Способ оценки интенсивности дождя по данным измерений спутникового микроволнового радиометра amsr2 - RU2627568C2

Описание

Настоящее изобретение относится к области метеорологии и может быть использовано для получения полей интенсивности дождя над районами океана, свободными от морского льда, в оперативном режиме на регулярной основе. Полученные поля интенсивности дождя могут быть использованы в гидрометеорологических прогнозах. Особенностью способа оценки интенсивности дождя (R) по данным измерений спутникового микроволнового радиометра Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) является использование устойчивых к другим параметрам атмосферы каналов и возможность получения точных оценок в широком диапазоне атмосферных и океанических условий.

Известен способ определения интенсивности дождя с относительно высоким пространственным разрешением на основе использования радиометрических данных инфракрасного (ИК) диапазона электромагнитного спектра. Данный способ, описанный в (Robert J. Kuligowski, A Self-Calibrating Real-Time GOES Rainfall Algorithm for Short-Term Rainfall Estimates // J. Hydrometeor, Том 3, №2, 2002. С. 112-130), использует измерения ИК-радиометра на геостационарном спутнике Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES) для оценки интенсивности дождя. Данный способ позволяет оценивать R с пространственным разрешением 4×4 км на основании существующей корреляции между ИК радиояркостной температурой верхнего слоя облаков и интенсивностью осадков. Данный способ настроен с использованием измерений GOES ИК-радиометра над океанами и квази-синхронных, пространственно совмещенных измерений интенсивности осадков спутниковым микроволновым радиометром Special Sensor Microwave Imager (SSM/I).

Недостатком этого способа, в отличие от заявленного, является высокая погрешность измерений. Измерения спектрарадиометров ИК-диапазона несут косвенную информацию лишь о верхнем слое облачности, в то время как интенсивность дождя зависит от целого ряда параметров слоя атмосферы, расположенного ниже верхней границы облаков, в частности, от профиля распределения локальной интенсивности в слое дождя. Существующей корреляции между интенсивностью дождя и радиояркостной температурой верхнего слоя облаков недостаточно для получения точных оценок R во всем диапазоне изменчивости характеристик жидких осадков. В отличие от данного способа, заявляемый способ основан на использовании измерений микроволновой радиации, несущей информацию о полном слое атмосферы, начиная с поверхности Земли, и поэтому является существенно более точным во всем диапазоне значений R.

Наиболее близким по своей технической сущности к заявленному техническому решению (прототипом) является метод, описанный в (Christian Kummerow, Y. Hong, W.S. Olson, S. Yang, R.F. Adler, J. McCollum, R. Ferraro, G. Petty, D-B. Shin, and Т.T. Wilheit, The Evolution of the Goddard Profiling Algorithm (GPROF) for Rainfall Estimation from Passive Microwave Sensors // J. Appl. Meteor., Том 40, №11, 2001. С. 1801-1820).

Метод заключается в использовании модели радиационногого переноса для вычисления радиояркостных температур для режимов измерений (частота, поляризация, угол наблюдения) спутниковых микроволновых радиометров для большого набора модельных профилей интенсивности дождя. Модельные значения радиояркостных температур рассчитываются путем решения уравнения переноса микроволнового излучения в системе океан-атмосфера с осадками заданного профиля, сопровождающегося поглощением и рассеянием излучения. Решение обратной задачи (получение профиля гидрометеоров и вычисление интенсивности дождя) основано на применении байесовской инверсии, при которой модельные значения векторов радиояркостных температур рассчитываются для каждой реализации вертикального профиля интенсивности дождя (используется статистически достоверная база данных профилей), а обращения векторов производятся с учетом вероятности реализации того или иного профиля.

Недостатком данного прототипа является использование высокочастотных радиометрических каналов, измерения на которых зависят от целого ряда других характеристик атмосферы - влажности атмосферы, содержания жидкокапельной влаги облаков, высоты нулевой изотермы и профиля распределения параметров гидрометеоров по размерам. В результате погрешность прототипа существенно выше (на 40% при ветрах, превышающих 15 м/с и на 60% при слабых дождях с интенсивностью менее 2 мм/ч), чем у предлагаемого метода. Оценка погрешности прототипа и предлагаемого способа проведена путем сопоставления результатов применения способа к данным измерений AMSR2 и измерений интенсивности дождя радаром Precipitation Radar на борту платформы Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM).

Целью настоящего изобретения является разработка способа оценки интенсивности дождя (R) по данным японского спутникового микроволнового радиометра Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) на борту спутника GCOM-W1 (на орбите с 18 мая 2012 года). 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 интенсивности дождя R по данным измерениям спутниковых микроволновых радиометров заключается в получении значений радиояркостных температур (T_я) над районами океанов, свободными от морского льда, по шести радиометрическим каналам С- и Х-диапазона электромагнитного спектра, вычислении разниц в измерениях (ΔТ_я) и вычислении значений R с использованием зависимости, учитывающей значение этих разниц (ΔT_я) и коэффициентов предварительно настроенной Нейронной Сети. Используемые радиометрические каналы имеют следующие частоты и поляризационные режимы: υ₁=6.9 ГГц горизонтальной поляризации, υ₂=6.9 ГГц вертикальной поляризации, υ₃=7.3 ГГц горизонтальной поляризации, υ₄=7.3 ГГц вертикальной поляризации, υ₅=10.65 ГГц горизонтальной поляризации и υ₆=10.65 ГГц вертикальной поляризации.

Способ основан на использовании численного эксперимента, заключающегося в последовательном решении прямой и обратной задач атмосферной оптики применительно к микроволновому диапазону. При решении прямой задачи - моделировании радиояркостной температуры уходящего излучения системы океан-атмосфера Т_я - использовались современные, уточненные модели ослабления микроволнового излучения молекулярными газами и жидкокапельной влагой в облаках и осадках, новая параметризация излучения океана [Chapron и др., 2010], и модельные значения локальных интенсивностей дождя в слое осадков. В модель расчета излучения включен блок расчета ослабления слоем дождя [Liebe, Layton, 1987], применимый для осадков интенсивности до 30 мм/ч. При решении обратной задачи в качестве оператора решения использовались Нейронные Сети (НС), а в качестве входных параметров - разности в измерениях на каналах С- и Х-диапазона в одном и том же поляризационном режиме. Численные значения коэффициентов настроенной Нейронной Сети, входящих в зависимость для способа оценки R, получались путем одновременной настройки и тестирования НС на разных массивах данных с целью избежать перенастройки с потерей генерализирующих свойств.

Главными отличительными признаками нового способа оценки R является использование современной модели радиационного переноса излучения при моделировании радиояркостных температур и использование нетрадиционных радиометрических каналов С- и Х-диапазона электромагнитного спектра, нечувствительных к вариациям других параметров атмосферы, что обеспечивает возможность получения оценок с высокой точностью для всего рассматриваемого диапазона интенсивностей (до 30 мм/ч) и во всем диапазоне измерений параметров атмосферы и океана.

Данный способ позволяет получать высокие точности восстановления R (менее 1 мм/ч) во всем диапазоне атмосферных и океанических условий, исключая интенсивные (более 30 мм/ч) осадки. По сравнению с прототипом, данный способ является существенно более точным как в условиях сильных ветров (точность на 40% выше), так и в условиях слабых интенсивностей до 2 мм/ч (точность на 60% выше).

Таким образом, в отличие от аналога и прототипа, данный способ позволяет оценивать интенсивность дождя над районами океанов, свободными от морского льда, с высокой точностью (менее 1 мм/ч) в широком диапазоне природных условий, включая высокие ветра (>15 м/с), весь диапазон температур океана, облачность любого водозапаса и осадки, не превышающие 30 мм/ч.

Реализация способа может быть достигнута следующим образом:

1) Данные AMSR2 распаковываются из научного формата hdf, извлекаются радиояркостные температуры на каналах 6.9 ГГц, 10.65 ГГц вертикальной и горизонтальной поляризации для каждой частоты (

2) Вычисляются радиояркостные разницы в измерениях на одной поляризации:

ΔТ₁=Т₄-Т₂;

ΔТ₂=Т₃-Т₁;

ΔТ₃=Т₆-Т₄;

ΔТ₄=Т₅-Т₃;

3) Интенсивность дождя R вычисляется по следующей формуле:

где

R - Интенсивность дождя (мм/ч);

R₀ - нормировочный показатель настроенной Нейронной Сети в мм/ч;

ω_0,1,2(W,B) - весовые коэффициенты (W) смещения (В) на входящем (0), скрытом (1) и выходящем (2) уровнях;

n - номер обрабатывающего нейрона n=1, … 15;

1, 2, 3, 4 - Разности радиояркостных температур в радиометрических каналах

1, 2, 3, 4, 5, 6: ΔТ₁=Т₄-Т₂; ΔТ₂=Т₃-T₁; ΔТ₃=Т₆-Т₄; ΔТ₄=Т₅-Т₃;

где

i - номера разностей радиометрических измерений, используемых в расчетах.

Нижеприведенные комбинации частот и режимов поляризации радиометрических каналов (υ₁, υ₂, υ₃, υ₄, υ₅, υ₆) и коэффициенты настроенной Нейронной Сети (R₀, ω_0,1,2(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=6.9 ГГц горизонтальной поляризации;

υ₂=6.9 ГГц вертикальной поляризации;

υ₃=7.3 ГГц горизонтальной поляризации;

υ₄=7.3 ГГц вертикальной поляризации;

υ₅=10.65 ГГц горизонтальной поляризации;

υ₆=10.65 ГГц вертикальной поляризации;

R₀=30 мм/ч;

ω_1B=-0.7972298

ω_2W=2.786512

ω_2B=2.787189

Разработанное техническое решение позволяет восстанавливать поля интенсивности дождя над океанами по всему Земному шару во всем диапазоне атмосферных и океанических условий, исключая интенсивные (более 30 мм/ч) осадки. По сравнению с прототипом, данный способ является существенно более точным. Использование предложенного способа позволяет получать более высокие по сравнению с прототипом точности: в условиях сильных ветров (>15 м/с) - на 40%, в условиях слабых интенсивностей дождя (до 2 мм/ч) - на 60% выше.

Литература

1. Robert J. Kuligowski, A Self-Calibrating Real-Time GOES Rainfall Algorithm for Short-Term Rainfall Estimates // J. Hydrometeor, Том 3, №2, 2002. С. 112-130.

2. Christian Kummerow, Y. Hong, W.S. Olson, S. Yang, R.F. Adler, J. McCollum, R. Ferraro, G. Petty, D-B. Shin, and Т.T. Wilheit, The Evolution of the Goddard Profiling Algorithm (GPROF) for Rainfall Estimation from Passive Microwave Sensors // J. Appl. Meteor, Том 40, №11, 2001. С. 1801-1820.

3. Chapron В. и др. Ocean remote sensing data integration-examples and outlook // OceanObs' 09: Sustained Ocean Observations and Information for Society (Vol. 1), Venice, Italy, 21-25 September 2009., 2010.

4. Liebe H.J., Layton D.H. Millimeter-wave properties of the atmosphere: Laboratory studies and propagation modeling: Nat. Tech. Inf. Service Boulder, CO, 1987.

Реферат

Изобретение относится к области метеорологии и может быть использовано для оценки интенсивности дождя над территориями океана, свободными ото льда. Сущность: получают значения радиояркостных температур по четырем радиометрическим каналам, имеющим частоты 6.9 ГГц горизонтальной поляризации и 6.9 ГГц вертикальной поляризации, 7.3 ГГц горизонтальной поляризации и 7.3 ГГц вертикальной поляризации, 10.65 ГГц горизонтальной поляризации и 10.65 ГГц вертикальной поляризации. Вычисляют интенсивность дождя с использованием зависимости, учитывающей разницу радиояркостных температур и коэффициенты настроенной Нейронной Сети. При этом численные значения упомянутых коэффициентов получают математическим моделированием уходящего излучения системы Океан - Атмосфера в условиях осадков и проведением численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи. Причем при моделировании излучения применяют уточненные модели ослабления микроволнового излучения молекулярными газами и жидкокапельной влагой в облаках и осадках, а также новую параметризацию излучения океана. Технический результат: повышение точности оценки, расширение диапазона условий применения.

Формула