静止气象卫星水汽风反演研究

云迹风反演明显的局限是在晴空区无法获取风场。为克服这种局限,利用静止气象卫星水汽吸收通道图像反演风场。运用交叉相关系数法求出水汽图上选取的示踪物的位移,利用水汽通道观测亮温的平均值与垂直温度廓线比较定出晴空区水汽风的高度,并用探空和NCEP风场资料对反演结果进行检验。结果表明,反演出的水汽风场是合理的,能在一定程度上弥补云迹风反演在晴空水汽区无法获取风场的不足。     

多波段微波辐射计反演大气温湿廓线性能分析

为了为星载、机载以及地基微波大气温湿廓线探测仪通道的设置、大气参数反演指标的论证、反演算法的开发以及反演产品的质量评定提供参考依据,基于快速辐射传输模式(RTTOV10)和大气参数廓线库,建立了基于神经网络的微波大气温湿廓线反演性能分析方法,分析了反演方法、通道选择、亮温观测误差和地表比辐射率等因素对大气温湿廓线反演性能的影响。模拟试验分析表明:1神经网络反演算法显著优于线性统计回归反演算法,特别是对亮温观测噪声的敏感性相对较弱;2183.31GHz附近的水汽探测通道能够为大气温度廓线反演提供一定的信息;118.75GHz附近的温度探测通道对整个大气的温度反演均有明显影响,在200hPa附近误差的影响量达0.4K;350~60GHz和118.75GHz附近的温度探测通道对基于183.31GHz附近通道的湿度廓线反演具有重要影响,而且存在一定的互补性;4微波亮温观测误差以及地表比辐射率假定对大气温湿廓线反演有着显著影响。     

大气参数廓线测量系统的设计与实现

在激光工程以及天文台选址中,需要对大气湍流以及风、温度和气压等大气参数廓线作深入定量的研究.本文以激光大气传输理论的研究为背景,针对大气中的风、湍流廓线测量方面存在的测量精度问题,对大气参数廓线测量系统的工作原理以及大气湍流测量原理进行了研究并设计出这一系统的实现方案.实验结果表明该系统的可靠性高且易于控制,并且具有较高的灵敏度和测量精度,有较好的实用价值.     

基于FY-3B微波成像仪的海面风速反演

风云三号B星微波成像仪的10.65、18.7、23.8和36.5 GHz频点对海表面粗糙度和介电特性比较敏感,能够用于海面地球物理参数的反演。为获得一种适用于全球大部分海域的海面风速反演算法,利用快速辐射传输模式和再分析大气廓线库模拟微波成像仪海面微波辐射特性,在此基础上建立了半经验反演算式,并利用浮标现场测量数据及WindSat全极化辐射计风速产品对半经验算法和经验算法分别进行了验证和对比。另外,通过分析风向对风速反演的影响,借助AT BV-TBH模型,尝试利用查找表算法对风向造成的晴空区域风速反演偏差进行初步校正。校正风向误差后,反演风速与浮标风速的均方根误差为0.9775 m/s。     

基于氧气A吸收带高光谱反射信息的气溶胶廓线反演算法及模拟反演验证

为反演对流层气溶胶消光系数廓线,提出了一种新的、基于氧气A光谱吸收带高光谱反射信息的反演方法。这种方法在经典的线性约束反演算法的基础上引入了两个与气溶胶柱光学厚度相关的订正因子,通过实现目标廓线和反演廓线的光学柱厚度差异最小,进而动态选择拉格朗日系数。为验证新方法的有效性和精度,借助了CALIPSO (Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)气溶胶廓线产品和高光谱辐射传输模拟,模拟反演海洋下垫面晴空和沙尘两种情景下气溶胶消光系数廓线,结果表明新的方法能够比较准确地获得对流层内气溶胶廓线的数值,尤其在多次散射比较强的沙尘条件下,相对误差能够控制在51%以下;在晴空时,相对误差能够控制在20%以下。如果加入订正信息,反演精度能够进一步提高。     

新型地基大气廓线微波探测仪及其参数反演

介绍的新型地基大气廓线微波探测仪样机,对进口并普遍使用的MP3000地基大气探测仪进行了结构创新,采用温度廓线测量的V波段（50~59 GHz）和湿度廓线测量的K波段（22~31 GHz）,每个频段采用7个通道。与MP3000不同,采用独立反射面,而非共享反射面的形式。接收机采用直接检波方式,而不采用超外差检波方式,避免了接收机下变频部分,结构上更简单,空间分辨率更高,维修更容易。这种新型设备具有体积小、质量轻、空间分辨率高和非线性误差低的特点。利用辐射传输方程和已知探空资料相关数据,计算各通道加权函数,计算各通道亮温,采用神经网络算法进行大气温度廓线的反演,结果证明,此样机在结构改进的基础上完全满足地基大气廓线仪结构简单,对时间分辨率和空间分辨率,温度廓线反演结果达到预期要求。     

风廓线雷达对塔克拉玛干沙漠沙尘及晴空湍流的探测研究

利用塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站2010年6~8月风廓线雷达探测资料,在前期研究基础上,进一步分析了沙尘天气的雷达回波强度以及沙漠夏季晴空湍流发展演变特征。研究表明:①在具有一定湍流脉动和大气湿度的前提下,风廓线雷达可以在沙尘天气进行有效探测,浮尘、扬沙、沙尘暴天气现象在雷达回波强度时间-高度图上有清晰的印记和表现,浮尘、扬沙、沙尘暴发生时间段与回波强度大值区对应一致,从回波强度图上可以大致识别沙尘输送高度,沙尘天气的雷达等效回波强度约在-18~10 dBZe范围变化;②塔克拉玛干沙漠夏季典型晴空湍流旺盛区域发展高度可达到3 500~4 000 m,湍流平均以0.13~0.16 m/s的上升速度向高空发展,下午15:00以后,湍流强度最大区域不在近地边界层,而在大气边界层顶附近;C²n时间-高度变化在一定程度上反映了大气边界层的演变特征,沙漠夏季晴天边界层高度有可能达到3 500~4 000 m。     

多通道地基微波辐射计的1D-VAR反演算法研究

地基微波辐射计当前已成为大气参数连续观测并同步反演天气预报的重要工具之一,研究表明随着辐射计通道数目的增多,信息量增大,数值天气的预报能力也会更强.本文着眼于较多通道的地基微波辐射计,探索尝试利用一维交分法对其大气廓线进行反演仿真,利用相关算法对反演结果的垂直分辨率和精确度进行了评估,同时对比了不同通道数量的辐射计的反演性能.结果表明,大气廓线垂直反演值能够以较小的误差接近数据库真实值,具有更高的垂直分辨率和反演精度,能够提供更准确的反演结果,这对较多通道的微波辐射计的研究论证有着重要作用,对提高天气的预报能力有着重要意义.     

卫星红外高光谱反演大气水汽含量

利用高光谱大气红外探测仪AIRS模拟及观测数据,发展基于主成分分析技术的多层前馈神经网络反演算法,进行大气中水汽柱总量(IWV)的反演计算、模拟及实测验证。首先,基于全球晴空大气廓线训练样本SeeBorV4.0,利用快速辐射传输模式CRTM进行了辐射传输模拟计算,得到全球高光谱分辨率模拟辐亮度;其次,利用主成分分析技术对模式模拟和AIRS实测高光谱数据进行降维、去噪及去相关处理,并采用多层前向神经网络算法反演大气水汽柱总量;最后,利用数值试验、AIRS实测L1B数据及其水汽产品,对反演算法进行了验证。通过与AIRS官方大气产品的统计分析,本算法反演均方根误差为0.387 g/cm²,最大偏差为0.82 g/cm²,空间分辨率保留了AIRS像素原分辨率(比AIRS官方大气产品高3倍)。     

星载差分吸收气压雷达的系统仿真与性能分析

提出一种工作在65~70 GHz强氧气吸收波段的星载差分吸收气压雷达,用以连续获取全球高时空分辨率的海面气压数据。通过对星载差分吸收气压雷达系统设计需求的分析,利用大气廓线数据和大气吸收系数模型,对海面气压差分吸收的性能进行了仿真及性能分析。仿真结果表明：通过强氧气吸收波段下的海面气压和差分吸收指数之间存在线性关系,星载差分吸收气压雷达在66 GHz与69 GHz的工作频率下晴空时得到的海面气压估计的均方根误差在2.6 mbar,不同云况下得到的海面气压估计的均方根误差在3~4 mbar,为后续雷达系统的设计与工程实现提供了参考与依据。     

Assimilation of INSAT data in the simulation of the recent tropical Cyclone Aila

The atmospheric motion vectors (AMVs) from the operational geostationary Indian National Satellite Kalpana-1 are now regularly available at the Space Applications Centre, Indian Space Research Organization (ISRO). ISRO also provides a large number of near real-time surface observations, such as winds, temperature, relative humidity, pressure, etc., from automatic weather stations (AWS) at various locations in India under the Prediction of Regional Weather with Observational Meso-Network and Atmospheric Modeling (PRWONAM) project. A series of experimental forecasts are attempted here to evaluate the impact of AMVs derived from Kalpana-1 and AWS surface observations for the track and intensity prediction of the recent Bay of Bengal Cyclone Aila using the Advanced Research Weather Research Forecast model (ARW-WRF). The insertion of AMVs using Cressman objective analysis techniques has had some positive, though not significant, impact in the initial position errors and track forecasts when compared with the corresponding control experiments. However, no significant improvement is noticed in the simulations of cyclone intensities, that is, minimum sea-level pressure and maximum surface winds forecasts when satellite winds are used for assimilation. Moreover, the model performance is also evaluated by repeating the same sets of experiments using AMV, AWS surface observations and upper-air radiosonde data together for assimilation. The simulation of initial position errors, track and intensity forecasts from all experiments are comparable. Though these results are preliminary with respect to the Kalpana-1 AMV, the present study can provide some insight for WRF model users over the Indian Ocean region.     

卫星遥感大气CO2的技术与方法进展综述

综合分析了国际上卫星遥感观测大气二氧化碳（CO²）含量的主要技术与方法,讨论了现有星载大气CO²探测器（传感器）的主要理论基础、反演方法,归纳了仪器的主要性能指标、观测方式和观测目标,分析了影响CO²遥感精度的主要因素。具体研究下列3类星载CO2探测器：① 技术相对成熟的、观测要素既包含CO²也包含其他微量气体的综合性星载被动探测仪器,例如大气红外垂直探测仪(AIRS)、大气制图扫描成像吸收光谱仪(SCIAMACHY)、超高光谱红外大气探测干涉仪(IASI);② 针对大气中CO²混合比或者对流层下层CO²含量进行专门观测的星载被动探测器：极轨碳观测卫星(Orbiting Carbon Observatory,OCO)和温室气体观测卫星(Greenhouse gas Observing Satellite,GOSAT)搭载的被动红外探测器;③ ASCENDS和A\|SCOPE等国际卫星计划正在研制中的星载主动激光雷达探测器。 进一步介绍了我国在高光谱仪器研制方面具备的研究基础。最后初步分析了星载CO²探测结果的验证、资料同化方法和未来的发展趋势。     

基于MODIS大气产品的天宫一号高光谱成像仪数据大气校正研究

天宫一号(TG-1)搭载的高光谱成像仪获取了大量的高光谱数据,可用于国土资源、农林业和油气矿产等领域的研究。但由于遥感成像时会受到大气的干扰,因此需要首先进行大气校正,消除大气的影响,才能进行遥感定量分析与应用。利用准同步的中分辨率成像光谱仪MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)大气参数产品,结合6S辐射传输模型对天宫一号高光谱成像仪数据进行大气校正,并利用地面测量光谱和同步MODIS反射率数据对结果进行了验证。结果表明:经过大气校正后,天宫一号高光谱成像仪数据和地面测量光谱一致性较好,所有样点的相关系数都大于0.97,最大均方根误差为0.088。和MODIS反射相比,各波段回归直线的斜率接近1,且R²都大于0.8。     

基于分组分裂窗算法的MTSAT-1R地表温度反演

以黑河流域上游和中游为研究区,针对MTSAT-1R卫星数据,运用MODTRAN 4.0及晴空状态下的TIGR大气廓线数据,发展了根据地表比辐射率、大气水汽含量、传感器观测角度分组模拟的分裂窗算法,进行地表温度反演。分析了传感器噪声、地表比辐射率和大气水汽含量3个参数对该算法的影响,并结合模拟数据、地面观测数据及MODIS地表温度产品,对反演结果进行分析评价。结果表明:当传感器垂直观测或大气水汽含量小于2.5g/cm2时,反演精度在1K以内;反演结果与地面观测数据对比差异较小,在阿柔站RMSE为3.7 K(日)/1.4 K(夜),在盈科站RMSE为2.4K(日)/2.0K(夜);与MODIS地表温度产品比较,空间分布呈现出一致性。总之,分组分裂窗算法能较好地用于MTSAT-1R卫星数据进行地表温度反演。     

Inter-comparison of INSAT-3D atmospheric motion vectors height with cloud-base height from a Ceilometer

ABSTRACT

The atmospheric motion vectors (AMV) are derived by tracking cloud and moisture features in the subsequent images of geostationary as well as polar satellites. The heights of the AMVs are nothing but the height of cloud tracers used during the retrieval process for tracking. This height is derived using different complex techniques. In this study, a detailed comparison has been performed with the use of ground-based cloud-base height (CBH) measurements from ceilometer CL31, installed at Ahmedabad (23.03°N, 72.54°E), India and height assigned to AMVs which are retrieved from INSAT-3D satellite images. Six months CBH measurement over Ahmedabad from ceilometer CL31 has been used to inter-compare the co-located AMV heights. Although both ground-based and satellite-based techniques have their own limitations, however, it is found from this study that the ceilometer is an excellent instrument to precisely detect low- and mid-level clouds and height-assignments technique of AMVs retrieved from INSAT-3D satellite provides all high-, mid- and low-levels cloud information over this region. As an example, it is found that AMVs height of INSAT-3D is about 867.92, 750.00 and 465.09 hPa on 26 May 2014, 7 July 2014 and 29 October 2014, respectively, which matches very closely with ceilometer-measured CBH of about 873.15, 769.16 and 507.44 hPa, respectively. However, in case multi-level clouds present on rainy days, CBH measurements from ceilometer are differing from INSAT-3D AMV cloud tracer heights.     

Land Surface Temperature Retrieval from Landsat-8 Data with the Generalized Split Window Algorithm

This work addresses the LST retrieval from Landsat\|8 data with the generalized split\|window algorithm.Firstly,radiative transfer modeling experiment is conducted using MODTRAN 4.0,fed with SeeBor V5 atmospheric profile database to build a data set of LST related to brightness temperatures in the bands 10 and 11 of Thermal Infrared Sensor(TIRS) on Landsat-8,Land Surface Emissivities(LSEs),viewing zenith angle and Total Precipitable Water(TPW).Secondly,based on the modeling data set,the unknown coefficients of the generalized split-window algorithm are obtained,and the algorithm sensitivity is analyzed.Then,LSTs are derived from the inter-calibrated and clear sky Landsat\|8 data with the generalized split\|window algorithm,in which LSEs are estimated from Landsat\|8 Operational Land Imager(OLI) data,and TPWs are extracted from the European Centre for Medium-range Weather Forecasts(ECMWF) reanalysis data.Finally,the results are validated with the Moderate resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) LST/LSE product(MOD11_L2 V5).The results show that the generalized split window algorithm developed in this work can accurately retrieve LST from the Landsat\|8 data,and the error is mainly come from the uncertainty of LSEs and TPW.Before and after correction of LSEs and TPW,the LST errors in this work are,respectively,-0.64 ±0.81 K and 0.10±0.68 K against the MOD11_L2 V5 product.     

结合天空检测与纹理平滑的图像去雾

目的 针对已有图像去雾方法中存在的天空灰暗以及透射率分布与实际情况不一致导致的对比度增强不足等问题,以暗通道先验图像去雾方法为基础,提出结合天空检测与纹理滤波的图像去雾算法。方法 首先,设计了一个基于天空检测的大气光自适应估计策略,以天空区域亮度值较低的像素为依据估计大气光值,能够避免天空色彩失真,获得更明亮且干净的天空恢复结果;其次,对输入图像进行纹理平滑预处理以保持同一平面物体内的像素颜色一致性,并提出一个基于块偏移与导向滤波的透射率精确化计算策略,使透射率估值更符合深度信息的变化趋势,以提升无雾图像的对比度与色彩饱和度;最后,对复原结果进行联合双边滤波后处理,以降低噪声的影响。结果 本文算法得到的大气光估值更为合理,对于不符合暗通道先验的天空区域,能够取得更为自然的天空复原结果;本文算法得到的透射率的变化趋势与实际场景深度之间具有更高的一致性,对于符合暗通道先验的非天空区域,能够取得高对比度与高色彩饱和度的恢复结果。结论 本文算法在大气光与透射率的估值的准确性以及无雾图像的对比度与清晰度增强方面都得到了有效提升,具有较高的鲁棒性,适用于视频监控、交通监管和目标识别等户外获取图像的诸多应用领域。     

高光谱大气红外探测器通道选择方法及试验研究

考虑到高光谱大气红外探测器通道之间的相关性、变分同化的时效性等,需要进行通道选择。利用主成分-逐步回归法进行AIRS通道选择研究。由于短波CO2通道易受太阳光影响,分白天和夜晚进行。具体执行过程中,首先进行通道预处理,然后分别对温度和湿度雅可比矩阵进行主成分分析,并采用逐步回归法找出对前几个主成分影响较大的通道得到入选的通道子集。进而根据经验和实际观测资料,为了达到全局最优并兼顾局部,基于分区的思想,采用主成分-双区逐步回归法进行通道选择。结果表明:①利用AIRS进行反演时,合理选择通道是非常必要的;②主成分-双区逐步回归法得到的通道组合进行温度、湿度反演的误差整体比基于信息熵分步迭代小。〖JP〗     

基于现场观测数据的卫星雷达高度计海面风速和有效波高真实性检验方法研究

卫星遥感产品定量化应用前需通过真实性检验。卫星雷达高度计可观测海面风速大小和有效波高等海洋动力环境参数,而对其进行真实性检验存在不同的时空匹配方法。使用3种不同的时空匹配方法,利用美国国家浮标数据中心(NDBC)现场观测数据对2011年的Jason2海面风速和有效波高产品进行了检验。Jason2海面风速大小和有效波高的均方根误差分别为1.28 m/s和0.28 m,同时结果表明:采用卫星高度计海面风速大小(有效波高)和同步的现场观测数据在一定时间(1 h)和空间(50 km)限制条件下进行对比检验,可以得到合理的高度计海面风速大小和有效波高精度评价结果。 Jason2卫星高度计海面风速大小和有效波高的精度与探测海域有关,其精度在墨西哥湾与西大西洋海域相对较高。     

Geometric cloud heights from Meteosat

Atmospheric Motion Vectors (AMVs) constitute an integral part of the global observing system. The heights of these vectors are determined by the target temperature, which, in the case of semi-transparent or broken clouds, is corrected for the upwelling radiance from scenes below the target. Despite the success of these methods, the attributed heights are still the largest single source of error of the AMVs. In order to improve the existing methodologies to determine the height of the AMVs alternative methods have to be employed. The potential of geometric cloud height estimates, where two satellites view the same cloud, has already been demonstrated with geosynchronous satellite data only as well as together with data from polar orbiting satellites. In these studies the cloud targets have been selected manually and the analysis has generally been based on imagery data from the visible channels. In this paper we take the methods further by applying them to geostationary infrared imagery data, using a fully automated procedure. The reason for exploiting infrared data is the capability of continuous observations also during night-time. The results presented demonstrate the stereo method as a verification and analysis tool for satellite cloud top temperature height retrievals and that it can be applied to 5-km resolution infrared imagery data from the geostationary satellites Meteosat 5 and Meteosat 7. A further analysis combining Meteosat data with imagery data from a polar orbiting satellite shows that the automated geometric technique can be extended beyond the range of overlapping geosynchronous observations, using an asynchronous stereo technique.