Тестирование алгоритма определения поля направления приводного ветра по спутниковым радиополяриметрическим измерениям

В работе представлен оригинальный алгоритм MicRAWinD (Microwave Radiometric Algorithm for Wind Direction retrieval), с помощью которого планируется восстанавливать направление приводного ветра в космическом эксперименте (КЭ) «Конвергенция». Возможность определения направления ветра по радиометрическим измерениям в двух полосах обзора спутникового радиометра связана с анизотропией излучения поверхности, которая наилучшим образом проявляется в третьем параметре Стокса. Совмещение результатов измерений, полученных на разных частотах с учетом уровня достоверности измерений, позволяет повысить точность восстановления направления ветра. Предлагается новый алгоритм повышения надежности измерений, который учитывает реальные погрешности измерений яркостных температур. Проведено тестирование алгоритма на основе реальных данных, полученных радиометрической системой WindSat. Результат восстановления направления ветра по разработанному алгоритму сравнивался с данными восстановления Remote Sensing Systems (RSS). Для сравнения была выбрана область поверхности с различными значениями геофизических параметров, а именно температуры поверхности океана, паросодержания в атмосфере, скорости и направления ветра и водозапаса облаков. Алгоритм восстановления включал решение прямой задачи расчета радиояркостных температур на линейных ±45 поляризациях, с последущим вычислением третьего параметра Стокса для частот 37, 18.7 и 10.7 ГГц. Исходными метеопараметрами при решении прямой задачи являлись продукты, представленные RSS. В процессе моделирования учитывалась чувствительность радиометрических приборов. Решение обратной задачи и результаты сравнения показали, что разработанный алгоритм проводит восстановление направления ветра с хорошим качественным соответствием как при использовании радиометрических наблюдений на одной частоте, так и при совместных многочастотных измерениях..

Ключевые слова

дистанционное зондирование, радиояркостная температура, азимутальная анизотропия, микроволновой радиометр, микроволновое излучение, моделирование, скорость и направление ветра, космический эксперимент «Конвергенция»

Источник финансирования

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 18–02–01009.

Получено

27.12.2018

Дата публикации

27.12.2018

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Сазонов Д. С. , Стерлядкин В. В. , Кузьмин А. В. Тестирование алгоритма определения поля направления приводного ветра по спутниковым радиополяриметрическим измерениям // Исследование Земли из космоса – 2018. – Номер 6 C. 3-12 [Электронный ресурс]. URL: http://ras.jes.su/izk/s020596140003363-0-1 (дата обращения: 27.04.2024). DOI: 10.31857/S020596140003363-0
MLA	Sazonov, D., Sterlyadkin, V., Kuzmin, A. "A New Algorithm for Determining the Wind Direction Using Satellite Radiopolarimetric Measurements." Issledovanie Zemli iz kosmosa 6 (2018):3-12. DOI: 10.31857/S020596140003363-0
APA	Sazonov D., Sterlyadkin V., Kuzmin A. (2018). A New Algorithm for Determining the Wind Direction Using Satellite Radiopolarimetric Measurements. Issledovanie Zemli iz kosmosa (6), pp.3-12 DOI: 10.31857/S020596140003363-0

Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1107

Оценка читателей: голосов 0

1. Беспалова Е. А., Веселов В. М., Глотов А. А., Милицкий Ю. А., Мировский В. Г., Покровская Беспалова Е. А., Веселов В. М., Гершензон В. Е., Милицкий Ю. А., Мировский В. Г., Покровская И. В., Раев М. Д., Семин А. Г., Смирнов Н. К., Скачков В. А., Трохимовский Ю. Г., Хапин Ю. Б., Чистяков В. Н., Шарков Е. А., Эткин В. С. Об определении скорости приповерхностного ветра по измерениям поляризационной анизотропии собственного и рассеянного СВЧ-излучения // Исслед. Земли из космоса. 1982. № 1. С. 87–94.

2. Садовский И. Н., Сазонов Д. С. Определение модуля скорости приповерхностного ветра по данным многочастотного радиометра-спектрометра МИРС // Пятнадцатая всерс. откр. ежег. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Тез. докл. М.: ИКИ РАН, 2017. С. 501.

3. Сазонов Д. С., Кузьмин А. В., Садовский И. Н. Исследование азимутальной анизотропии собственного радиотеплового излучения взволнованной водной поверхности в экспериментах CAPMOS: Препринт ИКИ РАН Пр-2170. 2013. С. 23.

4. Сазонов Д. С. Азимутальная изменчивость радиоизлучения взволнованной водной поверхности на основе измерений в микроволновом диапазоне // Пятнадцатая всерос. откр. ежег. Конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Тез. докл. М.: ИКИ РАН, 2017. С. 301.

5. Стерлядкин В.В., Сазонов Д.С., Пашинов Е.В., Кузьмин А.В. Описание алгоритма определения направления поверхностного ветра по радиометрическим измерениям из космоса // Пятнадцатая всерос. откр. ежег. Конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Тез. докл. М.: ИКИ РАН, 2017. С. 468.

6. Шарков Е. А. Научные задачи космического эксперимента «Конвергенция» на РС МКС // Пятнадцатая всерос. откр. ежег. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Тез.докл. М.: ИКИРАН, 2017. С. 230.

7. Freilich M. H., Dunbar R. S. The accuracy of the NSCAT 1 vector winds: Comparisons with National Data Buoy Center buoys // J. Geophys. Res. 1999. V. 104. Р. 11 231–11 246.

8. Gaiser P. W., St Germain K. M., Twarog E. M., Poe G. A., Purdy W., Richardson D., Grossman W., Jones W. L., Spencer D., Golba G., Cleveland J., Choy L., Bevilacqua R. M., Chang P. S. The WindSat space borne polarimetric microwave radiometer: sensor description and early orbit performance // IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 2004. V.42. № 11. Р. 2347–2361.

9. Meissner T., Wentz F. J. The complex dielectric constant of pure and sea water from microwave satellite observations // IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. Sep. 2004. V. 42. № 9. Р. 1836–1849.

10. Meissner T., Wentz F. J. The Emissivity of the Ocean Surface Between 6 and 90 GHz Over a Large Range of Wind Speeds and Earth Incidence Angles // IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. Aug. 2012. V. 50. № 8. Р. 3004–3026.

11. Monaldo F. Expected differences between buoy and radar altimeter estimates of wind speed and signifi cant wave height and their implications on buoy-altimeter comparisons // J. Geophys. Res. 1988. V. 93. Р. 2285–2303.

12. Narvekar P. S., Heygster G., Tonboe R. Analysis of WindSat data over Arctic Sea ice. Final Vers. Technical rep. for the EUMETSAT satellite application facility on ocean and sea ice // Vis. Sci. Activity SG08-VSQ1: Investigations into use of passive polarimetric microwave radiometry for sea ice retrieval. Rev. 1. Bremen, 2008.

13. Wentz F. J., Meissner T. AMSR ocean algorithm. Vers. 2. Rem. Sens. Syst., Santa Rosa, CA, 121 599A-1, 2000. [Online]. Available: http://www.remss.com/pa-pers/amsr/AMSR_Ocean_Algorithm_Version_2.pdf.