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基于卫星偏振辐射信息的云相态空间协同反演研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 云相态研究现状及进展

1.2.1 星载被动遥感技术

1.2.2 星载主动遥感技术

1.2.3 多载荷协同技术

1.3 卫星队列“A-Train’’

1.4 研究内容及主要工作

第2章 云特性及相关理论

2.1 云类型及组成

2.2 云特性

2.1.1 云微观物理特性

2.1.2 云几何物理特性

2.1.3 云光学特性

2.3 云粒子散射

2.3.1 球形粒子光散射

2.3.2 几何光学

2.3.3 冰晶粒子的光散射

2.4 偏振相关理论

2.5 激光和微波测云相关理论

2.5.1 激光雷达测云

2.5.2 微波雷达测云

第3章 卫星偏振载荷云检测及云相态识别

3.1 概述

3.2 海洋耀光动态检测

3.2.1 海气辐射传输相关理论

3.2.2 海洋耀光动态检测模型

3.2.3 实验分析及讨论

3.2.4 小结

3.3 多角度云检测

3.3.1 简介

3.3.2 数据说明

3.3.3 海洋上空多角度云检测

3.3.4 实验结果与分析

3.3.5 小结

3.4 偏振云相态识别

3.4.1 相关理论

3.4.2 数据和方法

3.4.3 实验结果与分析

3.4.4 小结

第4章 激光和微波载荷云相态垂直协同处理

4.1 概述

4.2 数据准备

4.2.1 CALIPSO

4.2.2 CloudSat

4.3 垂直方向云相态融合算法

4.4 实验结果

4.5 分析与讨论

4.6 本章小结

第5章 多源载荷数据云顶相态空间协同反演

5.1 概述

5.2 数据准备

5.2.1 POLDER3云相态

5.2.2 CALIPSO云相态

5.2.3 CloudSat云相态

5.3 水平方向多维空间数据融合算法

5.4 实验结果

5.4.1 云相态融合实验一

5.4.2 云相态融合实验二

5.5 分析与讨论

5.6 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 创新点

6.3 展望

参考文献

附录

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果

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摘要

云覆盖地表约三分之二。云是地球辐射收支平衡的关键调节器之一。云特性及其时空变化对全球天气及气候变化影响巨大。云相态的准确判定不仅有助于其他云物理参数的反演,也能为天气预报、气候模式、地球辐射收支、大气及降水循环研究提供依据。云相态的准确判定有利于过冷水滴云的检测,从而提高飞行器的飞行安全。在气象预报领域,云相态可以改进模型初始场,检验和订正预报结果,有助于确定云雾、降水、降雪、台风及灾害性天气的分布范围及影响,从而加强对天气气候变化的理解并提高预报精度。现有星载单传感器云相态反演存在一定的局限,其中被动传感器分辨率低且探测深度不足,主动传感器则存在廓线探测不充分的问题。多传感器联合主要侧重于水平或垂直单方向研究,将两者结合从空间角度开展云相态研究相对较少。联合卫星偏振、激光和微波传感器对地探测信息进行协同反演基本可以克服上面的问题。本文提出的云相态空间协同反演方法能突破传统单一识别云相态的局限,用主被动技术协同处理,既为大气协同观测和反演提供新方法,也为天气预报、气候变化、人工干预天气、极端气象灾害防治和飞行器安全飞行等提供新的技术手段。
  本论文的主要工作有以下几个方面:
  (1)对卫星偏振载荷观测数据进行云检测及云相态识别。利用海气辐射传输相关理论,结合菲涅尔反射和粗糙海表偏振辐射信息,构建耀光区偏振辐射计算公式,提出了基于近红外波段偏振辐射数据的海洋耀光动态检测模型,利用该模型动态获取耀光角临界值,实现海洋耀光的预处理。对于非耀光像元通过一种改进的云检测方法实现有云像元快速检测,该方法先利用有云和晴空像元近红外波段反射率差异和偏振反射率阈值检验识别有云像元,再利用近红外与可见光波段反射率比值进一步标记晴空像元,并将多角度云检测结果进行空间融合,统一生成有云、晴空和未定像元产品。对有云像元构建多角度偏振云相态识别算法区分冰云和水云,该算法主要利用云粒子偏振辐射在主虹和非主虹区随散射角变化趋势的差异来判断冰/水云,将该方法云相态识别结果与POLDER3业务化产品相比,一致性较好但分辨率更优。
  (2)构建垂直云相态融合算法实现激光和微波载荷云廓线相态协同。CALIOP激光雷达的云相态数据存储在二级产品VFM中,CloudSat廓线云相态产品(2B-CLDCLASS-LIDAR)按云层结构存储,且两类产品垂直分辨率差异较大,通过构建动态多目标最优规则来实现垂直方向云相态协同。以台风“卢碧”为实验对象进行算法验证,统计两个载荷权重系数在0-1之间变化时的云相态分类结果,发现当权重系数分别取1/2时,垂直方向云像元统计达到最大,且云相态融合结果达到最优化比例。表明激光和微波云相态垂直协同算法能较好的解决单一载荷云廓线信息探测不足的缺陷,丰富云层内部粒子的辐射信息,大大提高了垂直方向云相态反演的准确性。
  (3)基于卫星偏振、激光和微波载荷提出多源数据云顶相态空间协同算法。该算法针对三种载荷的存储结构不同及数据维度差异,将差异化结构和维度通过降维和升维变换实现统一,并构建多目标模糊最优化规则实现三类云相态产品的水平方向融合。以台风“卢碧”为例,将两种不同方法获取的POLDER3云相态二级产品与激光和微波二级云相态产品进行融合,获取两种不同的融合结果,对其进行分析与讨论。两种云顶相态融合结果与CALIPSO和CloudSat的云相态分类比例比较接近,而与POLDER3和MODIS的比例偏差较大,其中冰云和水云的标准偏差都大于10%以上。原因是POLDER3在多层云及云边界区由于多角度观测使得云粒子虹特性存在偏差导致误判,MODIS在薄云和破碎云区红外辐射特性差异不显著导致亮温判别云粒子相态失效。对比分析两种融合云相态均值及误差变化趋势,在云项部分与CALIPSO云相态非常接近,在云层内部和云底与CloudSat接近。两种融合结果综合了激光在云顶探测和微波在云层内部及云底探测的优势,使其在冰云和水云分类上更加准确,并且使云顶和云底相态划分更加合理。实验结果表明该融合算法对云顶相态分类改进效果非常显著,并不会受某一种云相态结果误差的干扰,能有效提高云顶相态分类的精度和准确性。
  空间协同反演是未来卫星遥感探测的主要方向之一,不仅能克服单传感器反演手段的不足,也能克服现阶段多传感器协同方向单一的问题,为云、气溶胶等大气成分探测开拓新的研究方向。本论文依托卫星偏振、激光和微波三类数据分别进行垂直和水平方向协同处理,构建空间协同反演流程和算法,为未来我国卫星空间探测及协同反演提供方法和技术支持。

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