小入射角下星载雷达数据的海表面风速反演研究

作者:姜冲 发布日期:2022-03-24 阅读:1619

近日,我室与河海大学联合培养的硕士研究生姜冲在Remote Sensing上发表了题为《Wind Speed Retrieval Using Global Precipitation Measurement Dual-Frequency Precipitation Radar Ka-Band Data at Low Incidence Angles》的研究论文,指导老师为我室任林副研究员和杨劲松研究员(通讯作者)。

全球降雨观测卫星Global Precipitation Measurement(GPM)搭载的双频降雨雷达Dual-frequency Precipitation Radar(DPR),是一种工作在小入射角的星载雷达,拥有Ku、Ka两个波段,主要设计用来观测全球降雨,可以获得的海表面的归一化雷达截面(Normalized Radar Cross Section, NRCS)。由于小入射角下NRCS对风速敏感度较高,会随着风速增加而单调降低,因此可以使用经验模型将NRCS数据反演成海表面风速。

在小入射角的海表面风速反演领域,已有的研究主要集中在Ku波段,分析了Ku波段NRCS的数据特性,建立了一系列适用于Ku波段的经验模型。但是对于Ka波段的研究较少,具体的风速模型也还没有建立。

因此,论文首先参考了小入射角的准镜面模型,筛选出可能对NRCS产生影响的有效波高(SWH)、海表面流速(CSPD)和海表面温度(SST),依次分析了和NRCS的相关性。通过分析得出,NRCS会随着SST增加而增加;与SWH和SST相比,SST对NRCS的影响不可忽视。接着,根据Ka波段NRCS随着SST逐渐增加且近似平行的特性,本文提出了一个基于SST分段的经验风速反演模型,将NRCS表示为入射角、风速和SST的分段线性二阶多项式函数。最后将模型反演风速与GPM Microwave Imager (GMI)风速产品对比,得到的偏差为0.07m/s,均方根误差为1.45m/s。该模型拥有将DPR Ka波段NRCS很好地反演成海表面风速的能力。

本研究有利于拓宽GPM DPR卫星数据的用途,多源化海表面风速数据集,同时也给其他的Ka波段星载雷达观测海表面风速提供参考。

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Jiang, C.; Ren, L.; Yang, J.; Xu, Q.; Dai, J. Wind Speed Retrieval Using Global Precipitation Measurement Dual-Frequency Precipitation Radar Ka-Band Data at Low Incidence Angles. Remote Sensing, 14(6).https://doi.org/10.3390/rs14061454.


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