基于星载SAR数据和模式资料的海面风场变分融合方法研究

为实现合成孔径雷达数据与数值预报模式资料融合,提高海面风场精度和业务化运用水平,提出了一种基于星载SAR数据与模式资料的变分融合方法。其研究思路是采用二维连续小波变换提取SAR图像中高精度风条纹风向,结合地球物理模型函数求解海面风场的经向分量和纬向分量,然后采用Kriging插值方法将数值预报模式风速插值到SAR海面风场覆盖区域,得到SAR风速观测算子,由此构建SAR风场与模式风场融合的代价函数,并采用变分方法求解分析风场,最终得到融合后的海面风场结果。仿真分析结果表明,变分融合后的海面风速和风向结果更接近于理想值,尤其在SAR海面风场覆盖区域更为明显。选取ENVISAT/ASAR资料和与其时空匹配的欧洲中期天气预报中心模式风场资料开展实例验证,结果表明融合后的海面风场结果比模式风场更加接近于浮标观测结果。     

针对C波段组网SAR卫星的风场优化反演方法研究

地球物理模型函数是一种常被用于同极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）的风场反演方法。在使用该方法提取SAR数据的风速时,需要将风向作为输入信息,这导致反演风速的精度受风向精度的影响,且使SAR风场反演无法独立完成。为了解决这些问题,通过数值模拟获取仿真的组网SAR卫星数据,3颗SAR同时以不同的入射角观测同一海面。针对仿真的组网SAR卫星数据,发展了一种风场优化反演方法,可以在不输入风向的前提下反演风速,提供参考风向还可以进一步提高风场反演的精度。     

降雨条件下全极化微波辐射计海面风场校正

为提高降雨条件下星载全极化微波辐射计海面风场精度,通过匹配WindSat海面风场和降雨率数据以及美国国家浮标中心浮标观测数据,得到18 996组匹配样本,深入分析了降雨对海面风场反演精度的严重影响,构建了风场校正模型。试验结果表明,降雨导致海面风速被严重高估,风向误差随着降雨率的增大而增大。校正后的风速精度在低风速段提升明显。无论降雨率多大,校正后风速精度均比校正前高。风速均方根误差由原来的2.9 m/s降低到了2.1 m/s,风向均方根误差由原来的26.9°降低到了26.3°。     

星载SAR对雨团催生海面风场的观测研究

雨团或对流雨是热带与亚热带地区的主要降雨形式,较易被高分辨率星载合成孔径雷达（SAR）探测到。SAR图像上的雨团足印是由大气中雨滴的散射与吸收、下沉气流等共同导致形成的。本文以RADARSAT-2卫星100 m分辨率的SAR图像上雨团引起的海面风场及其结构反演与解译作为实例进行分析。使用CMOD4地球物理模式函数,分别以NCEP再分析数据、欧洲MetOp-A卫星先进散射计（ASCAT）和中国HY-2卫星微波散射计的风向为外部风向,进行了SAR图像的海面风场反演。反演的海面风速相对于NCEP、ASCAT和HY-2的均方根误差（RMSE）分别为1.48 m/s,1.64 m/s和2.14 m/s。SAR图像上一侧明亮另一侧昏暗的圆形信号图斑被解译为雨团携带的下沉气流对海面风场（海面粗糙度）的改变所致。平行于海面背景风场其通过雨团圆形足印中心的剖面上的风速变化可拟合为正弦或余弦曲线,其拟合线性相关系数均不低于0.80。背景风场的风速大小、雨团引起的风速大小以及雨团足印的直径可利用拟合曲线获得,雨团足印的直径大小一般为数千米或数十千米,本文的8例个例解译与分析均验证了该结论。     

星载合成孔径雷达图像反演海面风场方法综述

合成孔径雷达作为微波雷达,具有全天候、全天时、高分辨率对海面成像的能力,能实现多波段、多极化、多视角的观测海面,可以提供大范围、高精度的实时动态海面信息,对其进行深入研究有着重要的意义。基于合成孔径雷达图像,分别以风向和风速反演为主线,对国内外海面风场反演的工作进行了详细的总结。     

两种海面风场的对比及对海浪模拟的影响

海面风场在海浪模拟研究和预报中起着关键性的作用,再分析风场数据可为海浪模式提供长时间的大范围、高时空分辨率海面风场。利用日本浮标站资料和卫星高度计资料对再分析风场QuickSCAT/NCEP(Q/N)混合风场和ERA风场进行验证分析,并利用WAVEWATCH-Ⅲ模式进行连续12个月的数值模拟试验。对比风场和计算得到的海浪场得出结论:在风速较小的时候,ERA和Q/N风场较实测风场大,在风速较大的时候,ERA和Q/N风场较实测风场小;ERA风场模拟浪高较浮标观测波高偏小;Q/N混合风场模拟的浪高更接近实测浪高。     

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.     

基于影像纹理特征和外部风向的星载 SAR 海面风场反演研究

在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)海面风场反演中,基于风条纹影像纹理特征的海面风向反演方法精度高,但是依赖于图像风条纹的存在,而外部风向信息与SAR资料时空分辨率不易匹配、精度较低,从而影响大面积、高分辨率海面风场反演的精度。针对此问题,提出一种将SAR图像风条纹线性纹理特征与外部风向信息相结合的星载SAR海面风向获取方法,在SAR影像线性纹理特征明显的区域采用二维连续小波变换得到高精度的海面风向,其余区域采用与之时空相匹配的数值预报模式风向填充;并利用地球物理模型函数进一步得到海面风速,进而实现高精度、大范围海面风场的反演。为验证本文方法的有效性,利用ENVISAT/ASAR数据进行风场反演试验,并将反演结果与浮标实测数据进行比对。结果表明:在线性纹理特征明显的区域,小波方法的反演精度优于快速傅里叶变换(FFT)法和数值预报模式风向;外部风向精度略低,但与SAR观测资料时空匹配性较好,弥补了风条纹风向的不足。二者的结合为星载SAR海面风场反演的业务化应用提供了支持。     

中国近海ASCAT风场反演结果验证分析

利用NCEP风场产品和dropsonde探测资料,对中国近海ASCAT全场和单点的风速反演精度进行验证分析.研究发现ASCAT反演风场与NCEP风场的风速、风向平均绝对偏差分别为2.06 m/s和21.98°;均方根误差分别为2.87 m/s和34.29°.两者风速反演精度较一致,风向误差相对偏大.ASCAT反演风场与dropsonde探测资料的风速、风向平均绝对偏差分别为1.55 m/s和3.43°;均方根误差分别为1.73 m/s和4.15°.ASCAT资料可以较好的反演台风风场.     

QuikSCAT风场资料的位涡反演应用对“云娜”台风数值模拟影响研究

为了定量研究海面散射计风场对台风数值模拟的影响程度问题,从动力学角度出发,采用片段位涡反演技术,将非对称加强后的QuikSCAT卫星风场产品与底层NCEP资料风场的位涡差,作为扰动位涡,通过非线性平衡约束,反演出三维的扰动物理量场,从而得到QuikSCAT风场对模式大气的影响层次及量值大小,最后设计试验方案对"云娜"台风加强阶段进行了模拟研究。结果表明:QuikSCAT风场资料的合理引入,主要改善了初始大气底层状况,并通过平衡约束,部分修正了整层模式初始场;该资料反演的三维扰动平衡场,相对三维变分方法得到的物理量增量,对台风路径及强度的模拟发挥了明显的正效应;而且初步证明台风发展与底层环境,尤其是底层湿度场影响关系非常密切,因而完善台风底层资料的真实性,可以很大程度提高台风强度模拟水平。     

基于同步风场的机载SAR海浪参数反演方法

针对机载合成孔径雷达(SAR)对海探测特点,采用多入射角法从SAR数据本身得到与海浪参数反演区域时空匹配的同步海面风速和风向,并结合线性变换关系,计算得到海浪初猜谱对应的仿真SAR图像谱,将仿真SAR图像谱和观测SAR图像谱输入代价函数中进行迭代运算,通过非线性方程的解算得到最适海浪谱;采用交叉谱法去除海浪传播180°方向模糊,最终得到海浪参数。论文提出的基于同步风场的机载SAR海浪参数反演方法,充分利用了机载SAR海洋环境探测的优势,解决了传统SAR海浪参数反演中初猜谱构造依赖外部风场的问题,机载同步飞行试验的海浪参数反演结果与浮标观测值的有效波高、波向的均方根误差分别为0.23 m和13.23°,验证了该方法的有效性,可为机载SAR海浪参数反演业务化提供支持。     

对ENVISAT ASAR level2算法固有误差的分析

欧洲空间局的ENVISAT ASAR level 2算法是从合成孔径雷达(SAR)单视复图像反演涌浪方向谱的算法.该算法假设双峰海浪谱的SAR图像交叉谱是涌浪的图像交叉谱和风浪的图像交叉谱之和.实际上双峰海浪谱的SAR图像交叉谱中还有一个混合项,正是该混合项导致ENVI-SAT ASAR level 2算法有固有误差.利用遥感仿真的方法分析了不同海况条件下该算法的这一固有误差,结果表明,只有在有效波高较小、或风浪的成分较少、或双峰海浪的传播方向较靠近SAR距离向、或波长较长时固有误差才较小,ENVISAT ASAR level 2算法对海浪谱的反演才较为适用.     

基于海面多普勒谱模型的海浪反演精度分析

Microwave remote sensing is one of the most useful methods for observing the ocean parameters. The Doppler frequency or interferometric phase of the radar echoes can be used for an ocean surface current speed retrieval,which is widely used in spaceborne and airborne radars. While the effect of the ocean currents and waves is interactional. It is impossible to retrieve the ocean surface current speed from Doppler frequency shift directly. In order to study the relationship between the ocean surface current speed and the Doppler frequency shift, a numerical ocean surface Doppler spectrum model is established and validated with a reference. The input parameters of ocean Doppler spectrum include an ocean wave elevation model, a directional distribution function, and wind speed and direction. The suitable ocean wave elevation spectrum and the directional distribution function are selected by comparing the ocean Doppler spectrum in C band with an empirical geophysical model function(CDOP). What is more, the error sensitivities of ocean surface current speed to the wind speed and direction are analyzed. All these simulations are in Ku band. The simulation results show that the ocean surface current speed error is sensitive to the wind speed and direction errors. With VV polarization, the ocean surface current speed error is about 0.15 m/s when the wind speed error is 2 m/s, and the ocean surface current speed error is smaller than 0.3 m/s when the wind direction error is within 20° in the cross wind direction.     

基于C-2PO模型和CMOD5.N地球物理模式函数的SAR风速反演性能评估

本文选取142幅RADARSAT-2全极化合成孔径雷达（SAR）影像,在没有入射角输入的情况下,首先利用C-2PO模型进行海面风速反演。随后,将同一时空下的ASCAT散射计风向作为初始风向,提取相应雷达入射角,利用地球物理模式函数（GMF） CMOD5.N对142幅SAR影像进行风速计算。反演结果与美国国家资料浮标中心海洋浮标风速数据对比,结果显示:CMOD5.N GMF和C-2PO模型均可反演出较高精确度的海面风速,其均方根误差分别为1.68 m/s和1.74 m/s。此外,研究发现,在低风速段,CMOD5.N GMF的风速反演精度要明显优于C-2PO模型。针对这一现象,本文以SAR系统成像机理为基础,以低风速SAR图像为具体案例,给出了3种造成这一现象的原因。     

基于人工神经网络的高频雷达风速反演

风速是重要的海洋状态参数之一,对海面风速的准确提取是实现海洋环境监测和沿海工程应用的重要保证。目前,作为新兴海洋环境监测设备,高频雷达在风速提取方面仍然存在挑战。本文提出了一种基于人工神经网络的风速提取方法,利用历史浮标测量海态数据训练风速提取网络,实现风速与有效波高、波周期、风向及时间因素之间的非线性映射。测试结果表明了这一网络在时间和空间上的稳定性;进而将已训练的网络应用到便携式高频地波雷达OSMAR-S的风速反演中,得到的风速与浮标测量风速间的相关系数达到0.849,均方根误差为2.11 m/s。这一结果明显优于常规由浪高反演风速的SMB方法,验证了该方法在高频雷达风速反演中的可行性。     

Evaluation of ENVISAT ASAR data for sea surface wind retrieval in Hong Kong coastal waters of China

The C-band wind speed retrieval models, CMOD4, CMOD - IFR2, and CMOD5 were applied to retrieval of sea surface wind speeds from ENVISAT （European environmental satellite） ASAR （advanced synthetic aperture radar） data in the coastal waters near Hong Kong during a period from October 2005 to July 2007. The retrieved wind speeds are evaluated by comparing with buoy measurements and the QuikSCAT （quick scatterometer） wind products. The results show that the CMOD4 model gives the best performance at wind speeds lower than 15 m/s. The correlation coefficients with buoy and QuikSCAT winds are 0.781 and 0.896, respectively. The root mean square errors are the same 1.74 m/s. Namely, the CMOD4 model is the best one for sea surface wind speed retrieval from ASAR data in the coastal waters near Hong Kong.     

Vandemark-Chapron算法与Young算法联合反演Jason-1雷达高度计海面风速方法研究

针对现行业务运行的宙达高度计风速反演算法从考虑0～20 m/s的缺陷,提出了vc算法(Vandemark-Chapron Algorithm)与Young算法联合反演高度计海曲风速的方法,通过对Jason-1资料的统计试验,确定了后向散射截面临界点,当高度计后向散射截面大于等于该临界点时采用VC算法反演风速,反之采用Y...     

SWAN模型模拟风浪场侧边界失真范围研究

鉴于SWAN模型存在着不能有效地模拟固壁边界附近风浪场的缺点,即在边界附近所模拟的波要素存在失真的现象,研究了在不同水深、风速和风向情况下模型侧边界附近波要素的失真范围,并对计算结果进行了详细的分析。结果表明水深、风速和风向对于侧边界附近波要素的失真范围具有不同的影响,即在风速一定的情况下,失真范围随着水深的增大而增大;水深一定的情况下,失真范围随着风速的增大而减小、随着风向的增大而增大。在利用SWAN模型模拟计算近岸或内陆湖泊风浪场时,必须采取适当的措施以减少实际计算域侧边界附近计算结果的失真范围。     

Errors in scatterometer-radiometer wind measurement due to rain

An on-board microwave radiometer can correct measurement errors due to rain attenuation for a satellite-borne microwave scatterometer, thereby allowing more accurate determination of the ocean-surface wind vector. In clear weather or when area-extensive homogeneous clouds and rain are present, corrections can be made properly even if the radiometer footprint is much larger than that of the scatterometer. When frontal or cyclonic storms are present, so that the rain and cloud distributions are nonuniform across the footprints, substantial errors remain in the "corrected" scatterometer measurements (in some cases "corrections" actually increase the errors). Simple-geometry simulations are reported here for nonidentical overlapping scatterometer and radiometer footprints with large gradients of attenuation and wind speed. In addition, examples are presented for a hurricane observed by the SEASAT-1 oceanographic satellite. These simulations demonstrate the size of the errors in wind speed (and direction for the hurricane) remaining after "correction." At higher wind speeds, the error is sometimes twice as large as the actual wind speed. The worst errors occur when the scatterometer footprint overlaps two or more radiometer footprints and the attenuation in the scatterometer footprint differs greatly from those in parts of the radiometer footprints. The presence of such large errors is inherent in systems having independent scan patterns for radiometer and scatterometer and having large radiometer footprints. A true radiometer-scatterometer system, having identical coincident footprints comparable in size with typical rain cells, could overcome this problem.