Способ оценки водозапаса облаков над океаном по данным измерений спутникового микроволнового радиометра AMSR2
METHOD OF ESTIMATION OF CLOUD RESERVOIRS OVER THE OCEAN BY DATA MEASUREMENTS OF SATELLITE MICROWAVE RADIOMETER AMSR2

2
Настоящее изобретение относится к области метеорологии и может быть использовано для получения полей общего содержания жидкокапельной влаги (водозапаса) облаков в оперативном режиме над открытыми районами океанов. Полученные поля водозапаса облаков могут быть использованы при мониторинге состояния атмосферы, прогнозе атмосферных фронтов и осадков. Особенностью предложенного способа оценки водозапаса облаков по данным измерений спутникового микроволнового радиометра AMSR2 является возможность получения оценок с высокой точностью в более широком диапазоне погодных условий (для водозапаса до 2 кг/м, штормовые и ураганные ветра со скоростями, превышающими 15 м/с), чем в альтернативных методах.
Известен метод, описанный в Wentz, F.J., and Т. Meissner (2000), Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD), Version 2, AMSR Ocean Algorithm, report number 121599A-1, Remote Sensing Systems, Santa Rosa, CA, 66 стр.
Метод заключается в вычислении модельных значений радиояркостных температур для характеристик измерений радиометра AMSR2 (частота, поляризация, угол падения) для базы данных параметров системы океан-атмосфера и поиска матрицы параметров, включающей водозапас облаков, приводящей к минимальной разнице между измеренными и рассчетными значениями радиояркостных температур. Данный метод используется для получения водозапаса облаков в оперативном центре обработки данных США Remote Sensing Systems (RSS). В данном методе используется другая геофизическая модель при вычислениях радиояркостных температур радиометра AMSR2 и другой способ решения обратной задачи, отличный от Нейронных Сетей.
Недостатком данного метода являются а) более низкая точность, по сравнению с предлагаемым способом и б) ограниченный диапазон погодных условий, в которых применим способ.
Наиболее близким по своей технической сущности к заявленному техническому решению (прототипом) является способ, описанный в статье Jung Т., Ruprecht Е., Wagner F. Determination of Cloud Liquid Water Path over Oceans from Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) Data Using Neural Networks // J. Appl. Meteor. - 1998. - Vol. 37. - pp. 832-844.
2
2
Способ заключается в вычислении значения водозапаса облаков (W) по данным измерений американского радиометра Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) на спутниках DMSP с использованием Нейронно-Сетевой функции, настроенной на основании моделирования переноса излучения и последующего использования Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи. При моделировании предполагается отсутствие осадков, а отсутствующие данные по скоростям ветра добавляются в диапазоне от 0 до 15 м/с. Данный способ позволяет получать точность восстановления водозапаса облаков W 0.023 кг/м для водозапаса, не превышающего 0.5 кг/м, в диапазоне условий, характеризующихся отсутствием осадков и скоростей ветра, превышающих 15 м/с.
Недостатком прототипа являются: а) использование устаревшей модели излучения океана при моделировании радиояркостных температур, не применимой в условиях штормовых и ураганных ветров; б) настройка алгоритма с использованием данных, не содержащих ветров, превышающих 15 м/с. В результате область применения прототипа существенно заужена по сравнению с предлагаемым методом, эффективно работающим в условиях экстремальных ветров. Кроме того, прототип работает с данными измерений микроволнового радиометра SSM/I, пространственное разрешение которого почти в два раза ниже, чем у радиометра, используемого в заявляемом способе.
Целью настоящего изобретения является создание нового способа оценки водозапаса облаков (W) по данным японского спутникового микроволнового радиометра Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) на борту спутника GCOM-W1 (на орбите с 18 мая 2012 года), работающего в широком диапазоне погодных условий. Данные измерений AMSR2 свободно распространяются в оперативном режиме, поэтому наличие эффективных способов преобразования этих данных в геофизические параметры открывает новые возможности для центров прогноза погоды, научно-исследовательских институтов, гидрометеорологических служб.
я
я
1
2
3
4
я
Способ оценки водозапаса облаков над океаном по данным измерений спутникового микроволнового радиометра AMSR2 заключается в получении значений радиояркостных температур (Т) по четырем радиометрическим каналам K и Kа-диапазона электромагнитного спектра и вычислении значений водозапаса облаков с использованием зависимости, учитывающей значение радиояркостной температуры (Т) и коэффициентов предварительно настроенной Нейронной Сети. Используемые радиометрические каналы имеют следующие частоты и поляризационные режимы: υ=18.7 ГГц горизонтальной поляризации, υ=23.8 ГГц вертикальной поляризации, υ=36.5 ГГц горизонтальной поляризации и υ=36.5 ГГц вертикальной поляризации. Способ основан на использовании численного эксперимента, заключающегося в последовательном решении прямой и обратной задач переноса микроволнового излучения. При решении прямой задачи - математическом моделировании радиояркостной температуры уходящего излучения системы океан-атмосфера Т - использовались современные, уточненные (по сравнению с прототипом) модели поглощения микроволнового излучения молекулярными газами и жидкокапельной влагой в облаках и осадках [Tretyakov и др., 2005; Turner и др., 2009] и новая модель зависимости излучения океана от скорости приводного ветра [Chapron и др., 2010], эффективная в условиях слабых, умеренных, штормовых и ураганных ветров. При решении обратной задачи в качестве оператора решения использовались Нейронные Сети.
2
2
2
Главными отличительными признаками нового способа оценки водозапаса облаков являются использование при решении прямой задачи новой усовершенствованной модели зависимости излучения океана от скорости приводного ветра, полученной на основе численного моделирования и анализа данных измерений ветра в тропических циклонах. Данный способ позволяет получать высокие точности восстановления водозапаса облаков над открытыми районами океанов в широком диапазоне атмосферных и океанических условий (облачность с водозапасом, превышающим 0.5 кг/м (до 2 кг/м), ветра со скоростями, превышающими 15 м/с (до 70 м/с)), исключая осадки и мощную облачность с водозапасом, превышающим 2 кг/м. По сравнению с прототипом, который восстанавливает значения W в условиях, характеризующихся умеренными скоростями приводного ветра (до 15 м/с), диапазон условий применения заявленного способа существенно шире.
2
2
Таким образом, в отличие от аналога и прототипа, данный способ позволяет оценивать водозапас облаков с высокой точностью в более широком диапазоне природных условий, включая сильные (выше 15 м/с) ветра и облачность с водозапасом, превышающим 0.5 кг/м (до 2 кг/м).
Поставленная цель оценки водозапаса облаков может быть достигнута следующим образом:
1
я
2
я
3
я
4
я
18.7Г
23.8В
36.5Г
36.5В
1) Данные AMSR2 распаковываются из научного формата hdf, извлекаются радиояркостные температуры на каналах 18.7 ГГц горизонтальной, 23.8 вертикальной поляризации и 36.5 ГГц горизонтальной (Г) и вертикальной (В) поляризации (T=Т, T=Т, T=Т, T=Т.
2) К извлеченным радиояркостным температурам добавляются калибровочные поправки:
1
1
T=T-2.1;
2
2
Т=Т-2.5;
3
3
Т=Т+2.0;
4
4
Т=Т+2.2.
3) Водозапас облаков W вычисляется по следующей формуле:
,
где
2
W - водозапас облаков в кг/м;
0
2
W - нормировочный показатель настроенной Нейронной Сети в кг/м;
0,1,2(W,B)
ω - весовые коэффициенты (W) смещения (В) на входящем (0), скрытом (1) и выходящем (2) уровнях;
n - номер обрабатывающего нейрона n=1, …5;
1,2,3,4
Т - радиояркостные температуры в радиометрических каналах 1,2,3,4;
i - номера каналов радиометра, измерения в которых используются в расчетах.
1
2
3
4
0
0,1,2(W,B)
Нижеприведенные комбинации частот и режимов поляризации радиометрических каналов (υ, υ, υ, υ) и коэффициенты настроенной Нейронной Сети (W, ω) определены с помощью математического моделирования уходящего излучения системы океан - атмосфера и проведения численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи:
1
υ=18.7 ГГц горизонтальной поляризации;
2
υ=23.8 ГГц вертикальной поляризации;
3
υ=36.5 ГГц горизонтальной поляризации;
4
υ=36.5 ГГц вертикальной поляризации;
0
2
υ=2.04 кг/м;
0B(1-5)
ω=-1; -1; -0.8886936; -0.7766321; -0.3745337
1W(1-15)
ω=1; 1; 1; 0.9282835; 0.9998289
1B
ω=-0.2000782
2W
ω=1.912925
2B
ω=1.578068
2
Разработанное техническое решение позволяет восстанавливать водозапас облаков над открытыми районами океана по всему Земному шару в широком диапазоне изменений параметров атмосферы и океана, в том числе в условиях, характеризующихся облачностью с водозапасом до 2 кг/м и ветрами до 70 м/с. Использование предложенного способа позволяет расширить диапазон атмосферных и океанических условий по сравнению с имеющимися способами, оставаясь в рамках точности, предъявляемой к измерениям данного параметра океана Всемирной Метеорологической Организацией.
Литература
1. Jung Т., Ruprecht Е., Wagner F. Determination of Cloud Liquid Water Path over Oceans from Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) Data Using Neural Networks // J. Appl. Meteor. - 1998. - Vol. 37. - pp. 832-844.
2. Tretyakov M.Y. и др. 60-GHz oxygen band: precise broadening and central frequencies of fine-structure lines, absolute absorption profile at atmospheric pressure, and revision of mixing coefficients // J. Mol. Spectrosc. 2005. T. 231. №1. C. 1-14.
3. Turner D.D. и др. Modifications to the water vapor continuum in the microwave suggested by ground-based 150-GHz observations // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. Lett. 2009. T. 47. №10. C. 3326-3337.
4. Chapron, В., Bingham, A., Collard, F., Donlon, C, Johannessen, J.A., Piolle, J.F., & Reul, N. Ocean remote sensing data integration-examples and outlook // Proceedings of OceanObs’09: Sustained Ocean Observations and Information for Society.: ESA Publication WPP-306, 2010.
5. Wentz, F.J., and T. Meissner (2000), Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD), Version 2, AMSR Ocean Algorithm, report number 121599A-1, Remote Sensing Systems, Santa Rosa, CA, 66 стр.