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准确获取台风风场信息是海洋和大气科学的研究热点,也是准确预报台风强度和路径的关键。本文利用C波段双极化合成孔径雷达(SAR)图像反演得到台风的风场信息,同时研究了降水条件下,降水对雷达信号的散射机制。在极端的气象条件下,海表面公里尺度的大气边界层涡旋产生的风条纹在SAR图像上非常明显。因此,台风的风向信息可以从SAR图像中由大气边界层涡旋引起的风条纹来获取。在低风速区域,VH极化的信噪比很小,但是VV极化的信噪比很大;在高风速区域,VH极化信号不饱和,VV极化信号饱和。因此,可以同时利用VV和VH极化的SAR图像来反演风向。最终利用局部梯度法(LG)获得了 25 km空间分辨率的台风风向产品。经过与浮标、GPS-dropsondes、散射计、微波辐射计以及H*Wind的统计验证表明,风向的偏差和均方根误差分别为17.14°和-4.20°。在反演双极化SAR台风风速方面,同时利用低风速以及高风速的GMF构造代价函数,并把利用局部梯度法获取的风向作为代价函数的输入风向,通过求解代价函数最小值获得双极化SAR台风风速。通过和SFMR观测得到的风速进行比较发现,融合的GMF反演的风速在低风速区不偏高,高风速区不偏低,均方根误差为4.1 m/s,偏差为0.9 m/s。因此,本论文实现了直接从SAR图像获取海面的风场信息,无需外部信息的输入,减小了误差,提高了风速反演的精度。在反演海面风场时,我们发现降水对雷达信号的影响非常大。本论文提出了风雨耦合微波散射模型,在高风速条件下,同时考虑风、湍流、波浪破碎以及大气对雷达信号的影响。利用SFMR和SAR匹配的数据,我们验证了高风速区的风雨耦合模型,模拟的结果和观测的结果有很好的一致性,均方根误差为0.94 dB,偏差为0.01 dB。