Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 6. С. 175-185
О восстановлении скорости ветра и скорости трения ветра на основе данных Sentinel-1 и SFMR в условиях тропических циклонов
О.С. Ермакова
1 , Н.С. Русаков
1 , Е.И. Поплавский
1 , Д.А. Сергеев
1 , Ю.И. Троицкая
1 1 Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород, Россия
Одобрена к печати: 18.11.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-175-185
Работа посвящена разработке геофизической модельной функции (ГМФ), позволяющей в отличие от традиционных методов восстанавливать два параметра приводного пограничного атмосферного слоя: скорость ветра на высоте 10 м и скорость трения — на основе РСА изображений (радары с синтезированной апертурой, англ. Synthetic Aperture Radar — SAR), полученных на перекрёстной поляризации с помощью инструмента C-SAR, базирующегося на спутниках Sentinel-1A/B, для режима обзора IW (англ. Interferometric Wide swath, интерферометрический широкозахватный). Для конструирования предложенной ГМФ РСА изображения были совмещены с измерениями микроволнового радиометра SFMR (англ. Stepped Frequency Microwave Radiometer). Анализ проводился для спутниковых изображений шести ураганов (категории по шкале ураганов Саффира – Симпсона (англ. Saffir-Simpson Hurricane wind Scale — SSHS)): Ирма (англ. Irma, категория 5), Мария (англ. Maria, категория 5), Гермина (англ. Hermine, категория 1), Ларри (англ. Larry, категория 3), Дориан (англ. Dorian, категория 5), Дельта (англ. Delta, категория 4). В основе создания ГМФ лежит предложенный ранее авторами подход, который основан на калибровке излучательной способности поверхности океана, полученной по измерениям SFMR, на данные о параметрах пограничного слоя атмосферы, полученные по информации с GPS-зондов (англ. Global Positioning System, система глобального позиционирования). Предложенная ГМФ пригодна для восстановления скорости для умеренных ветров величиной от 15 м/c и вплоть до экстремальных значений порядка 69 м/c для двух первых субполос снимка и до значений 40 м/с для третьей субполосы снимка, скорости трения могут быть восстановлены в диапазоне от 0,8 до 1,7 м/c для всех субполос. Продемонстрировано, что в части восстановления скорости ветра на высоте 10 м результаты расчётов в рамках предложенной ГМФ хорошо согласуются с геофизической модельной функцией MS1A, при этом предельные значения восстанавливаемых скоростей оказываются выше для двух первых субполос.
Ключевые слова: скорость ветра, тропический циклон, перекрёстная поляризация, радиометр, РСА изображение, скорость трения
Полный текстСписок литературы:
- Donelan M. A., Haus B. K., Reul N., Plant W. J., Stiassnie M., Graber H. C., Brown O. B., Saltzman E. S. On the limiting aerodynamic roughness of the ocean in very strong winds // Geophysical Research Letters. 2004. V. 31. Art. No. L18306. https://doi.org/10.1029/2004GL019460.
- Gao Y., Sun J., Zhang J., Guan C. Extreme Wind Speeds Retrieval Using Sentinel-1 IW Mode SAR Data // Remote Sensing. 2021. V. 13. Art. No. 1867. https://doi.org/10.3390/rs13101867.
- Hersbach H. CMOD5, an improved geophysical model function for ERS C-band scatterometry, technical memo / European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. 2003. 52 p.
- Hersbach H. Comparison of C-Band Scatterometer CMOD5.N Equivalent Neutral Winds with ECMWF // J. Atmospheric and Ocean Technology. 2010. V. 27. P. 721–736. DOI: 10.1175/2009JTECHO698.1.
- Holthuijsen L. H., Powell M. D., Pietrzak J. D. Wind and waves in extreme hurricanes // J. Geophysical Research. 2012. V. 117. Iss. 9. Art. No. C09003. https://doi.org/10.1029/2012JC007983.
- Horstmann J., Thompson D. R., Monaldo F., Iris S., Graber H. C. Can synthetic aperture radars be used to estimate hurricane force winds? // Geophysical Research Letters. 2005. V. 32. Iss. 22. Art. No. L22801. https://doi.org/10.1029/2005GL023992.
- Hwang P. A., Stoffelen A., van Zadelhoff G.-J., Perrie W., Zhang B., Li H., Shen H. Cross-polarization geophysical model function for C-band radar backscattering from the ocean surface and wind speed retrieval // J. Geophysical Research: Oceans. 2015. V. 120. Iss. 2. P. 893–909. https://doi.org/10.1002/2014JC010439.
- Jones W. L., Schroeder L. C. Radar Backscatter from the Ocean: Dependence on Surface Friction Velocity // Boundary-Layer Meteorology. 1978. V. 13. P. 133–149. https://doi.org/10.1007/BF00913867.
- Liu W. T., Tang W. Relating wind and stress under tropical cyclones with scatterometer // J. Atmospheric and Ocean Technology. 2016. V. 33(6). P. 1151–1158. DOI: 10.1175/JTECH-D-16-0047.1.
- Liu W. T., Xie X. Sea surface wind/stress vector // Encyclopedia of Remote Sensing. N. Y.: Springer, 2014. P. 759–767. DOI: 10.1007/978-0-387-36699-9.
- Mouche A., Chapron B., Zhang B., Husson R. Combined Co- and Cross-Polarized SAR Measurements Under Extreme Wind Conditions // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2017. V. 55. Iss. 12. P. 6746–6755. DOI: 10.1109/TGRS.2017.2732508.
- Poplavsky E., Rusakov N., Ermakova O., Sergeev D., Troitskaya Y. Towards an Algorithm for Retrieval of the Parameters of the Marine Atmospheric Boundary Layer at High Wind Speeds Using Collocated Aircraft and Satellite Remote Sensing // J. Marine Science and Engineering. 2022. V. 10(8). Art. No. 1136. https://doi.org/10.3390/jmse10081136.
- Powell M. D., Vickery P. J., Reinhold T. A. Reduced drag coefficient for high wind speeds in tropical cyclones // Nature. 2003. V. 422(6929). P. 279–283. DOI: 10.1038/nature01481.
- Shen H., Perrie W., He Y. A new hurricane wind retrieval algorithm for SAR images // Geophysical Research Letters. 2006. V. 33. Iss. 21. Art. No. L21812. https://doi.org/10.1029/2006GL027087.
- Stoffelen A., Anderson D. Scatterometer data interpretation: Estimation and validation of the transfer function CMOD4 // J. Geophysical Research: Ocean. 1997. V. 102. Iss. C3. P. 5767–5780. https://doi.org/10.1029/96JC02860.
- Uhlhorn E. W., Black P. G. Verification of remotely sensed sea surface winds in hurricanes // J. Atmospheric and Oceanic Technology. 2003. V. 20. P. 99–116. https://doi.org/10.1175/1520-0426(2003)020<0099:VORSSS>2.0.CO;2.
- Uhlhorn E. W., Black P. G., Franklin J. L., Goodberlet M., Carswell J., Goldstein A. S. Hurricane Surface Measurements from an Operational Stepped Frequency Microwave Radiometer // Monthly Weather Review. 2007. V. 135(9). P. 3070–3085. DOI: 10.1175/MWR3454.1.
- Vachon P. W., Wolfe J. C-band cross-polarization wind speed retrieval // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2011. V. 8(3). P. 456–459. DOI: 10.1109/LGRS.2010.2085417.
- Weissman D. E., Bourassa M. A. The influence of rainfall on scatterometer backscatter within tropical cyclone environments — Implications on parameterization of sea-surface stress // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2011. V. 49. Iss. 12. P. 4805–4814. DOI: 10.1109/TGRS.2011.2170842.
- Zhang B., Perrie W. Cross-polarized synthetic aperture radar: A new potential technique for hurricanes // Bull. American Meteorological Society. 2012. V. 93. Iss. 4. P. 531–541. DOI: 10.1175/BAMS-D-11-00001.1.
- Zhang B., Perrie W., He Y. Wind speed retrieval from RADARSAT-2 quad-polarization images using a new polarization ratio model // J. Geophysical Research. 2011. V. 116. Iss. C8. Art. No. C08008. https://doi.org/10.1029/2010JC006522.
- Zhang B., Perrie W., Zhang J., Uhlhorn E., He Y. High-Resolution Hurricane Vector Winds from C-Band Dual-Polarization SAR Observations // J. Atmospheric an Oceanic Technology. 2014. V. 31(2). P. 272–286. DOI: 10.1175/JTECH-D-13-00006.1.