AMSRE亮度温度模拟及反演算法开发
微波辐射计测量下伏地表-大气系统在若干频率v和极化上的发射。测量参数为天线温度(亮度温度TB(v)校准后)。下垫面在测量TB(v)中的贡献由关系TB(v) = TS Kv定义，其中TS是表面温度，k是发射率。对于AMSR-E所使用的约7 - 90ghz频率，可以通过描述水介电常数谱的模型相当准确地计算出海面的发射率(特别是对于平静的水面)。k(v)对于各种冰的形态而且人们对雪的了解不那么准确，因此通常必须靠经验来测量。AMSR-E的ifv变化大约在5到60公里之间，这意味着在一次测量中可以出现许多不同的雪/冰/水成分。大气对Tb(v)的贡献主要取决于云总液态水含量Q和总水蒸气含量v的值，多变的天气条件是Tb(v)大变化的原因，特别是在公海上。开发了微波辐射传递程序，可计算亮度温度TBV,H(v)。
辐射传递方程(RTE)是发展海洋表面和大气参数反演算法的基础。使用更新的微波辐射传输程序对开放海洋上的AMSR-E测量进行了建模。在Mitnik和Mitnik 2003中描述了亮度温度的程序和计算。程序中做了一些修改。其中，分别用于计算海面发射率和云吸收的盐水和淡水的介电常数公式取自(Meissner and Wentz 2004)。海面辐射率的依赖关系风速也根据(Meissner和Wentz 2004)进行了修正。RTE的合同形式可以写成:
Tbv h (Ts v, 9日,W) = (KwV h (Ts v, 9日,W) Ts) exp (- x (v) sec6) + TtBatm (v, 6) + 7 ^ * ^, 6) x [1 - KwV, h (v 6 t”W)] exp (- x (v) sec6) +有望[1 - KV, h (v 6 Ts > W)] exp (2 x (v) sec6) (1)
式中6为入射角，Ts为海面温度(SST)， W为海面风速，kwv,h为水面垂直极化(V)和水平极化(h)的发射率，Ts = Ts + 273.16，其中Ts为SST，单位为摄氏度，t(V)为总大气吸收， T^Batm(v,6)和分别为大气上升和下降的亮度温度，Tcos = 2.7 K为大气的亮度温度宇宙背景辐射．
模拟北半球冬季可观测到的大气条件鄂霍次克海建立了白令海无线电探空仪(r/s)数据库。数据库中仅包含SST tS < 2°C时的r/s。总共选择了410个案例测量:69组来自研究船，341组来自6个极地海岸和岛屿站。每组数据包括探空仪、气象数据(风速和风向、云的形式和数量)以及海面温度。数据库中大气总水汽含量V在0.63 ~ 24.5 kg/m2之间变化，云中总液态水含量Q不超过0.3 kg/m2，风速W < 18.0 m/s。R/s大气廓线由云液态水含量廓线补充(Mitnik和Mitnik 2003)。
7bv'h (v)，海洋和大气对7bv'h (v)的贡献，总吸收对整个输入数据库的RTE进行数值积分计算。对于每一个r/s，分别计算了4个海面风值的TBs (v)和2个云中液状水含量廓线的r/s。结果，用于算法开发的数据集包含2730个场景。随机高斯分布辐射计噪声加到7Bs。对于所有AMSR-E通道，辐射计误差分布的标准偏差设置为噪声级别0.5 K。图1给出了在v和Q值不同的4个r/s下计算的7BV' H (v)光谱。他们的分析表明，与辐射计灵敏度相比，MCs通过时观测到的大气参数的变化导致了亮度温度的显著变化。
图1所示。无云大气(1)和三云大气(2-4)在不同的总水蒸气含量V和总云液态水含量q值下计算的大气-海洋系统亮度温度光谱的垂直(实线)和水平(虚线)偏振。箭头标记AMSR-E频率。1 - V = 2.8 kg/m2, Q = 0 kg/m2;2 - V = 3.6 kg/m2, Q = 0.14 kg/m2;3 - V = 13.8 kg/m2, Q = 0.26 kg/m2;4 - V = 19.3 kg/m2, Q = 0.56 kg/m2。
图1所示。无云大气(1)和三云大气(2-4)在不同的总水蒸气含量V和总云液态水含量q值下计算的大气-海洋系统亮度温度光谱的垂直(实线)和水平(虚线)偏振。箭头标记AMSR-E频率。1 - V = 2.8 kg/m2, Q = 0 kg/m2;2 - V = 3.6 kg/m2, Q = 0.14 kg/m2;3 - V = 13.8 kg/m2, Q = 0.26 kg/m2;4 - V = 19.3 kg/m2, Q = 0.56 kg/m2。
构建了不同版本的V和Q检索算法。它们包括线性和非线性回归，基于物理和基于中性网络的算法(Mitnik和Mitnik 2003,2006;Zabolotskikh et al. 2005, 2007)。V场和Q场是整个边界层的重要特征，与可见光和红外图像相反，它们代表了海洋边界上边界的情况大气层还有雷达图像，它代表了它的下界的情况。了解MCs起源和演变地区的V和Q分布可用于改进其预测，并验证目前描述冷空气爆发期间大气海洋边界层发展的高分辨率模型(Liu等，2004年，2006年)和极低点(Fu et al. 2004a, b)。
继续阅读:鄂霍次克海中尺度气旋
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