HY-2A卫星微波散射计海面风场反演算法改进

摘要

海面风场是在海洋学、气象学及相关研究中的重要物理参数。传统的海面风场数据源主要包括浮标、船只以及在海岸布置测风遥感器等。这些观测手段收集的数据有限,且无法获取全球海面风场的分布。20世纪70年代以来,随着卫星遥感技术的发展,实现了海面风场的高时空分辨率和大面积同步的观测。卫星散射计不仅可以反演风速,而且可以较为准确反演风向,是获取全球海面风场最主要的卫星遥感器。
　　我国首个卫星微波散射计(HY2-SCAT)搭载在 HY-2A卫星上,并且于2011年10月份开始业务化运行。目前业务化运行的风场反演方法为最大似然估计(Maximum-likelihood estimation, MLE)和矢量中值滤波模糊解去除方法。MLE方法反演的风场精度较高,但是反演精度易受到后向散射系数测量噪声和后向散射系数观测方位角的多样性等因素的影响。研究表明,应用标准最大似然估计法反演海面风场,存在台风风场连续性较差、风场精度与风矢量单元相对卫星轨迹位置有关等问题。
　　荷兰皇家气象研究所提出了散射计风场多解反演算法(Multiple Solution Scheme, MSS)和二维变分模糊解去除方法(Two-Dimensional Variational Analysis Method,2DVAR),并且先后应用到 ADEOS-1/NSCAT和 MetOp/ASCAT散射计的风场反演,取得了很好的结果。这种方法的本质仍然是最大似然估计方法的改进。但是,MSS反演方法与经验地球物理模式函数、尤其和传感器本身特点(如波段、卫星高度、扫描方式和噪声等)等因素有关。本文旨在现有 HY2-SCAT业务系统的 MLE算法基础上,通过把 MSS和2DVAR算法的引入改进现有 MLE方法。标准 MLE算法的模糊解是取最大似然代价函数的极小值确定,一般只有1-4个模糊解。MSS算法则保留全部最大似然代价函数对应的模糊解,并通过概率模型计算每个模糊解是“真解”的概率值。概率模型参数基于 HY2-SCAT反演风场数据经验统计方法获得。最后利用所有模糊解和对应的概率值,以数值预报模型风场为背景场,采用二维变分方法获得 HY2-SCAT反演风矢量。
　　本文基于 HY-2A卫星散射计的观测数据,研究获得了 MSS反演方法中的概率模型参数。在此基础上反演得到 HY-2A散射计风场产品,并与 NDBC浮标数据进行对比印证。MSS风场与浮标对比的风速和风向的均方根误差分别约为1.2 m/s和15.8°,而标准 MLE风场产品的风速和风向的均方根误差分别为1.3 m/s和23.9°。与浮标数据对比结果表明,改进算法在风速和风向的反演精度都有所提高。最后选取201307号台风“苏力”的风场为案例,对比分析了 MSS反演结果和标准 MLE反演结果。通过对比两种风场产品的风场矢量图,结果表明改进方法得到的海面风场风向连续性好、空间分布更加合理。

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1 引言

1.1 研究背景

1.2 卫星散射计的发展

1.3 卫星散射计的风场反演方法简述

1.4 HY-2A 卫星散射计介绍

1.5 论文研究内容及结构安排

2 HY2-SCAT 风场反演

2.1 HY-2A 散射计的 Sigma0 数据产品简介

2.2 贝叶斯方法

2.3 标准 MLE 反演方法

3 HY2-SCAT 风场反演算法改进

3.1 归一化最大似然估计

3.2 MSS 反演方法

3.3 二维变分模糊解去除

3.4 误差模型

3.5 选择模糊解和质量控制

3.6 小结

4 风场产品的对比印证

4.1 数据及方法

4.2 结果及分析

4.3 台风监测中的对比分析

5 总结和展望

致谢

个人简历

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参考文献