Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 2. С. 235-250
Моделирование спутниковой СВЧ-радиометрической информации, используемой для восстановления трёхмерных полей атмосферных параметров
В.П. Саворский
1, 2 , А.Б. Аквилонова
1 , Д.М. Ермаков
1, 2 , И.Н. Кибардина
1 , О.Ю. Панова
1 , М.Т. Смирнов
1 , С.Ю. Турыгин
3 , А.П. Чернушич
1 1 Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал, Фрязино, Россия
2 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
3 Специальное конструкторское бюро Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Фрязино, Россия
Одобрена к печати: 03.04.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-235-250
Развитие средств контроля температурно-влажностных характеристик атмосферы остаётся в ряду наиболее актуальных задач спутникового мониторинга Земли. Одним из самых перспективных направлений в данной области является применение СВЧ-радиометрических спутниковых средств наблюдения. Прежде всего, это связано с созданием СВЧ-радиометрических гиперспектрометров, позволяющих регистрировать непрерывные спектры СВЧ-излучения системы «атмосфера – подстилающая поверхность» в диапазоне 10–200 ГГц с высоким разрешением. При таком подходе выбор и конфигурация каналов СВЧ-радиометрической системы является критически важной задачей, решение которой необходимо обеспечить уже на этапе проектирования и создания СВЧ-радиометрической аппаратуры. Именно поэтому успешная реализация проектов разработки СВЧ-радиометрического гиперспектрометра требует создания специального программного обеспечения для моделирования, которое позволит решать следующие задачи проекта: выбор оптимальных технических решений, их проверка в процессе тестирования и обеспечивание основы для выполнения обратных задач в последующем тематическом анализе экспериментальных данных. В работе представлена методология разработки программного обеспечения для моделирования СВЧ-радиометрических измерений системы «атмосфера – подстилающая поверхность» в диапазоне 10–200 ГГц, описана программная реализация процедур моделирования и показаны примеры применения этих процедур для статистического описания атмосферных профилей.
Ключевые слова: программное обеспечение, радиояркостная температура, прогнозирование погоды, влажность, температурно-влажностный профиль
Полный текстСписок литературы:
- Зуев В. Е., Комаров В. С. Статистические модели температуры и газовых компонент атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 264 с.
- Aires F., Prigent C., Orlandi E., Milz M., Eriksson P., Crewell S., Lin C.-C., Kangas V. Microwave hyperspectral measurements for temperature and humidity atmospheric profiling from satellite: The clear-sky case // J. Geophysical Research: Atmospheres. 2015. V. 120. P. 11334–11351.
- Blackwell W. J., Leslie V. R., Pieper M. L., Samra J. E. All-Weather Hyperspectral Atmospheric Sounding // Lincoln Laboratory J. 2010. V. 18. No. 2. P. 28−47.
- Blackwell W. J., Bickmeier L. J., Leslie R. V., Pieper M. L., Samra J. E., Surussavadee C., Upham C. A. Hyperspectral microwave atmospheric sounding // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2011. V. 49. No. 1. P. 128–142.
- Borbas E. E., Seemann S. W., Huang H.-L., Li J., Menzel W. P. Global profile training database for satellite regression retrievals with estimates of skin temperature and emissivity // Proc. 14th Intern. ATOVS Study Conf. Beijing, China. CIMSS, University of Wisconsin-Madison, 2005. P. 763–770.
- Boukabara S. A., Garret K. Benefits of a hyperspectral microwave sensor // IEEE Sensors Proc. 2011. P. 1881–1884.
- Buehler S. A., Eriksson P., Kuhn T., von Engeln A., Verdes C. ARTS, the atmospheric radiative transfer simulator // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2005. V. 91. P. 65–93.
- Cardinali C. Monitoring the observation impact on the shortrange forecast // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2009. V. 135. P. 239–250.
- Chevallier F., Di Michele S., McNally A. P. Diverse profile datasets from the ECMWF 91-level short-range forecasts. NWP SAF Satellite Application Facility for Numerical Weather Prediction. Report NWPSAF-EC-TR-010. 2006. 14 p.
- Clough S. A., Kneizys F. X., Davis R. W. Line shape and water vapor continuum // Atmospheric Research. 1989. V. 23. P. 229–241.
- Eriksson P., Buehler S. A., Davis C. P., Emde C., Lemke O. ARTS, the atmospheric radiative transfer simulator, version 2 // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2011. V. 112. No. 10. P. 1551–1558.
- Lipton A. E. Satellite sounding channel optimization in the microwave spectrum // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2003. V. 41. No. 4. P. 761–781.
- McClatchey R. A., Fenn R. W., Selby J. E. A., Volz F. E., Garing J. S. Oрtical рroрerties of the atmosрhere. U. S. Air Force Cambridge Research Laboratories report AFCRL-72-0497. 1972. 108 p.
- Rodgers C. D. Information content and optimization of high spectral resolution measurements / eds. P. B. Hays, J. Wang // Optical Spectroscopic Techniques and Instrumentation for Atmospheric and Space Research II: Proc. SPIE. V. 2830. Bellingham, WA: SPIE, 1996. Р. 136–147.
- Rodgers C. D. Inverse Methods for Atmospheric Sounding: Theory and Practice. Singapore, L.: World Scientific Publishing, 2000. 253 p.
- Rothman L. S., Gordon I. E., Babikov Y., Barbe A., Chris Benner D., Bernath P. F., Birk M., Bizzocchi L., Boudon V., Brown L. R., Campargue A., Chance K., Cohen E. A., Coudert L. H., Devi V. M., Drouin B. J., Fayt A., Flaud J.-M., Gamache R. R., Harrison J. J., Hartmann J.-M., Hill C., Hodges J. T., Jacquemart D., Jolly A., Lamouroux J., Le Roy R. J., Li G., Long D. A., Lyulin O. M., Mackie C. J., Massie S. T., Mikhailenko S., Müller H. S. P., Naumenko O. V., Nikitin A. V., Orphal J., Perevalov V., Perrin A., Polovtseva E. R., Richard C., Smith M. A. H., Starikova E., Sung K., Tashkun S., Tennyson J., Toon G. C., Tyuterev Vl. G., Wagner G. The HITRAN2012 molecular spectroscopic database // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2013. V. 130. P. 4–50.
- U. S. Standard Atmosphere. U. S., Washington D. C.: Government Printing Office, 1976. 241 p.