ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. №3. С. 297-303

Алгоритм оценки приводного ветра в тропической зоне по данным микроволнового радиометра AMSR-E и его применение к анализу погодных систем

М.Л. Митник , Л.М. Митник 
Учреждение Российской академии наук Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева Дальневосточного отделения РАН (ТОИ ДВО РАН), 690041 Владивосток, Балтийская ул., 43
Приведено описание алгоритмов восстановления скорости приводного ветра W в тропиках по микроволновым измерениям многоканального сканирующего радиометра AMSR-E со спутника Aqua. Алгоритмы разработаны по модельным яркостным температурам ТЯВ,Г(ν) системы океан-атмосфера (СОА) на частотах ν на вертикальной (В) и горизонтальной (Г) поляризациях, рассчитанным с использованием базы судовых и островных радиозондовых данных в тропиках с учетом шумов радиометра. Алгоритмы настроены на оценку ветра в районах океана с температурой поверхности tо ≥ 25°C. В регрессионном алгоритме оценка W выполняется по ТЯВ,Г(ν) на ν = 6.9 и 10.7 ГГц. Получены соотношения между восстановленными и исходными значениями скорости ветра. В алгоритме, основанном на рассмотрении физики переноса излучения в СОА, ветер определяется по ТЯГ(11) и по ТЯВ(24) и ТЯВ(36) на ν = 23.8 и 36.5 ГГц, соответственно. Погрешности оценки ветра возрастают с ростом водозапаса облаков Q. Случаи с большим поглощением в атмосфере, обусловленные облачностью и осадками, фильтруются по величине поляризационной разности на ν = 36.5 ГГц ΔТЯ(36) = ТЯВ(36) - ТЯГ(36). В качестве пороговых значений приняты значения разности 15 К или 20 К. Приведены примеры применения алгоритма для восстановления поля приводного ветра в тропических циклонах.
Ключевые слова: яркостные температуры, коэффициент излучения морской поверхности, приводный ветер, паросодержание атмосферы, водозапас облаков, алгоритмы, AMSR-E, Aqua, тропические циклоны
Полный текст

Список литературы:

  1. Митник М.Л., Митник Л.М. Восстановление паросодержания атмосферы и водозапаса облаков над океаном по данным микроволнового зондирования со спутников DMSP, TRMM, AQUA и ADEOS-II // Исслед. Земли из космоса, 2006. № 4. C. 34-41.
  2. Митник М.Л., Митник Л.М. Алгоритм восстановления скорости приводного ветра по измерениям микроволнового радиометра AMSR-E со спутника Aqua // Исслед. Земли из космоса, 2011 (в печати).
  3. Aziz M.A., Reising S.C., Asher W.E. et al. Effects of air-sea interaction parameters on ocean surface microwave emission at 10 and 37 GHz // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 2005. V. 43. № 8. P. 1763-1774.
  4. Bobylev L.P., Zabolotskikh E.V., Mitnik L.M., Mitnik M.L. Atmospheric water vapor and cloud liquid water retrieval over the Arctic Ocean using satellite passive microwave sensing // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 2010. V. 49. № 1. P. 283-294.
  5. Cadeddu M.P. Evaluation of cloud liquid absorption models at 90 and 150 GHz // Abstracts of 11th Specialist Meeting on Microwave Radiometry and Remote Sensing of the Environment. 1-4 March 2010. Washington, DC. USA. P. 107.
  6. Cimini D., Nasir F., Westwater E.R. et al. Comparison of ground based millimeter-wave observations in the Arctic winter // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 2009. V. 47. № 9. P. 3098-3106.
  7. Kneifel S., Crewell S., Löhnert U., Schween J. Investigating water vapor variability by ground-based microwave radiometry: Evaluation using airborne observations // IEEE Geoscience Remote Sensing Letters, 2009. V. 6. № 1. P. 157-161.
  8. Meissner T., Wentz F. The dielectric constant of pure and sea water from microwave satellite observations // IEEE Trans. Geoscience Remote Sensing, 2004. V. 42. № 9. P. 1836-1849.
  9. Meissner T., Wentz F.J. Wind vector retrievals under rain with passive satellite microwave radiometers // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 2009. V. 47. P. 3065-3083, doi:10.1109/TGRS.2009.2027012.
  10. Mitnik L.M., Mitnik M.L. Retrieval of atmospheric and ocean surface parameters from ADEOS-II AMSR data: comparison of errors of global and regional algorithms // Radio Science, 2003. V. 38. № 4. 8065, doi: 10.1029/2002RS002659. P. 30-1 -30-10.
  11. Mitnik L.M., Mitnik M.L. AMSR-E advanced wind speed retrieval algorithm and its application to marine weather systems // Proc. IGARSS 2010, Hawaii, USA. P. 3224-3227.
  12. Mitnik L.M., Mitnik M.L, Zabolotskikh E.V. Microwave sensing of the atmosphere-ocean system with ADEOS-II AMSR and Aqua AMSR-E //J. Remote Sensing Society Japan, 2009. V. 29. № 1. P. 156-165.
  13. Payne V.H., Delamere J.S., Cady-Pereira K.E. et al. Air-broadened half-widths of the 22- and 183-GHz water-vapor lines // IEEE Trans. Geoscience Remote Sensing, 2008. V. 46. № 11. P. 3601-3617.
  14. Payne V., Cady-Pereira K., Moncet J.-L. Water vapor continuum absorption in the microwave // Abstracts of 11th Specialist Meeting on Microwave Radiometry and Remote Sensing of the Environment. 2010. Washington, DC. USA. P. 58.
  15. Shibata A. Features of ocean microwave emission changed by wind at 6 GHz // J. Oceanography, 2006a. V. 62. P. 321-330.
  16. Shibata A.A. Wind speed retrieval algorithm by combining 6 and 10 GHz data from Advanced Microwave Scanning Radiometer: Wind speed inside hurricanes // J. Oceanography, 2006b. V. 62. P. 351-359.
  17. Turner D.D., Cadeddu M.P., Löhnert U. et al. Modifications to the water vapor continuum in the microwave suggested by ground-based 150-GHz observations // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 2009. V. 47. № 10. P. 3326-3337.
  18. Uhlhorn E.W., Black P.G., Franklin J.L., et al. Hurricane surface wind measurements from an operational Stepped Frequency Microwave Radiometer // Monthly Weather Review, 2007. V. 135. № 9. P. 3070-3085.