Методы обработки и интерпретации спутниковых микроволновых измерений в целях температурно-влажностного зондирования атмосферы

Пегасов, Виктор Михайлович

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Методы обработки и интерпретации спутниковых микроволновых измерений в целях температурно-влажностного зондирования атмосферы
ВАК РФ 25.00.29, Физика атмосферы и гидросферы

Автореферат диссертации по теме "Методы обработки и интерпретации спутниковых микроволновых измерений в целях температурно-влажностного зондирования атмосферы"

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

На правах рукописи

Пегасов Виктор Михайлович

Методы обработки и интерпретации спутниковых .микроволновых измерений в целях температурно-влажностного зондирования атмосферы

25.00.29. - Физика атмосферы и гидросферы

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Москва 2004

Работа выполнена в Гидрометеорологическом научно-исследовательском центре Российской Федерации (Гидрометцентр России) и научно-исследовательском центре космической гидрометеорологии "Планета".

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук, профессор А.Б.Успенский.

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор Ю.М. Тимофеев.

Ведущая организация:

доктор физико-математических наук А.Ф. Нерушев.

ФГУП Центр Космических Наблюдений Федерального Космического Агентства.

Зашита диссертации состоится ''(1?/77с£>с)Я£()()4 г. в ^^ часов на заседании диссертационного совета Д327.003.01 Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации (Гидрометцентр России) по адресу: 123242, г.Москва, Большой Предтеченский переулок, д. 9-13, Гидрометцентр России.

Просьба отзывы на автореферат (2 экз., заверенные печатью) направлять ученому секретарю диссертационного совета по указаному адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Гидрометцентра России.

Автореферат разослан "/С? " 004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор географических наук

Е.С. Нестеров.

//с39?

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность паооты. Бурное развитие методов дистанционного зондирования (ДЗ) в последние десятилетия связано с новыми возможностями наблюдений из космоса с искусственных спутников Земли (ИСЗ). Измерения со спутников характеристик уходящего электромагнитного излучения в широком диапазоне - от ультрафиолетовой до инфракрасной (ИК) и микроволновой (МКВ) областей спектра - позволяют получать разнообразную информацию о параметрах состояния атмосферы и подстилающей поверхности, необходимую при решении таких задач, как численный прогноз погоды, исследование общей циркуляции атмосферы, слежение за опасными метеорологическими явлениями, изучение климатических изменений и определяющих их факторов.

Одной из основных задач метеорологического ДЗ является получение количественных данных о вертикальном распределении температуры Т(р) и влажности Q(p) в свободной атмосфере (р-давление). Данные температурно-влажностного зондирования атмосферы (ТВЗА) используется в схемах объективного анализа и численного прогноза погоды. Исследования по усвоению данных ТВЗА в прогностических моделях NCEP (США), Метеослужб Великобритании и Канады, ЕЦСПП (Европейский Центр Среднесрочного Прогноза Погоды) говорят о том, что указанные данные могут дополнить и. в значительной степени, заменить наблюдения наземной сети станций аэрологического зондирования. В связи с этим в последние годы большое внимание уделяется совершенствованию методов ТВЗА, повышению достоверности и точности результатов атмосферного зондирования.

Методы ТВЗА базируются на интерпретации или "обращении" данных измерений интенсивности уходящего теплового излучения системы "атмосфера - подстилающая поверхность" с помощью ИК и МКВ радиометров, "косвенных" по отношению к искомым профилям температуры и влажности [1.2]. Получение данных ТВЗА в условиях безоблачной или малооблачной атмосферы основано на обращении измерений уходящего ИК излучения (ИК-раднометр HIRS/2 на борту оперативных метеорологических ИСЗ серии NOAA) в полосах поглощения СО* (15 и 4,3 мкм), водяного пара (6.7 мкм) и окнах прозрачности атмосферы (3.7, 10 - 12 мкм). Для зондирования в условиях облачности на спутниках серии NOAA с конца 70-х годов устанавливаются МКВ радиометры MSU. а с 1998 г. - МКВ радиометры AMSU-A.-B. Для получения всепогодных данных ТВЗА (в условиях наличия и отсутствия облачности) с

удовлетворительными точностными характеристиками требуется совместный анализ спутниковых измерений ИК и МКВ зондировщиков.

Первым этапом развитая отечественной оперативной системы ТВЗА явилась разработка и установка на борту спутников серии "Метеор-2" в 80-х годах сканирующих ИК радиометров. Следующий важный этап - создание и установка в 2001г. на борту КА "Метеор-ЗМ" №1 первого отечественного МКВ зондировщика МТВЗА (Модуль Температурно-Влажностного Зондирования Атмосферы). Аппаратура МТВЗА представляет собой многоканальный сканирующий МКВ радиометр, разработанный в Центре Космических Наблюдений (ЦКН) Федерального Космического Агентства. Планируется установка доработанных по результатам летных испытаний зондировщиков типа МТВЗА на последующие метеоспутники серии "Метеор-ЗМ", а также на океанографические спутники.

В этой связи создание методов анализа и обработки измерений отечественных спутниковых МКВ зондировщиков для оперативного получения и использования данных ТВЗА глобального и регионального покрытия является весьма актуальной задачей и на ее решение направлены выполненные в диссертации исследования.

Целью данной работы является разработка методов и алгоритмов тематической обработки спутниковых МКВ измерений для оперативного получения данных ТВЗА регионального и глобального покрытия.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1) Исследовать информативность измерений МКВ-радиометра типа МТВЗА и оценить потенциальную точность результатов ТВЗА в зависимости от привлекаемой дополнительной информации.

2) Разработать и испытать на моделированных данных методы и алгоритмы тематической обработки измерений МКВ-радиометра МТВЗА и восстановления атмосферных профилей Т(р) и Q(p).

3) Подготовить программные средства тематической обработки данных измерений МКВ радиометров, позволяющие оперативно восстанавливать искомые профили Т(р1 и Q(p) в пунктах спутникового зондирования.

4) Выполнять анализ достоверности фактических измерений аппаратуры МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1 и оценить их пригодность для решения задачи ТВЗА.

5) Адаптировать алгоритмы и программное обеспечение к фактической информации МКВ радиометра МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1, выполнить серию численных экспериментов по получению данных ТВЗА на основе тематической

обработки фактических измерений МТВЗА, оценить точностные характеристики результатов атмосферного зондирования.

б) Проверить работоспособность созданной схемы тематической обработки спутниковых измерений (включая процедуры учета мешающих факторов) на ограниченной выборке фактических данных МКВ радиометра АМБи-А ИСЗ ЫОАА-16.

Использованные материалы.

1) Глобальные данные измерений МКВ-радиометра МТВЗА с КА "Метеор-

ЗМ" №1 (каналы 1-11) в терминах выходного электрического сигнала (мВ-милливольты) в узлах регулярной сетки 0.5ох0.5о за периоды 29.04.2002-02.05.2002 и 06.05.200207.05.2002.

2) Архив данных объективного анализа глобальных полей метеоэлементов Т(р) и (3(р) из банка гидрометеорологических данных "Прогноз-1060" (Гидрометцентр РФ).

3) Данные измерений МКВ-радиометра АМБи ИСЗ ЫОАА-16 (зона Московского приема) в терминах яркостных температур за разные периоды 2002 г.

4) Климатический архив значений излучательных способностей подстилающей поверхности по данным МКВ радиометра ЭЗМ/! (извлечен из архива [БССР).

Научная новизна.

1) Разработаны методы и алгоритмы восстановления профилей температуры и влажности в атмосфере по данным измерений МКВ зондировщика МТВЗА, входящего в состав полезной нагрузки отечественных метеоспутников серии "Метеор-ЗМ".

2) Впервые выполнен анализ достоверности и целевой пригодности данных фактических измерений аппаратуры МТВЗА. полученных за период ее функционирования на борту КА "Метеор-ЗМ" №1, разработаны регрессионные процедуры калибровки и коррекции спутниковых измерений уходящего микроволнового излучения в "прозрачных" и "температурных" каналах.

3) Созданы и испытаны на моделированной и реальной информации программные средства калибровки и тематической обработки данных измерений МТВЗА, обеспечивающие восстановление профилей температуры в пунктах спутникового зондирования.

4) Впервые выполнены численные эксперименты по получению данных

температурного зондирования атмосферы регионального и глобального покрытия на основе "обращения" фактических измерений аппаратуры МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1, получены оценки точности результатов спутникового зондирования.

5) Разработан и испытан метод восстановления профилей температуры по данным измерений МКВ радиометра AMSU ИСЗ NOAA-16, включающий процедуру учета мешающих факторов.

Основные положения, выносимые на защиту:

1) Результаты анализа информационного содержания данных измерений МКВ-зондировщика МТВЗА.

2) Результаты анализа достоверности и целевой пригодности данных фактических измерений аппаратуры МТВЗА на борту КА "Метеор-ЗМ" №1. Методики коррекции и калибровки спутниковых измерений МТВЗА.

3) Метод тематической обработки данных измерений МКВ радиометра типа МТВЗА для дистанционного определения профилей температуры в атмосфере.

4) Метод учета влияния мешающих факторов (неточное знание излучательной способности подстилающей поверхности, искажающее влияние облачности и осадков) при тематической обработке измерений МКВ радиометра AMSU-A ИСЗ NOAA-16.

5) Результаты численных экспериментов по восстановлению профилей температуры, оценки точностных характеристик спутникового зондирования по данным фактических измерений МКВ зондировщиков спутников "Меггеор-ЗМ" №1 и NOAA-16.

Практическая ценность. Практическая ценность работы состоит в создании методов анализа и тематической обработки данных измерений спутниковых МКВ зондировщиков типа МТВЗА. Разработанные процедуры калибровки и коррекции спутниковых данных, алгоритмы "обращения" измерений уходящего МКВ излучения позволяют проводить анализ физической достоверности и целевой пригодности спутниковой информации, создавать на основе разработанных прототипов технологии оперативного получения данных всепогодного температурно-влажностного зондирования атмосферы путем тематической обработки измерений с будущих спутников серии "Метеор-ЗМ". Подготовленные программные комплексы будут использоваться для анализа и интерпретации информации аппаратуры типа МТВЗА в рамках летных испытаний следующих КА серии "Метеор-ЗМ".

Аппобпния работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Ученом Совете и на научных семинарах НИЦ "Планета", на Всероссийской научной конференции "Дистанционное зондирование

земных покровов н атмосферы аэрокосмическими средствами" (Муром, 20-22 июня 2001г.), на Международных Симпозиумах стран СНГ «Атмосферная радиация» (МСАР-02,18-21 июня 2002; МСАР-2004.22-25 июня 2004, Санкт-Петербург).

Структура и объем паботы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения. Общий объем работы 144 страниц, включая 49 рисунков и 17 таблиц. Список литературы содержит 96 наименований, в том числе 60 на иностранных языках.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении показана актуальность выполненной работы, сформулированы цели и задачи исследования, подчеркнута научная новизна и практическая ценность выполненных исследований.

Пепвая глава носит обзорный характер. Кратко рассмотрены физические основы микроволнового дистанционного зондирования атмосферы, сформулирована постановка обратной задачи ТВЗА. Отмечены преимущества и недостатки использования спутниковых измерений уходящего МКВ излучения в целях ТВЗА, по сравнению с использованием измерений ИК зондировщиков. Основное преимущество - возможность получения достоверных данных ТВЗА независимо от наличия или отсутствия облачности в поле зрения прибора. Недостатки - необходимость учета "нечерноты" подстилающей поверхности (изменчивость нзлучательной способности подстилающей поверхности), а также ухудшенное, по сравнению с результатами зондирования на основе данных ИК зондировщиков. пространственное разрешение.

Представлено краткое описание зарубежных МКВ зондировщиков (включая модули AMSU-A.-B, входящие в состав аппаратуры ATOVS оперативных спутников серии NOAA), а также первого отечественного МКВ зондировщика МТВЗА, установленного на борту КА "Метеор-ЗМ" №1. Основные технические характеристики радиометра МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1 приведены в табл.1, а характеристики частотных каналов в табл. 2. Прибор МТВЗА относится к классу спутниковых МКВ радиометров нового поколения, совмещающих в себе функции сканера и зондировщика. Измерения с помощью МТВЗА уходящего теплового излучения(в МКВ диапазоне спектра) предназначены для дистанционного определения вертикальных профилей Т(р), Q(p) в атмосфере, а также интегральных параметров атмосферы над водной

поверхностью, характеристик ледового и снежного покровов, детектирования зон осадков. В диссертации данные МТВЗА применяются только для решения задачи ТВЗА.

Таблица 1 Технические характеристики радиометра МТВЗА

Центральные частоты каналов (ГГц) 18,7 22.2 33,0 36,5 42,0 48,0 52-57 91,6 183

Поляризация В/Г В.Г В В?Г В.Г В.Г В.Г В ВХ В

Пространственное разрешение (км) 75 х 136 68* 124 45 х 82 41х 75 36х 65 32* 58 30* 55 18х 33 12х 22

Сканирование по конусу, период (сек) 2,5

Угол падения в пункте зондирования (град) 69,0

Вес (кг) 107

Полоса захвата (км) 2200

Потребляемая мощность. Вт 110

Таблица 2. Характеристики частотных каналов радиометра МТВЗА

№ канала Центральная частота (ГГц) Назначение и примерная высота максимума весовой функции Полоса пропускания МГц

1 18,7 Окно - 200

2 22.235 Окно - 400

3 33.0 Окно - 400

4 36.5 Окно - 400

5 42 Окно - 2000

6 48 Окно - 2000

7 52.8 Т(р), 2 км. 400

8 53.3 Т(р). 4 км. 300

9 53,8 Т(р), 6 км. 300

10 54.64 Т(р), 10 км. 400

11 55.63 Т(р), 14 км. 400

12 91.65 Окно - 4000

13 183.31 ±7.0 Q(p), 1.5 км. 1500

14 183.31+3.0 Q(p), 2.9 км. 1000

15 183.31 ± 1.0 0(р), 5.3 км. 1500

Глава 2 диссертации посвяшена разработке метода тематической обработки или обращения данных измерений МКВ зондировщиков типа МТВЗА в целях ТВЗА. В параграфе 2.1 на основе модели спутниковых измерений зондировщика МТВЗА и известного уравнения переноса теплового МКВ излучения (см.. напр.. [1]) формулируется постановка обратной задачи ТВЗА в линейном приближении:

У = АХ + 4- ЕИ = 0.Е[^т] = 2. (1)

Здесь X - вектор (mxl) вариаций искомых профилей T(pO,Q(pO на сетке давлений температуры Ts и излучательной способности е, подстилающей поверхности

относительно заданного начального приближения То(р,). Qo(pO> Tso. е^; Y = Тн-ТЦ -

вектор (nxl) отклонений измеренных яркостных температур Тн от расчетных ТЦ, соответствующих начальному приближению To(pi). Qo(Pi). Tso, £10; A - матрица (nxm) вариационных производных (якобианов) яркостной температуры Тв по Т(р), Q(p), Ts, s; \ - вектор (nxl) случайных ошибок измерений (инструментальный шум), ковариационная матрица ошибок S предполагается диагональной, дисперсии а: - заданы; Е - операция

математического ожидания.

Для моделирования измерений Тв, вычисления вариационных производных (элементов матрицы А) в диссертации использован программный комплекс радиационных расчетов MCWRD5, созданный в СпбГУ. см.[2]. Краткое описание этого комплекса, адаптированного с учетом требований системы тематической обработки, а также результатов его тестирования дано в параграфе 2.2.

Обратная задача в постановке (1), и известный аппарат теории линейного статистического оценивания были применены в параграфе 2.3 для анализа информационного содержания данных измерений МТВЗА, оценки потенциальной точности результатов зондирования.

В качестве регуляризованного решения обратной задачи (1) при наличии дополнительной информации вида Е[Х] = О, Е[ХХТ] = Dx, т.е. заданных априори среднего и ковариационной матрицы вектора X используется наилучшая линейная оценка (НЛО) вида:

Хило = (D4-' + M)"1 A 'T'y- D[X - Х1Ш ] = ( О "' + M)"'. (2)

где M=a' Г1 a - информационная матрица Фишера. Dt.V-XHIII] - ковариационная матрица ошибок оценивания X.

Информативность измерений МТВЗА по отношению к компонентам X оценивалась путем расчета двух показателей, ср. [1.2]: а) количество информации по

Шеннону Ш = 0.5][ log, (l + Я J : б) количество независимых фрагментов информации,

(jal

содержащихся в измерениях R = тах'^Хц > 1}. Здесь {Хц} - собственные значения информационного оператора W = D\M.

В табл.3 приведены результаты расчета показателей информативности при различном уровне инструментального шума (а^) для случая выборки "тропические широты/лето".

Таблица 3. Показатели информативности измерений МТВЗА (тропики/лето).

Условия расчетов Показатель Ф. К

1.0 0.5 0.3

Вариации Тб, е,Т,(5 Суша R 5 б 7

Ш 11,2 ¡6.4 21.3

Вариации Тб, е,Т,С? Вода R 4 б 7

Ш 11.3 16.2 21.4

Вариации Тэ, е,Т Суша R 4 б 7

Ш 9.9 14.7 19.2

Вариации Тэ, е,Т Вода R 4 5 б

Ш 9.4 13.S 18.1

Вариации е,С2 Суша R г 3 3

Ш 8.5 11.2 13.6

Вариации е,С> Вода R г 3 3

Ш 9.5 12.3 14.8

Вариации Тэ, е Суша R 1 1 2

Ш 6.4 7.7 8.9

Вариации Т?, ё Вода R 1 1 1

Ш 6.6 7.6 8.5

На основе аналогичных расчетов для различных широтных зон и сезонов года установлено следующее:

1) Информативность измерений зондировщика МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1 уступает информативности МКВ модулей AMSU-A.-B ИСЗ NOAA; при низком уровне инструментального шума (ст$ = 0,3 К) из спутниковых измерений можно извлечь не более 7-8 независимых фрагментов информации (вместо 9-11 фрагментов по данньм AMSU -А.-В).

2) В задаче температурного зондирования измерения МТВЗА с низким уровнем шума (tf«=0.5; 0.3 К) содержат не более 5-7 фрагментов информации о профилях Т(р>.

3) В задаче влажностного зондирования измерения МТВЗА с низким уровнем шума (Ст;=0.5; 0.3 К) содержат не более 3-4 фрагментов информации о профилях Q(p).

Кроме того, показано, что потенциальная погрешность восстановления профилей Т(р) по информации МТВЗА лежит в пределах 1-2.5К для слоя 1000-100 гПа, а

потенциальная относительная погрешность оценивания профилей Q(p) в слое 1000-300 гПа находится в диапазоне 10-35%.

В параграфе 2.4 представлены результаты разработки и испытания (на моделированных данных) алгоритмов восстановления профилей Т(р), Q(p) по данным измерений зондировщика МТВЗА. В результате сравнительного анализа двух известных алгоритмов восстановления искомых профилей Т(р), Q(p) (статистического - линейной регрессионной оценки и физико-статистического - регуляризованного решения (2) обратной задачи (1)) предложен двухэтапный метод тематической обработки данных измерений МКВ зондировщиков. Указанный метод включает последовательное применение:

1) алгоритма построения гребневой регрессионной оценки искомого вектора X:

Xperp = CY, С = 5X5YT(SYSYT + у Еп)"', (3)

где 8Х = |Xi_X>|, 8У = |Yi_.Yn|| - матрицы данных размерности (m х n), (n х N) соответственно, построенные по обучающей выборке совмещенных в пространстве и времени пар {Xj, Yj}, j = 1, .... N; у > 0 - параметр регуляризации, Е„ - единичная матрица (n х п).

2) алгоритма численного решения обратной задачи ТВЗА с использованием упрощенного аналога наилучшей линейной оценки (оценка регуляризованного метода наименьших квадратов), в котором в качестве начального приближения Хо искомого вектора X используется регрессионная оценка Хр«р

X^AjrX+y^'Vz-'Y,, (4)

где /l > 0 параметр регуляризации. Ет - единичная матрица (ш х m), к - номер итерации. Отметим, что алгоритмы (3), (4) могут также применяться независимо.

Алгоритм (3) выбран в качестве основного на основе численных экспериментов с различными вариантами регуляризованных регрессионных оценок (гребневая, сжимающая, вращательная). Регуляризация стандартной регрессионной оценки необходима вследствие плохой обусловленности матрицы 5YSYT. Параметр у предложено подбирать эмпирически. При практической реализации (3) обучающие выборки формируются с использованием моделированных (не фактических) спутниковых измерений. Кроме того, показана целесообразность применения метода главных компонент при построении регрессионных оценок типа (3). Использование в т.н. регрессии на главные компоненты .малопараметрических разложений векторов X. Y по

эмпирическим ортогональным функциям позволяет за счет сокращения количества предиктантов и предикторов повысить устойчивость регрессионной оценки без увеличения объема N обучающей выборки.

Эффективность применения оценки (4) зависит от способа определения параметра ук. В результате численных экспериментов предложено оценивать , исходя из известного принципа невязки, с помощью итерационного алгоритма типа Ньютона.

Ввиду отсутствия представительных выборок фактических измерений МТВЗА отработка и испытание предложенного метода тематической обработки проводилась на моделированных данных. Выборки моделированных измерений МТВЗА для различных широтных зон. сезонов и двух типов подстилающей поверхности (суша/море) генерировались с помощью программного комплекса MCWRD5, причем в качестве исходных данных для радиационных расчетов использовались результаты объективного анализа полей Т(р), Q(p) на стандартных изобарических уровнях (в узлах регулярной сетки). Выполненная серия численных экспериментов по восстановлению Т(р), Q(p) в различных условиях (наряду с использованием разных выборок, варьировался уровень инструментального шума) подтвердила работоспособность предложенного метода тематической обработки измерений МТВЗА. Получена и проанализирована статистика ошибок результатов атмосферного зондирования при независимом и последовательном применении алгоритмов (3), (4).

Пример статистики ошибок результатов температурного зондирования для одного численного эксперимента по восстановлению Т(р) (каналы МТВЗА №№6-12, умеренные широты, море. а?=! К) представлен на рис.1. Здесь показаны графики вертикального хода среднеквадратичной ошибки (RMS) восстановления Т(р) с помощью алгоритма (3) -регрессионного оценивания (Regr) и алгоритма (4) численного решения обратной задачи (inv), а также естественной изменчивости (Var) профилей Т(р).

Анализ статистики ошибок результатов температурного зондирования показывает, что предложенный метод тематической обработки данных измерений МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1 позволяет восстанавливать профили Т(р) со средней по слою 1000-100 гПа погрешностью (СКО) в диапазоне 1,0-2,4К. Эти результаты, несмотря на возможный выборочный эффект, соответствуют теоретическим оценкам потенциальной точности данных температурного зондирования.

100 ■ 200 -300 400 ■

•500 -&

600 ■ 700 -800 ■ 300 ■ <000 ■

BMS.VAB Т

х:

• — Reor

• — tnv

Vor

О 1 1 3 4 S

Ws, «Г

Рис. 1 Погрешности восстановления профилей Т(р) для выборки «умеренные широты/море», = 1 К.

Аналогичные исследования и эксперименты по влажностному зондированию атмосферы показывают, что применение предложенного метода тематической обработки данных МТВЗА (каналы 13-15) позволяет восстанавливать профили Q(p) (в терминах отношения смеси) со средней по слою 1000-300 гПа относительной погрешностью в диапазоне 15-35%. Этот результат также не противоречит теоретическим оценкам потенциальной точности результатов влажностного зондирования.

Глава 3 посвящена анализу достоверности фактической информации МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1 и вопросам предварительной обработки (калибровки, корректировки) исходных спутниковых данных. Указанные данные, представленные разработчиками аппаратуры МТВЗА. представляют собой файлы с глобальными монтажами-полями измерений МТВЗА (в терминах электрического сигнала (мВ) для каналов №№1-11, вертикальная поляризация) в узлах регулярной сетки 0,5"х0,5° за 7 дней апреля/мая 2002г.

Параграф 3.1 содержит краткое описание процедур предварительной обработки исходных данных, включая внутреннюю и внешнюю калибровки, формирование файлов с глобальными полями измерений в отдельных каналах.

Приведены результаты визуального (качественного) анализа достоверности фактических данных МТВЗА. т.е. глобальных полей сигналов, зарегистрированных в "прозрачных" (№№1-6) н "температурных" (№№7-11) каналах. Выявленные особенности поведения сигналов в прозрачных каналах, а именно, отсутствие заметных контрастов

при пересечении границы "суша/море" (которые должны быть вследствие более высокого уровня теплового МКВ излучения суши), а также наличие участков орбиты с грубыми искажениями сигнала свидетельствуют о малой достоверности измерений и их непригодности для интерпретации и использования в целях ДЗ.

Более объективная количественная оценка физической достоверности спутниковых измерений МТВЗА и их пригодности для целей ДЗ была получена с помощью сравнительного анализа теоретических (расчетных) и экспериментальных (по данным фактических измерений) зависимостей ме:кду яркосгными температурами У,, У,-и сигналами и» Ц в парах "близких" каналов с номерами ¡о соответственно. Результаты этого анализа полностью подтвердили выводы визуального анализа о малой достоверности и непригодности для целей ДЗ измерений в каналах №№1-6. Измерения в каналах №№7-11 физически достоверны и пригодны для целевого применения (порядка 60% от общего объема).

На основе проведенного анализа в параграфе 3.2 исследована возможность коррекции малодостоверной информации. Для этих целей разработана и апробирована регрессионная методика восстановления (коррекции) сигнала в ¡-ом канале по более достоверным данным в .¡-ом канале:

ииоР = с,и/ + с2и^ (5)

где Ц - сигнал в "референсном" .¡-ом канале; и,.кор - откорректированный сигнал в ¡-ом канале; о.сг - регрессионные коэффициенты корректировки. В качестве иллюстрации использования предложенной методики в диссертации приведены результаты корректировки поля сигналов в канапе №4 над территорией, включающей сушу и море. Скорректированное поле сигнала имеет, в отличие от исходного, четкий контраст при пересечении границы "суша/море", значения и^.кор над сушей больше чем над морем. Таким образом, на качественном уровне применение (5) повышает достоверность измерений (в каналах №№1-6). но количественно оценить точность восстановления сигнала не удалось.

Для тематической обработки данных измерений МТВЗА с помощью алгоритма (4) они должны быть откалиброваны в шкалу яркостных температур. При этом использовался алгоритм статистической линейной регрессии:

У, = а, *и, + 6,. (6)

где '1 - номер канала. У, - яркостная температура, и,. - исходный или скорректированный сигнал в ¡-ом канале МТВЗА. а„ Ь, - калибровочные коэффициенты.

Статистика ошибок регрессионной калибровки измерений МТВЗА в 11-и каналах помещена в табл.4. Калибровка по формуле (6) проводилась для откорректированных по измерениям в 11 - ом канале сигналов и выборки "умеренные широты, суша/море" (5060° с. ш. ,5-12° в. д.). В табл.4 использованы следующие обозначения: rms - СКО; Bias -смещение: Y0 - среднее значение откалиброванной яркостной температуры; Var-естественная изменчивость откалнброванных яркостных температур.

Табл.4. Статистика ошибок абсолютной калибровки данных МТВЗА

№ кан. 1 Cvuia Море

с. ь а £ rms . К bias . К. Y0 .К Var rms • К bias ,К Y0 ,К var ,к

1 1.9 I -0.2 247.4 3.9 1.1 -0.7 190.4 3.7

2 1.9 -0.2 248.0 4.0 1.4 -0.8 194.4 8.8

3 1.9 -0.2 247.5 3.8 1.1 -0.7 182.5 4.1

4 1.9 -0.2 247.6 3.8 1.1 -0.7 185.1 4.1

5 1.9 -0.2 247.8 3.7 1.2 -0.8 192.5 4.3

6 1.8 1 -0.2 248.1 3.4 1.3 -0.8 210.2 3.9

7 1.2 1-0/1 24} 6 ! 2.4 1.3 -1.1 242.5 2 7

8 1.1 ! -0.1 1 239.7 I 1.9 1.3 -1.0 241.3 2.2

9 0.9 ! -0.05 1 234.2 | 1.1 1.2 -0.9 236.3 1.3

10 0.8 1 -0.06 ! 225.8 I 0.7 1.1 -0.04 226.2 0.5

11 1.9 1 -0.1 1 223.3 1 0.8 1.8 -0.6 221.5 0.7

Как видно из табл.4, точность абсолютной калибровки измерений в «температурных» каналах №№ 7-10 составляет 0.8-1.ЗК. что является вполне приемлемым. Увеличение ошибки калибровки измерений в «температурном» канале № 11 до 1.9К можно, повиднмому. объяснить использованием неоткорректированных сигналов (канал № 11 - референсный). а также возрастанием погрешностей результатов объективного анализа полей температуры в слое выше 100 гПа (где находится максимум весовой функции канала № 11).

В глпяе 4 рассмотрены результаты адаптации и испытаний метода тематической обработки фактических измерений МКВ зондировщиков МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1 и AMSU ИСЗ NOAA-16.

В параграфе 4.1 дано описание метода тематической обработки, модифицированного с учетом характеристик фактической информации МТВЗА, а также представлены рез\льтаты численных экспериментов по восстановлению профилей температуры.

Поскольку исследования гл.3 подтверждают линейную зависимость между исходными сигналами U в каналах МТВЗА и Т(р), была исследована применимость регрессионной оценки типа (3). но без предварительной калибровки данных МТВЗА(регрессия на сигнал):

Xpcrpj = С (Uj - Uqj). (7)

Здесь Uj - вектор (5x1) измеренных сигналов в 5 каналах МТВЗА (№№7-11), Uq, -средний вектор измеренных сигналов, С - матрица (шх5) коэффициентов регрессии, j -номер реализации.

Пример статистики ошибок результатов восстановления профилей Т(р) по фактической информации МТВЗА с использованием (7) представлен на рис.2.

Рис.2 Теоретические погрешности восстановления профилей температуры(ЕггТ11еог), стандартное отклонение (StdDev) и естественная изменчивость (Var) восстановленных профилей для выборки «умеренные широты/суша».

Результаты серии аналогичных численных экспериментов для различных географических зон позволили оценить точность восстановления профилей Т(р) с помощью алгоритма (7): для тропиков точность зондирования лежит в пределах 1.5< std (Ti)<3.5 К. а в умеренных широтах - в пределах 1.5< std (Т,)<3.0 К.

Наряду с применением (7), был испытан двухэтапный метод тематической обработки фактических данных МТВЗА, рассмотренный в главе 2. На первом этапе строилась регрессионная оценка (7), а затем, при необходимости, применялся алгоритм (4) численного решения обратной задачи.

Численные эксперименты по восстановленшо профилей Т(р) с помощью двухэтапной процедуры показали малую эффективность 2-го этапа: в среднем, из 100 регрессионных оценок ТДр) только несколько профилей подвергались модификации на

численного решения обратной задачи требуются прокалиброванные спутниковые измерения (в терминах яркостной температуры Тв). Предложенная в главе 3 регрессионная методика калибровки (6) подобна регрессионной оценке (7), вследствие чего построение оценки (7), как правило, обеспечивает достижение порогового значения невязки, т.е. нет необходимости выполнять второй этап тематической обработки. Общий вывод из численных экспериментов сводится к следующему: применение созданного метода тематической обработки к фактическим данным МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1 позволяет получать данные температурного зондирования атмосферы регионального и глобального покрытия с погрешностью (стандартным отклонением) в диапазоне 2,0-3,5К для слоя 1000-400 гПа.

В экспериментах по атмосферному температурному зондированию на основе тематической обработки измерений МТВЗА основные мешающие факторы, а именно, вариации sv. Ts и искажающее влияние облачности и осадков на результаты измерений не учитывались. Значения ev были фиксированы (е„=0,95 для суши, ev=0,6 для водной поверхности), детектирование облачных образований и осадков в поле зрения прибора не проводились. Отказ от учета мешающих факторов при тематической обработке данных МТВЗА объясняется невысокой точностью фактических измерений (вследствие повышенного уровня инструментального шума и довольно больших ошибок регрессионной калибровки). По этим же причинам фактические данные МТВЗА оказались малопригодны для отработки и испытания двухэтапной процедуры восстановления профилей Т(р).

Для решения перечисленных задач (учет мешающих факторов, отработка двухэтапной процедуры обращения) привлекались данные измерений МКВ-зондировщика AMSU-A ИСЗ NOAA-16. Создание эффективных методик учета мешающих факторов необходимо, согласно многочисленным исследованиям отечественных и зарубежных авторов, для повышения точности результатов ТВЗА. В параграфе 4.2 выполнен обзор известных методов учета вариаций излучаггельной способности е,. и температуры Ts подстилающей поверхности в пунктах зондирования. Разработана и испытана на данных AMSU-A ИСЗ NOAA-16 методика учета влияния мешаюшнх факторов (неточное знание с,.. Ts: искажающее влияние облачности), позволяющая повысить точность моделирования измерений AMSU при численном решении обратной задачи (1) и. как следствие, точность результатов температурного зондирования. Предложенная методика является регрессионной. Для построения

линейной регрессионной оценки корректированных модельных измерений в прозрачных каналах используется обучающая выборка пар "фактические/модельные измерения", причем при расчетах модельных яркостных температур значения ev, Ts фиксированы в пределах всей выборки.

В табл. 5 представлена статистика ошибок моделирования фактических измерений AMSU-A в каналах №№3-7,15 до и после применения методики учета мешающих факторов. Использованные обозначения: RMS, StDev, Bias - значения СКО, стандартного отклонения, смещения модельных (до коррекции) измерений AMSU-A; RMS корр, StDev корр, Bias корр - соответствующие величины для модельных откорректированных измерений AMSU-A.

Табл 5. Статистика ошибок моделирования фактических измерений радиометра

AMSU-A в различных каналах.

№ канала AMSU RMS, К RMS корр, К StDev, К StDev корр, К Bias, К Bias корр, К Var.K

3 9.9 2.1 3.5 0.7 -9.2 1.9 4.1

4 3.9 0.7 1.5 0.7 -3.6 0 3.1

5 1.8 0.5 0.6 0.4 -1.6 -0.3 2.8

6 0.2 0.2 0.2 0.2 -0.2 -0.1 2.0

7 0.8 0.6 0.2' 0.2 -0.7 -0.6 1.1

15 11.1 2.1 4.7 0.6 -10.2 2.0 4.8

Большие систематические смещения для моделированных (без коррекции) измерений в «прозрачных» каналах № 3, 4 объясняются использованием фиксированных в пределах всей выборки значений £у, Та.

Данные табл.5 свидетельствуют о достаточной эффективности предложенной методики учета мешающих факторов при моделировании результатов спутниковых МКВ измерений. Методика применима для любых типов подстилающих поверхностей и является "всепогодной", т.к. корректирующие поправки вычисляются и в отсутствии, и 'при наличии облачности. Хорошее количественное соответствие АМБи-А между скорректированными модельными и фактическими измерениями (до ЗК в каналах №№3.4.15 и до 1К в каналах №№5-7) позволяет использовать алгоритм ■ численного решения обратной задачи типа (4) для уточнения начального приближения (регрессионной оценки) профиля Т(р). На основе данных табл.5 уточнены пороговые критерии сходимости по невязке в каждом канале (ЗК в каналах №№3,4,15; 1К в каналах №№5-8) при численном решении обратной задачи.

Для проверки работоспособности двухэтапного метода тематической обработки МКВ-измерений. включающего предложенную методику учета мешающих факторов, выполнено восстановление профилей Т(р) по данным измерений AMSU-A ИСЗ NOAA-16. В численном эксперименте использовались данные измерений в 9-и каналах AMSU-A (№№3-10,15; район восстановления - 50-60° с.ш.; 50-60° в.д.), срок - 02.07.2002г., дневная съемка. Как показали расчеты, второй этап (численное решение обратной задачи) выполнялся примерно для 20% профилей Т(р) из полной выборки. Статистика ошибок результатов температурного зондирования для этого случая приведена на рис.3. Использованные обозначения: RMSregr -СКО регрессионных оценок; RMSinv - СКО результатов численного решения обратной задачи.

100 200 300 400

a soo u 600 700

soo soo

юоо Л-

* -- Var

- -с \

Г /

■ ■>

// /

< »

3 rms, к 4

рис.3 Вертикальные профили СКО регрессионных оценок и результатов восстановления профилей температуры с помощью численного решения обратной задачи по данным

AMSU ИСЗ N0AA-16.

Из рис.3 видно, что итоговые погрешности восстановления Т(р) RMSinv в слое 925-10 гПа находятся в диапазоне 1.5-2.0 К. а в приземном слое точность восстановления Т(р) составляет 2.5-ЗК.

В Заключении перечислены основные результаты. полученные в диссертационной работе:

1. На основе анализа информационного содержания моделированных данных измерений МКВ зондировщика МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" № 1 установлена пригодность спутниковых измерений указанного состава для получения данных ТВЗА регионального и глобального покрытия. Получены оценки теоретической погрешности восстановления

профилей температуры (в пределах 1.0-2.5К для слоя 1000-100 гПа) и влажности (в пределах 10-35 % для слоя 1000-300 гПа).

2. Предложен и испытан на моделированных данных двухэтапный метод обращения измерений аппаратуры МТВЗА, обеспечивающий восстановление искомых профилей температуры и влажности в атмосфере путем последовательного построения регрессионной оценки и ее уточнения с помощью численного решения обратной задачи.

3. Выполнен анализ качества и целевой пригодности фактической информации аппаратуры МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" № 1. Установлена физическая достоверность измерений МТВЗА в "температурных" каналах №№7-11 (примерно 60% от общего объема поступившей информации). Измерения в "прозрачных" каналах №№1-б малодостоверны на большинстве участков орбит (восходящих и нисходящих), их целевое применение затруднено из-за значительных искажений сигнала и повышенного уровня инструментального шума.

4. Предложена и испытана процедура регрессионной коррекции измерений аппаратуры МТВЗА в каналах №№1-11 с использованием результатов измерений в "референсных" каналах с умеренным уровнем измерительной погрешности, позволяющая повысить достоверность спутниковых данных.

5. Предложена и испытана регрессионная процедура абсолютной калибровки данных измерений МТВЗА, базирующаяся на использование совмещенных в пространстве и во времени фактических измерений МТВЗА и данных объективного анализа полей температуры и влажности. Оцененные в терминах СКО погрешности абсолютной калибровки данных МТВЗА в каналах №№7-11 составляют порядка 1.2К, а в каналах №№1-6 порядка 1.9К.

6. С учетом состава и точностных характеристик фактических измерений аппаратуры МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1 был адаптирован метод тематической обработки и на его основе подготовлен программный комплекс построения оценок искомых профилей температуры с помощью модифицированных регрессионного алгоритма и алгоритма численного решения обратной задачи.

сроки, ближайшие к сроку спутниковых измерений. Установлено хорошее качественное соответствие восстановленных и "истинных" полей, получена статистика ошибок результатов спутникового зондирования. Величины СКО для восстановленных профилей температуры находятся в диапазоне 2.0-3.5К для слоя 1000-400 гПа, что примерно соответствует информационному потенциалу фактических измерений МТВЗА и теоретическим оценкам погрешностей результатов температурного зондирования.

8. Создан и испытан на реальных спутниковых данных (ограниченнная выборка измерений модуля AMSU-A ИСЗ NOAA-16 за отдельные сроки 2002г.) регрессионный метод учета мешающих факторов (неточность знания излучатсльной способности и температуры подстилающей поверхности, искажающее влияние облачности), позволяющий повысить точность моделирования спутниковых измерений с помощью имеющегося комплекса радиационных расчетов (без привлечения достоверных оценок Т5 и ev в пунктах спутникового зондирования) и точность результатов температурного зондирования.

9. Выполнена серия численных экспериментов по тематической обработке данных измерений AMSU-A ИСЗ NOAA-16 и восстановлению профилей Т(р) с помощью предложенного двухэтапного метода, включающего разработанную методику учета мешающих факторов. Сопоставление спутниковых оценок Т(р) с "истинными" профилями (данными объективного анализа) демонстрирует работоспособность предложенного метода тематической обработки и его пригодность для восстановления профилей температуры в пунктах спутникового зондирования с приемлемой точностью.

Цитируемая литература

1. Кондратьев К.Я.. Тимофеев IO.iV!. Метеорологическое зондирование атмосферы из космоса. Л. Гидрометеонздат. 1978. 280 с.

2. Тимофеев Ю.М.. Поляков A.B.. Васильев A.B. и др. О микроволновом температурно-влажностном зондированни атмосферы и океана. Изв. РАН. Сер. Физика атмосферы и океана. 1997. т. 33. № 1. с. 53-61.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1) Пегасов В.М. Успенский А.Б. Те.чпературно-влажностное зондирование атмосферы по данным измерений спутникового СВЧ-радиометра МТВЗА - методы и алгоритмы тематической обработки. Сб-к. докладов Всероссийской науч. конф. «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами». г.Муром. 20-22 июня 2001г. Муром. 2001, с. 388-393.

2) Успенский А.Б., Пегасов В.М, Черный И.В. Анализ информационного содержания данных измерений СВЧ-радиометра МТВЗА в задаче температурно-влажностного зондирования атмосферы. Сб-к. докладов Всероссийской науч. конф. «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами». г.Муром, 20-22 июня 2001 г. Муром, 2001, с. 406-410.

3) Пегасов В. М., Успенский А.Б. Методические вопросы обработки данных измерений микроволнового зондировщика МТВЗА КА "Метеор -ЗМ" № 1 в целях температурно-влажностного зондирования атмосферы. Труды НИЦ космической гидрометеорологии «Планета» "Вопросы обработки и интерпретации данных дистанционного зондирования Земли" вып 1 (46) под ред. д.ф.-м.н. В.В.Асмуса, СПб, Гидрометеоиздат, 2004.

4) Пегасов В. М., Успенский А.Б. Численное моделирование дистанционного температурно-влажностного зондирования атмосферы регионального покрытия по данным измерений спутникового микроволнового зондировщика МТВЗА. Сборник тезисов Международного симпозиума стран СНГ «Атмосферная радиация» (МСАР-02), 18-21 июня 2002г., г. Санкт-Петербург. Россия. СПб, 2002, с.110.

5) Черный И.В., Чернявский Г.М., Успенский А.Б., Пегасов В.М. СВЧ-радиометр МТВЗА спутника "Метеор-ЗМ" №1: предварительные результаты летных испытаний. Иссл. Земли из космоса. 2003, №6, с 35-47.

6) Пегасов В.М., Бухаров М.В., Успенский А.Б. Численные эксперименты по восстановлению профилей температуры на основе обработки измерений аппаратуры МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" № 1. Сб-к тезисов Международного симпозиума стран СНГ «Атмосферная радиация» (МСАР-2004), 22-25 июня 2004г., г. Санкт-Петербург, Россия. СПб, 2004. с.21-22.

Пегасов В.М. ¿.^TZce с?'

РНБ Русский фонд

2007-4 18397

/*/«# Зле. /Ш J-Î ?0Q4

Содержание диссертации, кандидата физико-математических наук, Пегасов, Виктор Михайлович

Введение.

Глава 1. Физические основы и средства микроволнового температурно-влажностного зондирования атмосферы со спутников.

1.1. Физические основы микроволнового температурно-влажностного зондирования атмосферы

1.2. Спутниковая аппаратура атмосферного МКВ зондирования

Глава 2. Разработка метода тематической обработки измерений атмосферного

МКВ-зондировщика в целях ТВЗА

2.1. Формулировка обратной задачи ТВЗА

2.2. Радиационные расчеты и моделирование измерений МКВ - радиометров

2.3. Анализ информационного содержания данных МТВЗА

2.4. Разработка метода тематической обработки измерений МКВ -радиометров для получения данных ТВЗА

2.5. Учет вариации излучательной способности подстилающей поверхности при тематической обработке модельных измерений спутниковых МКВ -радиометров

Глава 3. Анализ качества и применимости фактической информации микроволнового радиометра МТВЗА для целей ТВЗА

3.1. Описание и предварительный анализ данных фактических измерений МТВЗА

3.2. Регрессионная процедура корректировки сигналов

3.3. Разработка процедуры абсолютной калибровки спутниковых измерений

Глава 4. Адаптация и испытание метода тематической обработки измерений МКВ радиометров КА "Метеор-ЗМ" №1 и ИСЗ NOAA

4.1. Адаптация метода тематической обработки, численные эксперименты по обращению данных МТВЗА

4.2. Учет влияния мешающих факторов

4.3. Анализ результатов температурного зондирования атмосферы по данным зондировщика AMSU-A ИСЗ N0 А А

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Методы обработки и интерпретации спутниковых микроволновых измерений в целях температурно-влажностного зондирования атмосферы"

Актуальность работы.

Бурное развитие методов дистанционного зондирования (ДЗ) в последние десятилетия связано с новыми возможностями наблюдений из космоса с искусственных спутников Земли (ИСЗ). Измерения со спутников характеристик уходящего электромагнитного излучения системы "атмосфера - подстилающая поверхность" позволяют получать разнообразную информацию о параметрах состояния атмосферы и подстилающей поверхности, необходимую при решении таких задач, как исследование общей циркуляции атмосферы, численный прогноз погоды, слежение за опасными метеорологическими явлениями, изучение климатических изменений и определяющих их факторов.

В настоящее время спутниковые измерения уходящего излучения системы "атмосфера - подстилающая поверхность" производятся в широком диапазоне - от ультрафиолетовой (УФ) до инфракрасной (ИК) и микроволновой (МКВ) областей спектра. В силу разнообразия процессов переноса излучения в системе "атмосфера — подстилающая поверхность" это обеспечивает возможность определения обширной совокупности параметров физического состояния атмосферы и подстилающей поверхности.

Одной из основных задач дистанционного метеорологического зондирования является получение количественных данных о вертикальном распределении температуры Т(р) и влажности Q(p) в атмосфере (р-давление). Информация о Т(р) и Q(p) или данные температурно-влажносткого зондирования атмосферы (ТВЗА) используется в схемах анализа и численного прогноза погоды (ЧПП). Последние исследования по усвоению данных спутникого атмосферного зондирования в прогностических моделях NCEP (США), Метеослужб Великобритании и Канады, ЕЦСПП (Европейский Центр Среднесрочного Прогноза Погоды) говорят о том, что указанные данные могут дополнить и, в значительной степени, заменить наблюдения наземной сети метеорологических станций [49,53]. В связи с этим в последние годы большое внимание уделяется совершенствованию методов ТВЗА, повышению достоверности и точности данных ТВЗА.

Методы ТВЗА базируются на интерпретации данных "косвенных" измерений -измерений интенсивности уходящего теплового излучения системы "атмосфера -подстилающая поверхность" с помощью ИК и МКВ радиометров [2,3,14,15]. Для получения всепогодных данных ТВЗА, т.е. зондирований в условиях наличия а отсутствия облачности с удовлетворительными точностными характеристиками требуется совместный анализ спутниковых измерений ИК и МКВ зондировщиков. Зондирование в условиях безоблачной или малооблачной атмосферы базируется на интерпретации спектрометрических измерений уходящего ИК излучения в полосах поглощения СОг (15 и 4,3 мкм), водяного пара (6,7 мкм) и окнах прозрачности атмосферы (3.7, 10 - 12 мкм) с помощью существующей аппаратуры (ИК-радиометр HIRS/2 на борту ИСЗ серии NOAA). Для зондирования в условиях облачности на зарубежных оперативных метеорологических спутниках серии NOAA, DMSP с конца 70-х годов устанавливаются МКВ радиометры, измерения которых позволяют восстанавливать профили температуры Т(р) и влажности Q(p) в облачной атмосфере.

Первым этапом развития отечественной оперативной системы ТВЗА явился запуск сканирующих ИК радиометров на борту спутников серии "Метеор-2" в 80-х годах. Следующий важный этап - запуск в 2001г. на борту КА "Метеор-ЗМ" №1 первого отечественного МКВ - зондировщика МТВЗА (Модуль Температурно-Влажностного Зондирования Атмосферы). Аппаратура МТВЗА представляет собой многоканальный сканирующий МКВ радиометр, разработанный в Центре Космических Наблюдений (ЦКН) Росавиакосмоса [34,35,40,41]. Аппаратура МТВЗА в составе измерительного комплекса КА "Метеор-ЗМ" №1 была экспериментальной и ее запуск позволил проверить и отработать ряд технических решений. Планируется установка доработанных по результатам испытаний образцов МКВ зондировщиков типа МТВЗА на последующие метеоспутники серии "Метеор-ЗМ", а также на океанографические спутники.

Цель работы.

Целью данного исследования является разработка методов и алгоритмов обработки спутниковых МКВ измерений для получения данных ТВЗА регионального и глобального покрытия.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи: 1. Проанализировать имеющийся положительный опыт использования измерений МКВ-радиометров спутников серии NOAA для получения данных ТВЗА регионального и глобального покрытия.

Л'

2. Исследовать информативность измерений МКВ-радиометра типа МТВЗА и оценить потенциальную точность результатов ТВЗА в зависимости от привлекаемой дополнительной информации.

3. Разработать' и испытать на моделированных данных методы и алгоритмы тематической обработки измерений МКВ-радиометра МТВЗА и восстановления атмосферных профилей Т(р) и Q(p).

4. Подготовить программные средства тематической обработки данных измерений МКВ - радиометров, позволяющие оперативно восстанавливать искомые профили Т(р) и Q(p) в пунктах спутникового зондирования.

5. Выполнить анализ достоверности фактических измерений аппаратуры МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1 и оценить их пригодность для решения задачи ТВЗА.

6. Адаптировать алгоритмы и программное обеспечение к фактической информации МКВ - радиометра МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1, выполнить серию экспериментов по получению данных ТВЗА на основе тематической обработки фактических измерений МТВЗА, оценить точностные характеристики результатов атмосферного зондирования.

7. Проверить работоспособность созданной схемы тематической обработки спутниковых измерений (включая процедуры учета мешающих факторов) на ограниченной выборке фактических данных МКВ - радиометра AMSU ИСЗ NOAA-16.

Использованные материалы.

1. Глобальные данные измерений МКВ-радиометра МТВЗА с КА "Метеор-ЗМ" №1 (каналы 1-11) в терминах выходного электрического сигнала (мВ-милливольты) в узлах регулярной сетки 0,5°х0,5° за периоды 29.04.2002-02.05.2002 и 06.05.2002-07.05.2002.

2. Архив данных объективного анализа метеоэлементов Т(р) и Q(p) из банка гидрометеорологических данных "Прогноз-1060" ГМЦ России.

3. Данные измерений МКВ-радиометра AMSU/ATOYS ИСЗ NOAA (зона Московского приема, каналы №№1-20) в терминах яркостных температур за разные периоды 2002 г. Размер элемента разрешения AMSU меняется от 48x48 км (в надире) до 75^120 км на краях полосы обзора, при совмещении данных AMSU с информацией других приборов пространственное разрешение данных

AMSU искуственно повышают до 24 км в надире и до примерно 60 км на краях полосы обзора [69].

4. Климатический архив значений излучательных способностей подстилающей поверхности по данным МКВ радиометра SSM/I (извлечен из архива ISCCP [61]).

Научная новизна.

1. Разработаны методы и алгоритмы восстановления профилей температуры и влажности в атмосфере на основе тематической обработки данных измерений МКВ - зондировщиков типа МТВЗА, входящих в состав полезной нагрузки отечественных метеоспутников серии "Метеор-ЗМ".

2. Впервые выполнен анализ достоверности и целевой пригодности данных фактических измерений аппаратуры МТВЗА, полученных за период ее функционирования на борту КА "Метеор-ЗМ" №1, разработаны регрессионные процедуры калибровки и коррекции спутниковых измерений уходящего МКВ излучения в "прозрачных" и "температурных" каналах.

3. Созданы и испытаны на моделированной и реальной информации програмные средства калибровки и тематической обработки данных измерений МТВЗА, обеспечивающие восстановление профилей температуры в пунктах спутникового зондирования.

4. Впервые выполнены численные эксперименты по получению данных температурного зондирования атмосферы регионального и глобального покрытия на основе "обращения" фактических измерений аппаратуры МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1, получены оценки точности результатов спутникового зондирования.

5. Испытан метод тематической обработки измерений МКВ зондировщика на реальных данных радиометра AMSU ИСЗ NOAA-16, включающий процедуру учета мешающих факторов.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Результаты анализа информационного содержания данных измерений МКВ-зондировщика МТВЗА.

2. Результаты анализа достоверности и целевой пригодности данных фактических измерений аппаратуры МТВЗА на борту КА "Метеор-ЗМ" №1. Результаты коррекции и калибровки спутниковых микроволновых измерений.

3. Метод тематической обработки данных измерений МКВ - радиометра типа МТВЗА для дистанционного определения профилей температуры в атмосфере.

4. Метод учета влияния мешающих факторов (неточное знание излучательной способности подстилающей поверхности, искажающее влияние облачности и осадков) при тематической обработке МКВ-измерений радиометра AMSU ИСЗ NOAA-16.

5. Результаты численных экспериментов по восстановлению профилей температуры, оценки точностных характеристик спутникового зондирования на основе тематической обработай данных фактических измерений МКВ зондировщиков спутников "Метеор-ЗМ" №1 hNOAA-16.

Практическая ценность.

Практическая ценность работы состоит в создании методов анализа и тематической обработки данных измерений спутниковых МКВ зондировщиков типа МТВЗА. Разработанные процедуры калибровки и коррекции спутниковых данных, алгоритмы "обращения" измерений уходящего МКВ излучения позволяют проводить анализ физической достоверности и целевой пригодности спутниковой информации, создавать на основе разработанных прототипов технологии оперативного получения данных всепогодного температурно-влажностного зондирования атмосферы путем тематической обработки измерений с будущих спутников серии "Метеор-ЗМ". Подготовленные программные комплексы будут использоваться для анализа и интерпретации информации аппаратуры типа МТВЗА в рамках летных испытаний следующих КА серии "Метеор-ЗМ".

Апробация работы.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Ученом Совете и на научных семинарах НИЦ "Планета", на Всероссийской научной конференции "Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами" (Муром, 20-22 июня 2001г.), на Международных Симпозиумах стран СНГ «Атмосферная радиация» (МСАР-02, 18-21 июня 2002; МСАР-2004, 22-25 июня 2004, Санкт-Петербург).

Публикации.

Основные результаты диссертационной работы изложены в следующих публикациях:

1) Пегасов В.М, Успенский А.Б. Температурно-влажностное зондирование атмосферы по данным измерений спутникового СВЧ-радиометра МТВЗА - методы и алгоритмы тематической обработки. Сб.докл. Всерос.науч.конф. «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами.» Г.Муром, 2001, с. 388-393.

2) Успенский А.Б., Пегасов В.М, Черный И.В. Анализ информационного содержания данных измерений СВЧ-радиометра МТВЗА в задаче температурно-влажностного зондирования атмосферы. Сб.докл. Всерос.науч.конф. «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами.» Г.Муром. 2001. с. 406-410.

3) Пегасов В. М., Успенский А.Б. Методические вопросы обработки данных измерений микроволнового зондировщика МТВЗА КА "Метеор —ЗМ" № 1 в целях температурно-влажностного зондирования атмосферы. Труды НИЦ космической гидрометеорологии Планета "Вопросы обработки и интерпретации данных дистанционного зондирования Земли" вып 1 (46) под ред. д.ф.-м.н В.В. Асмуса, СПб, Гидрометеоиздат, 2004.

4) Пегасов В. М., Успенский А.Б. Численное моделирование дистанционного температурно-влажностного зондирования атмосферы регионального покрытия по данным измерений спутникового микроволнового зондировщика МТВЗА. Сборник тезисов международного симпозиума по атмосферной радиации МСАР-2, 18-21 июня 2002г., г. Санкт-Петербург, с. 110.

Диссертационная работа имеет следующую структуру:

Первая глава носит обзорный характер. Кратко рассмотрены физические основы микроволнового дистанционного зондирования атмосферы, постановка обратной задачи ТВЗА, дано описание спутниковых МКВ зондировщиков. Отмечены преимущества и недостатки использования спутниковых измерений уходящего МКВ излучения в целях ТВЗА, по сравнению с использованием измерений ИК зондировщиков. Основное преимущество - возможность получения достоверных данных ТВЗА независимо от наличия или отсутствия облачности в поле зрения прибора. Недостатки - необходимость учета "нечерноты" подстилающей поверхности (изменчивость излучательной способности подстилающей поверхности), а также ухудшенное, по сравнению с результатами зондирования на основе данных ИК зондировщиков, пространственное разрешение.

Представлено описание первого отечественного МКВ зондировщика МТВЗА, созданного в ЦКН Росавиакосмоса и установленного на борту КА "Метеор-ЗМ" №1. Прибор МТВЗА относится к классу спутниковых МКВ радиометров нового поколения, совмещающих в себе функции сканера и зондировщика. Измерения уходящего теплового излучения с помощью аппаратуры МТВЗА позволяют восстанавливать вертикальные профили температуры и влажности в атмосфере при наличии и отсутствии облачных образований в поле зрения прибора [35,69].

Глава 2 диссертации посвящена обзору методов восстановления профилей T(p),Q(p) по спутниковой информации и разработке метода тематической обработки данных измерений МКВ зондировщиков типа МТВЗА в целях ТВЗА, который представляет собой комбинацию регрессионного метода и метода численного решения обратной задачи. В ней приводятся результаты анализа информационного содержания данных измерений МКВ-радиометра МТВЗА, расчеты количественных показателей информативности, а также оценки потенциальной точности результатов зондирования, разработан и испытан метод тематической обработки данных МКВ-измерений, оценена точность данных ТВЗА, полученных с помощью предложенного метода.

Для восстановления профилей Т(р) и Q(p) по данных измерений аппаратуры МТВЗА были рассмотрены 3 схемы: использование линейной регрессионной оценки; численное решение обратной задачи; комбинированное использование регрессии и решения обратной задачи. При этом, поскольку реальные измерения аппаратуры МТВЗА на данном этапе исследований не использовались (были недоступны большую часть времени работы над диссертацией), численные эксперименты по восстановлению Т(р) и Q(p) проводились по замкнутой схеме (спутниковые измерения моделировались по данным объективного анализа).

В третьей главе оценивается применимость данных фактических измерений МКВ-радиометра МТВЗА для целей температурного зондирования атмосферы (ТЗА), произведены корректировка измерений в каналах МТВЗА с большим уровнем инструментального шума и абсолютная расчетная калибровка данных МТВЗА.

Для качественной оценки достоверности фактических измерений МКВ-радиометра МТВЗА был проведен визуальный анализ глобальных полей данных МТВЗА. Дополнительно для оценки достоверности был осуществлен сравнительный анализ моделированных и фактических измерений МТВЗА. На основе проведенного анализа выявлена необходимость коррекции малодостоверной информации. Для этих целей была разработана и апробирована методика восстановления информации в отдельных каналах радиометра по более достоверной информации в другом канале. Для последующей обработки данные измерений МТВЗА были откалиброваны в шкалу яркостных температур. При этом использовался алгоритм статистической линейной регрессии.

В четвертой главе рассмотрены вопросы адаптации и испытаний алгоритма тематической обработки реальных МКВ-измерений, оценена информативность измерений в пригодных для целей ТЗА каналах МТВЗА, получены результаты глобального и регионального восстановления профилей Т(р) по фактической информации МКВ-радиометра МТВЗА (каналы №№7-11). Создана и испытана методика учета влияния мешающих факторов применительно к данным МКВ - радиометра AMSU ИСЗ NOAA-16. Осуществлена проверка работоспособности двухэтапного метода тематической обработки МКВ измерений на материале информации МКВ - радиометра AMSU ИСЗ NOAA-16.

В заключении дан перечень основных результатов, полученных в диссертационной работе.

Заключение Диссертация по теме "Физика атмосферы и гидросферы", Пегасов, Виктор Михайлович

Основные результаты и выводы:

1. Выполнен анализ информационного содержания спутниковых данных применительно к задаче температурного зондирования атмосферы для доступного набора измерений в 5 каналах МТВЗА;

2. Предложены и испытаны на реальных данных два метода «обращения» измерений # МТВЗА, которые обеспечивают восстановление профилей Т(р) в пунктах спутникового зондирования: (1) - регрессионная процедура «обращения» - "регрессия на сигнал"; (2) двухэтапный метод «обращения». Анализ погрешностей восстановления профилей Т(р) не выявили явного преимущества одного метода перед другим. Общий уровень ошибок восстановления профилей температуры по фактическим данным МТВЗА в слое 1000 - 400 гПа составляет 2-3,5К.

3. Произведено глобальное восстановление профилей Т(р) по данным МТВЗА. Показано количественное и хорошее качественное соответствие между восстановленными полями Т(р) и истинными значениями Т(р).

4. Создан и испытан эффективный метод учета мешающих факторов при моделировании измерений МКВ-радиометра AMSU ИСЗ NOAA-16.

5. Выполенна серия численных экспериментов по тематической обработке фактических измерений МКВ радиометра AMSU ИСЗ NOAA-16 и восстановлению профилей температуры, показавшая работоспособность предложенного двухэтапнош метода обращения МКВ измерений (с включением метода учета мешающих факторов). Точностные характеристики результатов температурного зондирования близки к достигаемым современными зарубежными схемами тематической обработки данных ИСЗ NOAA [69].

Заключение

Диссертационная работа посвящена созданию метода восстановления профилей температуры и влажности атмосферы по данным измерений МКВ зондировщиков типа МТВЗА, устанавливаемых на российских метеорологических ИСЗ серии "Метеор-ЗМ". В результате проведенного исследования получены следующие основные результаты:

1. На основе анализа информационного содержания моделированных данных измерений МКВ зондировщика МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" № 1 установлена целевая пригодность спутниковых измерений указанного состава для получения данных ТВЗА регионального и глобального покрытия. Получены оценки теоретической погрешности восстановления профилей температуры (в пределах 1.0-2.5К для слоя 1000-100 гПа) и влажности (в пределах 10-35 % для слоя 1000-300 гПа).

2. Предложен и испытан на моделированных данных двухэтапный метод "обращения" измерений аппаратуры МТВЗА, обеспечивающий восстановление искомых профилей температуры и влажности в атмосфере путем последовательного построения регрессионной оценки и ее уточнения с помощью численного решения обратной задачи.

3. Выполнен анализ качества и целевой пригодности фактической информации аппаратуры МТВЗА К А "Метеор-ЗМ" № 1. Установлена физическая достоверность измерений МТВЗА в "температурных" каналах №№7-11 (порядка 60% от общего объема поступившей информации). Измерения в "прозрачных" каналах №№1-6 малодостоверны на большинстве участков орбит (восходящих и нисходящих), их целевое применение затруднено из-за повышенного уровня инструментального шума.

4. Предложена и испытана процедура регрессионной коррекции измерений аппаратуры МТВЗА в каналах №№1-11 с использованием результатов измерений в "референсных" каналах с умеренным уровнем инструментального шума, позволяющая повысить достоверность спутниковых данных.

5. Предложена и испытана регрессионная процедура абсолютной калибровки данных измерений МТВЗА, базирующаяся на использование совмещенных в пространстве и во времени фактических измерений МТВЗА и данных объективного анализа полей температуры и влажности. Оцененные в терминах СКО погрешности абсолютной калибровки данных МТВЗА в каналах №№7-11 составляют порядка 1.0К, а в каналах №№1-6 порядка 1.9К.

7. Выполнена серия численных экспериментов по получению данных температурного зондирования атмосферы глобального и регионального покрытия на основе тематической обработки фактических измерений МТВЗА за несколько сроков апреля, мая 2002 г. Построены глобальные поля восстановленных профилей температуры на стандартных изобарических уровнях в слое 1000-100 гПа и сопоставлены с "истинными" полями-результатами объективного анализа полей метеоэлементов за сроки, ближайшие к сроку спутниковых измерений. Установлено хорошее качественное соответствие восстановленных и "истинных" полей, получена статистика ошибок результатов спутникового зондирования. Величины СКО для восстановленных профилей температуры находятся в диапазоне 2.0-3.5К для слоя 1000-400 гПа, что примерно соответствует информационному потенциалу фактических измерений МТВЗА и теоретическим оценкам погрешностей результатов температурного зондирования.

8. Создан и испытан на реальных спутниковых данных (ограниченнная выборка измерений модуля AMSU-A ИСЗ NOAA-16 за отдельные сроки 2002г.) регрессионный метод учета мешающих факторов (неточность знания излучательной способности и температуры подстилающей поверхности, искажающее влияние облачности), позволяющий значительно повысить точность моделирования спутниковых измерений с помощью имеющегося комплекса радиационных расчетов (без привлечения данных о Ts и бу в пунктах спутникового зондирования) и точность результатов ТЗА.

9. Выполнена серия численных экспериментов по тематической обработке данных измерений AMSU-A ИСЗ NOAA-16 и восстановлению профилей Т(р) с помощью предложенного двухэтапного метода, включающего разработанный метод учета мешающих факторов. Сопоставление результатов спутникового зондирования с "истинными" профилями (результатами объективного анализа) демонстрирует работоспособность предложенного метода тематической обработки и его пригодность для восстановления профилей температуры в пунктах спутникового зондирования с приемлемой точностью.

Автор выражает искренние благодарности; научному руководителю доктору физ-мат наук Успенскому А.Б. за постановку задач, ценные советы и замечания и поддержку во время работы над диссертацией, доктору физ-мат наук Черному И.В. (ЦКН Росавиакосмос) за предоставление архива фактических измерений аппаратуры МТВЗА КА "Метеор-ЗМ" №1, кандидату физ-мат наук Бухарову М.В. за ценные советы и замечания, сделанные в ходе выполнения работы, сотрудникам НИЦ Планета - зав. отделом к.т.н Соловьеву В.И. за помощь в техническом обеспечении выполненных работ и ценные советы, зав. лаб. Кухарскому А.В. за советы, связанные с программированием на языке Fortran, а также всем коллегам, принимавшим участие в обсуждении результатов исследований. т т

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата физико-математических наук, Пегасов, Виктор Михайлович, Москва

1. Алдухов О.А., Гордин В.А.: Трехмерные корреляционные функции основных аэрологических величин свободной атмосферы. Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2001. N. 37(1), стр. 3-23.

2. Арманд Н,А. Дистанционные методы изучения земной поверхности и атмосферы Земли в СВЧ диапазоне радиоволн. Иссл. Земли из космоса. 1980, №1, с 95-105.

3. Башаринов АЕ, Гурвич АС. Егоров С.Т. Радиоизлучение Земли как планеты. -Москва, Наука, 1974,188 е., 112 с.

4. Бухаров М.В., Геохланян Т.Х., Халин Ю.Б. Интегральные влажносгные параметры атмосферы над океанами по информации микроволнового радиометра МИВЗА. -Метеорология и гидрология, 2003 № 12, с. 46-55.

5. Голуб Дж., Ван Лоун Ч. Матричные вычисления. IIM., «Мир», 1999, 548 с.

6. Грачев В Ж, Успенский А.Б., Федоров В.В. Использование априорной статистической информации при выборе параметрического представления метеоэлементов. Труды ГосНИЦИПР, 1978, в. 9, с. 25-35.

7. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии М., Финансы и статистика, 1981. 302 с.

8. Жевакин С.А., Наумов А.П. Распространение сантиметровых, миллиметровых и субмиллиметровых волн в земной атмосфере. Изв. Вузов. Радиофизика. 1967. т. 10, №9-10, с. 1213-1243.

9. Заболотских Е.В. Восстановление влагосодержания атмосферы и приводного ветра с помощью нейронно-сетевых алгоритмов по спутниковым микроволновым измерениям. //Кандидатская диссертация. СПб, 2001,207 с.

10. Заболотских Е.В., Тимофеев Ю.М., Успенский А.Б., и др. О точности микроволновых спутниковых измерений скорости приводного ветра, влагосодержание атмосферы и водозапаса облаков Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2002, т.38, №5, с. 670-675.

11. Зуев В.Е., В.С.Комаров. Статистические модели температуры и газовых компонент атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1986,264 с.

12. Козлов В.П. Математические вопросы обращения радиационных данных. В сб. «Инверсия Абеля и ее обобщения». 1978. Новосибирск, Наука, с. 68-95.

13. Козлов B.IL , Тимофеев Ю.М., Поляков АВ. Регрессионный подход к расчетной абсолютной калибровке спутниковых ИК-радиометров. Изв. РАН сер. Физика атмосферы и океана. 1993г. т.29, №5, с. 634-638.

14. Кондратьев К.Я., Тимофеев Ю.М. Термическое зондирование атмосферы со спутников. Л.: Гидрометеоиздат, 1970.410 с.

15. Кондратьев К.Я., Тимофеев Ю.М. Метеорологическое зондирование атмосферы из космоса. Л. Гидрометеоиздат, 1978,280 с.

16. Морозов В. А Регулярные методы решения некорректно поставленных задач. М. Изд-во МГУ, 1974.360с.

17. Обухов А.М. О статистических ортогональных разложениях эмпирических функций. // Изв. АН СССР. Сер. Геофиз. 1960, № 3, с. 432-439.

18. Pao С.Р. Линейные статистические методы и их применение М. Наука, 1968. 548 с.

19. Руководство по использованию спутниковых данных в анализе и прогнозе погоды. / Под ред. И.П. Ветлова, Н.Ф.Вельтшцева Л. Гидрометеоиздат, 1982. - 300 с.

20. Себер Д. Линейный регрессионный анализ М. Мир, 1980.456 с.

21. Соловьев В.И., Успенский А.Б., Кухарский А.В. Температурно-влажностное зондирование атмосферы регионального покрытия по данным ИСЗ «NOAA-16» Метеорология и гидрология. 2002.N2.c.52-53.

22. Соловьев В .И., Успенский А.Б. Кухарский А. В. Опыт регионального температурно-влажностого зондирования атмосферы по данным ИСЗ "NOAA". Метеорология и гидрология. 2003, №3, с.38-46.

23. Тимофеев Ю.М., Поляков А.В., Васильев А.В. и др. О микроволновом температурно-влажностном зондировании атмосферы и океана. Изв. АН. Физика атмосферы и океана. 1997, т. 33, № 1, с. 53-61.

24. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М. Наука, 1974, 223 с.

25. Успенский А.Б., Федоров В.В. Вычислительные аспекты метода наименьших квадратов при анализе и планировании регрессионных экспериментов. М. Изд-во МГУ. 1975, 168 с.

26. Успенский АЛ>. Обратные задачи математической физики анализ и планирование экспериментов. - В кн. Математические методы планирования эксперимента. -Новосибирск, Наука, 1981, с. 199-242.

27. Успенский АБ., Романов С.В., Троценко АН. Моделирование дистанционных измерений вертикального распределения озона в атмосфере по данным спутниковых ИК зондировщиков высокого спектрального разрешения. Исследование Земли из космоса, 2003, N 1, с.49-57

28. Успенский АБ., Романов С.В., Троценко А.Н. Применение метода главных компонент для анализа данных перспективных атмосферных ШС-зондировщиков. // Иссл. Земли из космоса, 2003, N3, с.

29. Успенский А.Б. Дистанционное зондирование атмосферы с помощью спутниковых Фурье-спектрометров. Труды Межд.Конф, "Математические методы в геофизике" Новосибирск, 8-12.10.2003. ИВМ и МГ, Новосибирск, 2003.

30. Черный И.В. Исследование и разработка аэрокосмических радиометрических систем СВЧ-диапазона для зондирования океана и атмосферы. Докторская диссертация, М. 2001, 228с.

31. Черный И.В., Чернявский Г.М., Успенский А.Б., Пегасов В.М. СВЧ-радиометр МТВЗА спутника "Метеор-ЗМ" №1: предварительные результаты летных испытаний. Иссл. Земли из космоса. 2003, №6, с 35-47.

32. Эткин B.C., Боярский Д.А., Кузьмин А.В. и др. СВЧ-скаттерометры и радиометры космического базирования для исследования Земли. ИКИ РАН, препринт-1894.1994, 52с.

33. Alishouse J.C., Snider J.B., Westwater E.R. et al. Determination of cloud liquid water content using the SSM/L IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens., 1990, v.28, №5, pp. 817-822.

34. Bizzarri B. Short history of sounders and imagers for meteorology Jan. 2001, 66p. http:/cimss.ssec. wisc.edu/

35. Burns B.A. Simulation of AMSU temperarure profiling errors due to uncertainties in microwave land surface emissivity. Techn. Proc. 10-th Intern. TOVS Study Conf., 1999, pp. 56-59.

36. Cherny I.V., Chernyavsky G.M., Nakonechny V P., Pantsov S.Yu. Spacecraft "Meteor-3M" Microwave Imager/Sounder MTVZA: First Results of IGARSS'2002 Symposium, Toronto, Canada June 2002.

37. Cherny I.V. and V.Yu.Raizer. Passive microwave remote sensing of oceans. Wiley-Praxis, Chichester, 1998, 195 p.

38. Claassen J.P. and Fung A.K. The Recovery of Polarized Apparent Temperature Distributions of Flat Scenes from Antenna Temperature Measurements. /ЛЕЕЕ Transactions on Antenna and Propagation, vol. AP-22, N 3, pp. 433-442, 1974.

39. Crone L.J., McMillin L.M., Grosby D. S. Constrained regression in satellite meteorology. J Appl. Meteorol., 1996, v.35, pp 2023-2035.

40. English S.J Estimation of temperature and humidity profile information from microwave radiances over different surface types. Journ. Appl. Meteorol. 1999.v.3 8.-p. 1526-1541

41. English S J., A fast generic millimeter wave ocean emissivity model. Techn. Proc. 10-th Intern. TOVS Study Conf., 2000, pp. 178-183.

42. English S.J., Hewison. A fast generic millimeter-wave emissivity model. Proc, SPIE, 1998, 3503, pp. 288-300.

43. English S.J., Jones D.C., Dibben P.C. et al. The impact of cloud and precipitation on ATOVS soundings. Techn. Proc. 10-th Intern. TOVS Study Conf., 2000, pp. 184-190.

44. English S.J., Renshow R.J., Dibben P.C. et al. The AAPP module for identifying precipitation, ice cloud, liquid water, and surface type on the AMSU-A grid. Techn. Proc. 9-th Intern. TOVS Study Conf,, 1997, ECMWF, pp, 119-130.

45. English S.J., Renshow R.J., Smith A. J. et al.Current status in the assimilation of TOVS and ATOVS radiances at the UK Met. Office. Techn. Proc. 11-th Intern. TOVS Study Conf., 2001, pp. 79-89.

46. Eyre J.R, A fast radiative transfer model for satellite sounding systems, ECMWF Tech. Memo, 1991, vol. 176, 28 p.

47. Felde G.W., Pickle J.D. Retrieval of 91 and 150 GHz Earth surface emxssivities. J. Geophys. Res., 1995, v. 100, pp. 20855-20866.

48. Fleming H.E., Crosby D.S., Neuendorffer A.C, Correction of satellite temperature retrieval errors due to errors in atmospheric transmittances. J. Clim. Appl. Meteorol. 1986, v. 25, N 6, pp. 869-882.

49. Gadd A.J., Barwell B.R., Cox S J. et al. Global processing of satellite sounding radiance in a numeric weather prediction system. Quart. J. Roy. Meteor, Soc., 1995, v. 121, pp, 615-630.

50. Garand L., Turner D.S., Larocque M. An overview of the results from the HLRS-AMSU intercomparison of radiative transfer codes. Techn. Proc. 11-th Intern. TOVS Study Conf., 2001, pp. 101-104.

51. Grody N,C. Remote sensing of the atmosphere from satellites using microwave radiometry. In Atmosphere Remote Sensing by Microwave radiometry. M.A. Janssen., Ed., 1993, Wiley and Sons, pp. 259-334.

52. Grody N.C. Surface identification using satellite microwave radiometers. IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens., 1998, v.26, pp. 850-859.

53. Goldberg M.D. Climate quality datasets from the AMSU-A. Tech. Proc. 11-th Intern. TOVS Study Conf, 2001, pp. 105-112.

54. Goldberg M.D. Generation of retrieval products from AMSU-A. Methodology and validation. Tech, Proc. 10-th Intern. TOVS Study Conf., 1999, pp. 219-229.

55. Handbook Use of Radio Frequency Spectrum for meteorology. http://www.wmo.ch/web/www/TEM/SG-RFC/Handbook.htm

56. Hollinger J. P., Peirce JX., Рос G.A. SSM7I Instrument and Evaluation. ШЕЕ Trans. Geosci. Elec., 1990, v.28, pp. 781-790.61. http://isccp.giss.nasa.gov/products/browsesurf.html. ISCCP Surface Climatology.

57. Isaacs R.G., Deblonde G, Water vapor profile retrievals at 183 GHz; land vs ocean and clear vs cloudy. AFGL-TR-85-0095.1985, Sci. Rep. №4,188p.

58. Isaacs R.G., Hoftman R.N., Kaplan L.D. Satellite remote sensing of meteorological parameters for global numerical weather prediction. Rev. Geophys., 1986, v.24, pp. 701-703.

59. Isaacs R.G. Review of 183 GHz moisture profile retrieval studies. AFGL-TR-870127. 1987, Sci. Rep. №1,44p.

60. Jones A.S., Vonder Haar T.H Retrieval of microwave surface emittance over land using coincident microwave and infrared satellite measurements. J. Geophys. Res., 1997, v. 102, pp. 13609-13626.

61. Kelly G., Bauer P, The use of AMSU-A surface channels to obtain surface emissivity over land, snow and ice for NWP. Tech. Proc. 11-th Intern. TOVS Study Conf., 2001, pp. 167-179.

62. Kerr Y.H., Njoku E.G. A semi-empirical model for interpreting microwave emission from semiarid land surface as seen from space. IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens., 1990, v.28 (3), pp. 384393.

63. Kleespies T J. Preparations for ATOVS data at NOAA/NESDIS. Proc. 8-th Intern. TOVS Study Conf., 1995, pp. 306-311.

64. Li J, W.W.Wolf, W.PMenzel et al. Global soundings of the atmosphere from ATOVS measurements: The algorithm fhd validation. J. Appl. Meteorol. 2000, v. 39,1248-1268.

65. Liebe H.J. MPM-an atmospheric millimeter wave propagation model. Intern. J. Infrared and millimeter waves. 1989, №10, pp.631-650.

66. Marks G.J. and C.D. Rodgers. A retrieval method for atmospheric composition from limb emission measurements. J. Geophys. Res., 1993, 98, ND5 14939-14953

67. McFarland M.J., Miller R.L., Neale C.M.U. Land surface temperature derived from the SSM/I passive microwave brightness temperature. IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens., 1990, v.28, №5, pp. 839-845.

68. Meeks M.L., Lilley A.E. The microwave spectrum of oxygen in the earth's atmosphere. J. Geophys. Res., 1963, v. 68, pp. 1683-1703.

69. Menzel W.P. Application with meteorological satellites. Tech. Doc. WMO/TD № 1078, Sat -28. 2001.

70. Prigent C,, Mathews E., Rossow R Microwave land surface emissivities estimated from SSM/I observations. J. Geophys. Res., 1997, №102, pp. 21867-21890.

71. Reale A.L. Scientific status for NOAA and DMSP operational sounding. Proc. 8-th Intern. TOVS Study Conf., 1995, pp. 408-412.

72. Reale A.L. NOAA operational sounding products from Advanced TOVS polar orbiting environmental satellites //NOAA Techn. Rep. NESDIS 102. Washington D.C. Aug 2001.61 p.

73. Rodgers C.D. Retrieval of atmospheric temperature and composition from remote measurements of thermal radiation. //Rev. Geophys. And Space Phys. 1976,14, pp. 609-624.

74. Rodgers C.D. The characterization and error analysis of profiles retrieved from remote sounding measurements. J. Geophys. Res., 1990, v. 95, pp. 55-87.

75. Rodgers C D. Inverse methods for atmospheric sounding: theory and practice. // World Sci. Publishing Co. 2000. 238 p.

76. Rosenkranz P.W, Retrieval of temperature and moisture profiles from AMSU-A and AMSU-B measurements. IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens., 2001, v.39, №11, pp.2429-2435.

77. Rosenkranz P.W., Komichap M, I., Staelin D.H. A method for estimating of atmosphere water vapor profiles by microwave radiometry. J. Appl. Meteor., 1982, v. 21, pp 1364-1370.

78. Saunders R.W. A note on the Advanced Microwave Sounding Unit, Bull.Amer. Meteor. Soc., 1993, v.74, pp. 2211-2212.

79. Saunders R. W, RTTOV-7 Science and Validation Report. Eumetsat. 2002. 5 lp.

80. Saunders R.W., Brunei P. RTTOV-7 Technical Report. NWP SAF-MO-TR-009 ver. 1. 2002. 30p.

81. Saunders R.W., Matricardi M., Brunei P. A fast radiative transfer model for assimilation of satellite radiance observations- RTTOV-5. ECMWF Res.Dep.Tech.Memo. №282,1999, 29p.

82. Smith W.L., Hayden C.M., Wark D.Q., Mc Millin L. M. The T1ROS-N operational vertical sounder. Bull. Amer. Meteor. Soc. 1979, v.60, pp. 1177-1187.

83. Smith W.L., Woolf H.M. The use of eigenvectors of statistical covariance matrices for interpreting satellite sounding radiometer observations. // J. Atm. Sci,, 1976, v.33, N 7,1127-1140.

84. Staelin D.H., Cassel A.L., Kunzi K.F. et al. Microwave atmospheric temperature sounding: effects of clouds on the Nimbus-5 satellite data. J. Atmos. Sci., 1975, v.32, pp. 1970-1976.

85. Staelin D.H., Kunzi K.F., Pettyjohn R.L. et al. Remote sensing of atmospheric water vapor and liquid water with the NIMBUS-5 microwave spectrometer.

86. Uspensky A.B. et al. Sounding instruments for future Russian meteorological satellites Techn. Proc.lO111 Intern.TOVS Study Conf. Boulder CO. 1999. pp.533-544.

87. Uspensky A.B., Cherny I.V,, Chernoavsky G.M. Microwave sounding instruments for future Russian meteorological satellites. Techn Proc. 11th Intern. TOVS Study conf, Budapest, Hungary. 20.09-26.09 2000, pp.399 405.

88. Wang J.R., Chang L.A. Retrieval of water vapor profiles from microwave radiometric measurements near 90 and 183 GHz. J. Appl. Meteor., 1990, v. 29, pp 1005-1013,

89. Weng F. Microwave land emissivity model developed for satellite data assimilation and remote sensing applications. Tech. Proc. 11-th Intern. TOVS Study Conf,, 2001, pp. 423-428.

90. Wilheit T.T. An algorithm for retrieving water vapor profiles in clear and cloudy atmospheres from 183 GHz radiometric measurements, simulation studies, J, Appl. Meteor., 1990, v. 29, pp 508-515.

Информация о работе

Пегасов, Виктор Михайлович
кандидата физико-математических наук
Москва, 2004
ВАК 25.00.29

Диссертация

Методы обработки и интерпретации спутниковых микроволновых измерений в целях температурно-влажностного зондирования атмосферы - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Методы обработки и интерпретации спутниковых микроволновых измерений в целях температурно-влажностного зондирования атмосферы - тема автореферата по наукам о земле, скачайте бесплатно автореферат диссертации

Похожие работы