Способ оценки водозапаса облаков над океаном по данным измерений спутникового микроволнового радиометра amsr2

Изобретение относится к области метеорологии и может быть использовано для оценки водозапаса облаков над океаном. Сущность: получают значения радиояркостных температур по четырем радиометрическим каналам, имеющим частоты 18,7 ГГц горизонтальной поляризации, 23,8 ГГц вертикальной поляризации, 36,5 ГГц горизонтальной поляризации и 36,5 ГГц вертикальной поляризации. Вычисляют значения водозапаса облаков с использованием зависимости, учитывающей значения радиояркостной температуры и коэффициентов настроенной Нейронной Сети. При этом численные значения упомянутых коэффициентов получают математическим моделированием уходящего излучения системы Океан - Атмосфера и проведением численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи. Причем при моделировании излучения используют модель зависимости излучения океана от скорости ветра. Технический результат: повышение точности оценки, расширение диапазона условий применения.

Реферат

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/м2, 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.

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/м2 для водозапаса, не превышающего 0.5 кг/м2, 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.

Способ оценки водозапаса облаков над океаном по данным измерений спутникового микроволнового радиометра AMSR2 заключается в получении значений радиояркостных температур (Тя) по четырем радиометрическим каналам K и Kа-диапазона электромагнитного спектра и вычислении значений водозапаса облаков с использованием зависимости, учитывающей значение радиояркостной температуры (Тя) и коэффициентов предварительно настроенной Нейронной Сети. Используемые радиометрические каналы имеют следующие частоты и поляризационные режимы: υ1=18.7 ГГц горизонтальной поляризации, υ2=23.8 ГГц вертикальной поляризации, υ3=36.5 ГГц горизонтальной поляризации и υ4=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 Тя - 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.

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/м2 (до 2 кг/м2), ветра со скоростями, превышающими 15 м/с (до 70 м/с)), исключая осадки и мощную облачность с водозапасом, превышающим 2 кг/м2. 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.

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/м2 (до 2 кг/м2).

Поставленная цель оценки водозапаса облаков может быть достигнута следующим образом:

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 (T1я18.7Г, T2я23.8В, T3я36.5Г, T4я36.5В.

2) К извлеченным радиояркостным температурам добавляются калибровочные поправки:

T1=T1-2.1;

Т22-2.5;

Т33+2.0;

Т44+2.2.

3) Водозапас облаков W вычисляется по следующей формуле:

,

где

W - водозапас облаков в кг/м2;

W0 - нормировочный показатель настроенной Нейронной Сети в кг/м2;

ω0,1,2(W,B) - весовые коэффициенты (W) смещения (В) на входящем (0), скрытом (1) и выходящем (2) уровнях;

n - номер обрабатывающего нейрона n=1, …5;

Т1,2,3,4 - радиояркостные температуры в радиометрических каналах 1,2,3,4;

i - номера каналов радиометра, измерения в которых используются в расчетах.

Нижеприведенные комбинации частот и режимов поляризации радиометрических каналов (υ1, υ2, υ3, υ4) и коэффициенты настроенной Нейронной Сети (W0, ω0,1,2(W,B)) определены с помощью математического моделирования уходящего излучения системы океан - атмосфера и проведения численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи:

υ1=18.7 ГГц горизонтальной поляризации;

υ2=23.8 ГГц вертикальной поляризации;

υ3=36.5 ГГц горизонтальной поляризации;

υ4=36.5 ГГц вертикальной поляризации;

υ0=2.04 кг/м2;

ω0B(1-5)=-1; -1; -0.8886936; -0.7766321; -0.3745337

ω1W(1-15)=1; 1; 1; 0.9282835; 0.9998289

ω1B=-0.2000782

ω2W=1.912925

ω2B=1.578068

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/м2 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.

Способ оценки водозапаса облаков над океаном по данным измерений спутникового микроволнового радиометра AMSR2 путем получения значений радиояркостных температур (Тя) по радиометрическим каналам и вычисления значения водозапаса облаков (W) с использованием зависимости, учитывающей значения радиояркостной температуры (Тя) и коэффициентов настроенной Нейронной Сети, численные значения которых получены путем математического моделирования уходящего излучения системы Океан - Атмосфера и проведения численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи, отличающийся тем, что используются четыре радиометрических канала, которые имеют следующие частоты и поляризационные режимы: υ1=18.7 ГГц горизонтальной поляризации, υ2=23.8 ГГц вертикальной поляризации, υ3=36.5 ГГц горизонтальной поляризации и υ4=36.5 ГГц вертикальной поляризации, при моделировании излучения применяется новая модель зависимости излучения океана от скорости ветра, эффективная при ураганных ветрах до 70 м/с, позволяющая адекватно воспроизводить измеряемые радиояркостные температуры в штормовых и ураганных погодных условиях, что позволяет получать более высокие, по сравнению с существующими, точности восстановления водозапаса облаков W над открытыми районами океана в широком диапазоне состояний океана и атмосферы, включая экстремальные явления погоды (полярные и внетропические циклоны, тропические ураганы).