期反演方面存在的问题以及可能的解决途径.     

神经网络反演散射计风场算法的研究

建立了一个神经网络反演卫星散射计海面风场的B-P算法,给出了一个神经网络反演风场的模型,并利用该反演算法和模型对实际卫星散射计数据进行了海面风场反演试验,对风向的多解性利用圆中数滤波方法进行排除.对神经网络训练和检验数据集分别采用ERS-1/2散射计数据和欧洲中期天气预报(ECMWF)提供的风场作为配准点数据.把反演的风速和风向与CMCD4和ECMWF的风场作了比较,它们吻合得比较好;研究表明神经网络反演海面风场是可行和高效的.     

GNSS-R观测下的海面飓风风速反演

利用全球导航卫星系统在地球表面的反射信号（GNSS-R）进行海面风速反演已经被广泛研究并作为一种重要的遥感手段。目前,该L波段微波信号的相关功率已可以在多普勒频率和时延码片空间进行多普勒时延图像的成像。由于该图像的图像特征与海面粗糙度有较高的相关性,因此能够用来进行海面风场反演。然而,对于该遥感手段而言,其双基雷达前向散射截面（BRCS）理论上与海面粗糙度有更高的相关性,如同目前合成孔径雷达使用后向雷达散射截面而非相关功率。所以,本文通过改进已有的GNSS-R的双基雷达散射截面方程,代替相关功率在多普勒时延空间进行成像,得出了与海面粗糙度相关的双基雷达散射截面图像（BRCS map）。基于该图像,本文提出了三种与其形状特征相关的观测量,通过2005年Dennis飓风GNSS-R机载数据生成的16000多幅图像进行地球物理模式函数建模并与经典的一维时延波形匹配方法得出结果进行对比分析,得出更为精确的风速反演结果。     

基于最大似然估计的雷达高度计海面参数联合反演

对合成孔径雷达高度计的参数反演问题进行了研究。根据合成孔径雷达高度计的海面回波模型,推导了利用最大似然估计反演海面参数的算法流程,并确定了联合反演时海面参数的估计顺序,然后在给定的仿真参数下对海面参数的反演流程进行了仿真。仿真得到的参数估计值满足指标要求,显示了算法的良好性能。分析结果对雷达高度计的系统设计和挂飞试验都有一定的参考意义。     

Influence of the type of sea waves on the backscattered radar cross section at medium incidence angles

We consider the influence of the sea surface state on the backscattered radar cross section and the accuracy of the wind speed retrieval from the scatterometer data. We used a joint set of radars and buoys to determine the type of sea waves. Three types of sea waves were distinguished: developing wind waves, fully developed wind waves, and mixed sea. It is shown that the retrieval error of the near surface wind speed using a one-parameter algorithm is minimal in the case of fully developed wind waves. We compared these data with the results of radio-altimeter data analysis and showed that in both cases underestimation of the retrieval wind speed exists for developing wind waves and overestimation occurs for mixed sea. A variety of swell parameters (length of the dominating wave, swell height, swell age) significantly influence the backscattered radar cross section, leading to a growth in the mean square error of the retrieved wind speed during vertical sounding (radio-altimeter data), and only slightly influence the mean square error of the scatterometer data (medium incidence angles). It is necessary to include the information about the parameters of sea waves in the algorithms and take into account the regional wave properties to increase the accuracy of wind speed retrieval.     

复合雷达后向散射模型与合成孔径雷达、散射计和高度计海面雷达后向散射观测的比较分析

海洋微波散射模型相比于以经验统计建立的地球物理模式函数具有不受特定微波频率限制的优势。组合布拉格散射模型和几何光学模型形成了复合雷达后向散射模型。利用南海北部气象浮标2014年海面风速风向实测值作为散射模型输入，分别比较了复合雷达后向散射模型与RADARSAT-2卫星C波段SAR、HY-2A卫星Ku波段微波散射计的海面后向散射系数，偏差分别为(?0.22±1.88) dB (SAR)、(0.33±2.71) dB (散射计VV极化）和(?1.35±2.88) dB (散射计HH极化)；以美国浮标数据中心(NDBC)浮标2011年10月1日至2014年9月30日共3年的海面风速、风向实测值作为散射模型输入，分别比较了复合雷达后向散射模型与Jason-2、HY-2A卫星Ku波段高度计海面后向散射系数，偏差分别为(1.01±1.15) dB和(1.12±1.29) dB。中等入射角和垂直入射下的卫星传感器后向散射系数观测值与复合雷达后向散射模型模拟值比较，具有不同的偏差，但具有相同的海面风速检验精度，均方根误差小于1.71 m/s。结果表明，复合雷达后向散射模型可模拟计算星载SAR、散射计和高度计观测条件下的海面雷达后向散射系数，且与CMOD5、NSCAT-2、高度计业务化海面风速反演的地球物理模式函数的计算结果具有一致性；复合雷达后向散射模型可用于微波遥感器的定标与检验、海面雷达后向散射的模拟。     

一种改进海面风速反演的分类神经网络方法

为了提高使用SSM/I资料反演全球海面风速的精度,发展了一个新型的神经网络方法.在这个方法中,使用高风速、中、低风速状态和天气状态分类的方法分别训练神经网络,然后根据其类别的不同使用不同的神经网络计算风速.此方法较好地去除了由于高风速和云天天气状态下训练样本数据的缺少所产生的误差,改进了在高风速状态下反演风速值比实际风速偏低的情况,使得反演的高风速值被校正到了正常位置.本方法反演海面风速的值与浮标实测风速值之间的均方根误差达到1.60m/s.     

Peculiarities of backscattering in multifrequency nadir probing of the sea surface

Backscattering of centimeter electromagnetic waves during nadir probing of the sea surface is considered in an approximation of the Kirchoff method and a two-scale model of the scattering surface. A model of the effective reflection coefficient is developed under the assumption of the specified roughness spectrum model, and the coefficients for Ku (0.021 m), C (0.055 m), and S (0.09 m) bands are calculated. The dependence of the backscattering cross section on the wind speed, wind fetch, and the height of the swell are numerically investigated. The proximity of the numerical estimates and the experimental data is demonstrated. The dependence of the difference of two cross sections on the wind speed or on one of the backscattering cross sections is analyzed in dual-frequency measurements. It is shown that the numerical model made it possible to describe the nonmonotonic behavior of the difference cross section for the Ku-C and Ku-S pairs for the first time. The developed effective reflection coefficient model made it possible to predict in the numerical experiment the behavior of the difference cross section of a new frequency pair (C and S) for which in situ measurements have not yet been performed.     

基于SAR多普勒质心频移的海面流场迭代反演算法

为了克服SAR多普勒质心频移法反演海面流场时风场贡献去除困难的难题,本文提出了基于M4S模型的弦截下山法,利用其迭代计算局部区域的海面流场;然后估算整幅SAR图像中风场对多普勒速度的风贡献因子7;最后去除风场对多普勒速度的贡献.将该算法用于Radarsat-2数据反演海面径向流速,并利用匹配的实测数据验证反演精度.研究...     

An improved QuikSCAT wind retrieval algorithm and eye locating for typhoon

This paper proposes a rain considered geophysical model function (GMF), to be noted as GMF plus Rain. GMF plus Rain is based on the basic raidative transfer model with attenuation and scattering effects of rain on radar signal considered. Combined with the NSCAT2 GMF and the rain correction model, the GMF plus Rain model is used to retrieve the ocean wind vectors from the collocated QuikSCAT and SSM/I rain rate data for typhoon Melor. The resulting wind speed estimates of typhoon Melor show improved agreement with the wind fields derived from the best track analysis of Japan Meteorological Agency (JMA). The results imply that compared with the GMF model, the GMF plus Rain model can improve the precision of wind retrieval under the rain condition. Then, a new general algorithm of locating the eye of typhoon through the normalized radar cross section (NRCS) is proposed. The implementation of this algorithm in the ten QuikSCAT observations of typhoon Melor suggests that this algorithm is effective.