评估的F16特殊传感器微波成像仪和测深仪天线温度较低的大气探测通道

文摘

主反射镜的特殊传感器微波成像仪/测深仪(SSMIS)在国防气象卫星计划(DMSP) f - 16卫星放射出变量,和SSMIS温暖校准载荷是由太阳辐射直接和间接的。这些污染来源生产天线周围的亮度温度异常2 K SSMIS测深渠道,显然不适合同化成数值天气预报模型和遥感大气和地表参数的检索。在这项研究中,天线在几个低亮度温度异常大气探测(LAS)渠道评估和修正的算法开发这些天线温度异常。相比对辐射传输模型模拟和同步观测从简称amsu - a在NOAA-16 SSMIS天线温度为52.8,53.6,54.4,55.5,57.3,和59.4 GHz异常修正后表现出小残余错误(< 0.5 K)。后SSMIS天线应用于国家环境预报中心的温度数值天气预报(NWP)模型,使用卫星数据和分析领域的位势高度显著提高整个对流层和低平流层。因此,SSMIS天线温度异常修正后展示了他们的潜力在数值天气预报模型。

1。介绍

2003年10月18日,F16卫星成功发射,是第一个特殊传感器微波成像仪/测深仪(SSMIS)。SSMIS仪器已经二十4通道测量地球的辐射频率为19至183 GHz (1]。这是第一操作卫星微波辐射计分析温度和湿度使用圆锥扫描模式,以便查看区域和倾斜路径扫描地球保持几乎不变。SSMIS观测也允许同时检索的表面和大气参数扫描片与一个统一的空间分辨率。然而,SSMIS-derived表面和大气产品的准确性是非常依赖于亮度温度测量的准确性。

国家海洋和大气管理局(NOAA)接收的F16 SSMIS数据在两个天线亮度温度数据记录(TDR)和传感器的亮度温度数据记录(SDR)通过数据共享协议格式国防气象卫星计划(DMSP)。NOAA然后分发数据国际用户社区通过国家环境卫星数据和信息服务(NESDIS)。这里,热带病研究和培训特别规划数据包含观测时间、地理位置、earth-viewing天线温度,冷,热,等等,而特别提款权数据包含观察时间、地理位置、earth-viewing亮度温度(2]。SSMIS发布后不久,发现了一些异常的热带病研究和培训特别规划测深数据通道主要是由于(a)由主反射器和热发射太阳辐射(b)失踪侵犯校准目标(3- - - - - -11]。类似的异常也观察到在SSMIS特别提款权数据。

在这项研究中,这支SSMIS天线温度的异常通道具有使用提供的原始信息SSMIS热带病研究和培训特别规划。节2辐射异常的主要特征,SSMIS LAS渠道。部分3重点是算法的方法。SSMIS光芒与异常修正评估部分4。

2。SSMIS光辉在拉斯维加斯通道异常

2.1。简短的描述的F16 SSMIS乐器

24 SSMIS渠道的规格表1。供参考的目的,相对应的渠道分为四个亚型降低大气探测(LAS)通道(例如,通道1 - 7),上层大气探测(UAS)渠道(例如,19到24通道),成像(IMA)通道(即。、频道8 - 11和17 - 18),环境(ENV)通道(如通道长达12 - 16),(1]。SSMIS由几个主要子系统:天线/校准、接收机、信号处理、扫描驱动,和部署子系统。天线/标定子系统包括主反射器,一个feedhorns数组,温暖的校准载荷和冷校正反射器。feedhorn数组包含六个波纹feedhorns。

所有SSMIS通道采样每扫描和采样周期为4.22毫秒(对应方位扫描增量)用于每个通道。有180活跃地球的原始辐射数据场景的样例位置获得从每个通道2,10]。这些样品除了通道8 - 11和17 - 18是受到机载飞行软件平均along-scan方向改善噪声等效温度差异(NEDT)下行到地面处理之前最后的热带病研究和培训特别规划校准。例如,通道1 - 7和24日平均三个along-scan梁,导致60每扫描样品;通道12日至16日,两个相邻along-scan梁是平均的,导致90样本/扫描;渠道19号,六along-scan梁是平均的,导致30样品扫描,总结如表1。对于每个扫描,feedhorns也通过在固定warm-load和冷冷的空间反射器校准目标,四个样品的放射性计数为每个校准目标是所有渠道和平均机载飞行软件。温暖的温度荷载是由三个高精度铂电阻温度计(PRT)调查。

一旦每旋转主反射器,能量从地表和大气事件在反射器关注feedhorn大会反射器焦平面的位置。接收机子系统接受六feedhorns的能源和提供放大、过滤和额外的频率复用输出24离散频带信号处理子系统,然后操作行扫描系统(OLS)控制的传感器信号处理器和飞行软件。数据然后传递给SSMIS OLS地面处理。图1显示一个框图的这个过程,这是修改后的从格公司2]。SSMIS地面处理,热带病研究和培训特别规划和特别提款权进一步产生的传感器数据记录处理器(2,10]。不幸的是,两个主要反射器发射和太阳能加热的温暖的校准目标发生在F16 SSMIS这样SSMIS天线温度观测到的某些异常情况下说明。

2.2。F16 SSMIS辐射误差评估

一个强大的方法监测onorbit卫星仪器的性能在卫星卡尔/ val研究领域比较satellite-observed光芒与辐射传输模型(RTM)模拟的光芒。在微波频段,全球氧气测深亮度温度54 - 59之间的通道GHz可以准确地模拟由于我们知识的氧气吸收光谱。也由于这些渠道产生辐射主要来自大气中,而不是表面。结果,在氧气通道54.4,55.5,57.3,和59.4 GHz,仿真精度主要依赖于温度精度区域权重函数的峰值。例如,一个1 K在物理温度误差的权重函数的峰值会导致一个错误0.1 K模拟亮度温度(1]。在这项研究中,社区RTM联合中心开发的卫星数据同化(JCSDA) [12是用来模拟亮度温度SSMIS渠道使用吸收模型由Rosenkranz [13]。吸收模型的输入由温度和水蒸气概要文件获得全球数据同化系统(广义)分析由美国国家环境预测中心(NCEP)。通过分析产品的性能不断监视NCEP环境建模中心(http://www.emc.ncep.noaa.gov/modelperf/)。通过温度资料的均方根误差与无线电探空仪测量低于10 mb小于2 K,从而导致约0.2 K的不确定性模拟从54到59 GHz。最初,错误在模拟亮度温度显著影响较小的错误通过水汽剖面水蒸气吸收因为他们不敏感。云和雨的影响,也没有考虑到在这些模拟由于缺少信息。这是合理的54.4,55.5,57.3,和59.4 GHz渠道通常因为他们的权重函数峰值在吸收层,由云层和降水。因此,任何偏差超出0.2左右的不确定性(造成温度剖面图)可以归因于校准错误。注意,亮度温度的F16 SSMIS仪器用于本研究从他们的天线温度转换使用海军研究实验室的仪器制造商提供的系数。

如图2纵向意味着区别是观察和模拟天线温度为f - 16 SSMIS 54.4 GHz 3月20日,2005年。仿真和观测之间的直接比较,模拟亮度温度已经转换天线温度以下。主要是手臂的温度反射器(在部分给出更多的解释吗2.3)。结果在图2表明,天线亮度温度偏差有很强的地域依赖性以及明显减少几个纬度区域贴上“”。类似的特性是观察到55.5,57.3,和59.4 GHz渠道(指的是数据8和10)。这种分析扩展到其他天后整个赛季,我们发现相似的结论,除了他们的变量大小与区域(参考图10 (b))。其他渠道,亮度温度可以准确地模拟在无云的海洋,因为知识的海洋辐射率(14]。天线SSMIS观测和模拟之间的温差为50.3,52.8和53.6 GHz因此调查在无云的海洋。结果表明,差异这三个渠道有相似的特性,上述四个测深渠道除了稍微与众不同的大小(图在这里省略了)。

这些地理和季节相关的偏见在拉斯维加斯SSMIS光芒通道通常视为异常,因为我们预期偏差对这些测深渠道相对较小的、独立的位置和季节。异常的根源已经调查了从热发射SSMIS主反射器和太阳能入侵在温暖的校准目标(3,7,9,10),简要描述部分2.3和2.4相应的。

2.3。热发射从SSMIS主反射器

SSMIS天线主要由一个抵消抛物面反射器和一系列feedhorns协同工作产生的天线功率模式feedhorn的辐射模式和主反射器。天线观点地球,地球的亮度温度现场事件接收天线和天线组成的天线温度空间过滤(feedhorn)的输入。对于完美的反射器,这天线温度只是一个整体场景的亮度温度分布事件在主反射器和合作和正交极化天线远场的权力模式(15]。发射反射器,feedhorn变得光辉抵达在哪里表示主反射器的发射率。

理想情况下,反射器应该是无损的,也就是说,其反射率是团结和发射率为零。然而,根据SSMIS仪器校准团队,F16 SSMIS主要反射器不是一个完美的反射器是由于杂质等反射涂层,其发射率从0.01到0.04不等19至183 GHz频率,分别为(3,10]。此外,主反射器由入射太阳辐射加热定期,发出一个变量与时间和空间辐射。结果,“额外”辐射为代价的减少辐射从现场反映的feedhorns由于效率降低反射表面(例如,在哪里表示有效温度反射器基于提要照明与反射器的温度场卷积。在本文的其余部分,有效反射器的温度只是叫反射器温度。因此,天线温度主要集中在feedhorn包括反射器是由排放的贡献 每个变量的频率和极化通道是简单的省略。然而(1)是重写 这意味着天线发射必须为了获得占地球的天线温度的场景。

这个天线发射的大小是线性正比于反射辐射和反射器温度和天线温度之间的差异。在当前阶段,一组SSMIS emissivty 19和183 GHz之间的频率使用海军研究实验室模拟多层天线模型(3,10]。反射器的温度不是提供的f - 16。相反,有一个温度计安装在天线臂测量臂的温度称为,如图2。天线温度异常的相关性观察到除了几个纬度在某些不连续区域太阳能入侵的结果。然而,不响应和天线温度异常一样快。这是由于反应慢的手臂比反射太阳能加热的脸因为温度计测量0.3米远离主反射镜的中心。手臂和反射器的温度之间的差异是零点几个百分点的开尔文温度根据我们检索反射器提供的部分3所示。2,从而导致最多1 K低估的天线发射根据(2)。因此,获得反射器天线发射校正的温度是一个关键问题。

2.4。校准目标异常由太阳入侵

SSMIS测量校准通过feedhorns通过两个固定参考目标:热负荷和冷空间反射镜。让C_年代,C_C,C_W表示地球的放射性计数,冷空间,分别和温暖的负载。同时,T_C是深空宇宙背景温度,T_WPRT-measured亮度温度的热负荷(PRT)温度。一般来说,现场计数转换为天线温度使用温暖的负载和冷空间数量及其相应的亮度温度, 在哪里F是校准功能。

显然,的准确性影响校正函数的选择吗F,可以是线性或非线性函数。的非线性会导致一个不完美的平方律检测器和/或中频放大器的压缩接收机子系统。一般来说,微波辐射计的校准精度通过线性算法是不足够的16- - - - - -18]。然而,SSMIS非线性贡献在拉斯维加斯渠道并不在这个研究调查。相反,在(3)被认为是线性相关的天线温度和校准参数。因此,我们有 在哪里

显然,天线温度的准确性依赖于准确的校准目标信息,如温暖的计数,计数PRT温度,冷。SSMIS发布后不久,不幸的是,太阳辐射影响的表面温暖负载钉耙,结果在快速加热热负荷钉耙几个几何场景(19]。详细分析被称为Swadley et al。19这里省略了。这供暖热负荷尖头的直接结果是一个温暖的突然短期积极命名为温暖的计数异常或计数ΔC_W(ΔC_W> 0)图3(一个)显示温暖的时间序列统计在第四频道(54.4 GHz)一个轨道的观测图2。温暖的计数异常明显的区域被称为“”,每个区域都是伴随着短期跳跃在温暖的计数的最大分配20至60项。

然而,这种太阳能入侵不会引起明显的温度异常和在三温暖负载PRT温度梯度。图3 (b)显示三个温暖的时间序列载荷PRT温度相同的轨道。更多的例子给出了数据4(一)- - - - - -4(左),《纽约时报》系列三个PRT温度显示在两个轨道的观察一天2005年每个月。最大波动三PRT温度由于太阳能入侵是只有大约0.2 K和受灾地区也小于温暖的计数。根据信道的估计获得(图3 (c)),有变异的每1 K 37项。因此,波动的幅度和相位T_W与这些波动的不匹配C_W。这种现象主要是由于温暖的热惯性负载和衬底内的prt嵌入深度足够温暖的负载,而不是在表面被辐射计的太阳能入侵发生。注意三个PRT温度之间的梯度非常小(见图3 (b)和4)。这个特性是不同的,在很大的温度梯度WindSat超过0.5 K之间存在六PRT温度由于太阳辐射20.]。

由于上述不匹配,根据校准(4在天线温度),一个错误(例如,)可能造成的,即,

表2显示错误的天线温度由于温暖计数异常在几个区域计算中使用第一项(6)。结果表明,该太阳能入侵异常C_W可以传授最大1.1 K抑郁症的天线温度附近的中心入侵期间,虽然PRT温度异常引起的误差仅为0.1 K(表中没有显示)。这种分析进一步证实了一致性在大小和位置的温暖数anomaly-caused错误与天线的天线温度温差在同一区域图2。自从约10项有时被探测到的异常寒冷的空间计算一些渠道(数字省略),冷数异常的影响(ΔC_C)包含在(6)。

类似的分析可以应用于其他渠道。除了54.4 GHz的异常,异常温暖的数量也发生在其他渠道。通常,阶段的太阳能入侵温暖负载取决于渠道。太阳能照明的位置在温暖的负载钉耙和温暖的相对位置和时间负载校准观察对一系列feedhorns导致定相。然而,拉斯维加斯的频道,天线温度到达feedhorn几乎在同一时间,也就是说,阶段的异常是相似的。图3 (d)显示的时间系列的温暖的计数LAS渠道(即。通道1 - 7)。这些结果表明,在每一个异常的大小是可变的通道,每个通道异常相似的阶段,因为他们的时间差异很小。

此外,温暖的计数异常的特点研究了不同季节。图3 (e)显示的时间序列C_W观察的一个轨道54.4 GHz的每个月的第一天,2005年全年。可以看出太阳能入侵温暖负载总是发生,导致温暖计数异常大小逐渐与季节变化。然而,一些共同的特征指出从温暖的计数异常分布。温暖的计数异常持续5到15分钟太阳每次入侵发生时,和五个区域的位置相关的位置最大/最小温暖的计数在时域,也就是说,他们两个发生附近C_W最大;前两个C_W最小值和一个接一个C_W最小值。此外,五个太阳能入侵区影响整个轨道观测的30 - 40%。

因此,拉斯维加斯的光芒异常通道的特点是天线发射和异常温暖的计数和显示区域和季节相关的特性。这些复杂特性显著增加的复杂性和困难异常精确的修正等变量。然而,这些错误SSMIS光芒在拉斯维加斯通道是不适合同化到数值天气预报模型。可靠的识别和纠正这些异常/轨道因此强制SSMIS利用天气预报模型中的数据。在F16移除这些校准异常,三个独立的预处理器SSMIS光芒从2005年在海军研究实验室,研究了UKMET,和NOAA国家环境卫星数据和信息服务(NESDIS)和目前可用8,19,21]。这可能是公平地说,这些预处理器会被它们的作者是明确的,但代表的是他们最好的努力到目前为止在f - 16 SSMIS数据正确的仪器偏差明显。接下来,NOAA NESDIS预处理对SSMIS光芒由燕et al。8]介绍了。

3所示。方法论的F16 SSMIS光芒异常校正算法

3.1。修正校准温暖异常

修正校准温暖计数异常主要依赖快速傅里叶变换(FFT)分析温暖温暖计数的计数由于独特的特性异常温暖的计数主要组件的频域。太阳能intrusion-caused异常容易明显温暖计数的时间序列,在一些地区突然短期积极的跳跃中观察到温暖的计数。在频率域,这些异常代表一组高频组件叠加C_W相比,它的主要频率成分。图5(一个)显示观察到温暖的能量谱计数()在4频道的轨道(约102分钟),而图5 (b)显示的时间序列和一些订单的谐波组件(例如,),这都是计算使用FFT分析。根据SSMIS卫星时期(约102分钟),的主要频率成分大约是1/102 ()或0.00016赫兹。因此,太阳能intrusion-caused组件主要分布频率范围之外的前几的FFT频谱谐波组件。通过评估使用的天线温度差异重建温暖的计数时间序列,发现第一个四个或五个谐波组件可以捕获太阳能intrusion-corrected的主要特性C_W在前两个太阳能intrusion-contaminated区在图(强)5 (b),而前6或更高的谐波组件可能需要纠正异常温暖的计数在区域3 - 5太阳能入侵是相对较弱的地方。因此,最初,我们可以过滤主要高频组件C_W有关太阳能代替污染以其各自的谐波分量,并进一步构建太阳能intrusion-corrected温暖计数()。最后,原则上,地区ΔC_W()超过一定的阈值确定和校准修正计算使用(6)。

在这个过程中,重要的是要减少对FFT谱SSMIS数据删除影响(例如,)。当我们使用FFT测量频率的内容时间序列的数据,我们必须分析基于有限的数据集(例如,一个轨道的观测研究)。FFT变换假设有限的数据集是周期信号的一个周期,也就是说,两个端点的数据解读,仿佛他们连接在一起。然而,satellite-measured轨道中的数据可能偏离这个特性。结果,一个轨道的有限性的数据可能导致time-finite信号的截断波形附近的两条边。在这项研究中,这种效应可以显著减少定期观测数据的延伸,也就是说,人为地延长从一个轨道(近似一个周期)观察到两个轨道(近似两个时期)。根据我们的分析,SSMIS观测中的温暖计数显示良好的稳定性和一致性从一个轨道到周边轨道。这让我们扩展原始温暖计数()到一个新的数据集()的两个时期(轨道),上半年轨道数据的地方由使用下半年的轨道,最后的轨道数据的一半由使用上半年的轨道,剩下的由观察到温暖的计数。因此,FFT分析应用于定期延长而不是。通过这种方式,删除效应只发生在扩展数据部分代替原始数据部分,如图5 (c)。因此,的光谱特征用更少的删除效果可以提取从人为的FFT频谱扩展温暖计数()。

此外,重建温暖计数的质量检查也很重要,以避免矫枉过正一样太阳能入侵温暖计数的影响。已经知道太阳能入侵总是与附近地区最大/最小的位置并且每个入侵发生在不同季节5至15分钟,根据我们的统计分析在整个一年的数据(图3 (e))。这个特性可以帮助识别的几种太阳能入侵的位置在温暖的数量在不同的季节。然后,重建的温暖只计算取代观察到温暖的计数在这些地区。图6显示和相应的在第四频道所有轨道的观测在8月15日,2006年在每个轨道是由应用程序之上。重建的温暖数图中有效正确的大多数太阳能的异常入侵。类似的分析可以应用于其他一年观察和渠道。通过评估相应的天线温度差异的基础上重建的温暖,剩余天线温度错误通常小于0.1 K(数字省略)。

3.2。去除天线发射

从线性校准方程(4)和重新校准,天线温度可以获得。这个天线温度(),然而,包括天线发射的贡献。理论上,我们可以推导出天线温度从地球场景的辐射消除天线发射使用(2),也就是说,

显然,执行这个计算所需的变量是反射器温度和发射率。不幸的是,他们两人可以从测量。反射辐射,一组反射镜发射率从19.35 GHz频率到183 GHz给出从海军发射率模型模拟。反射辐射,剩下的问题是找到反射器温度(T_R)。

估计反射器的温度是由手臂的温度主要反射器(例如,)。作为讨论的部分2,是一个重要的指标,因为它显示了一个类似的轨道特性(天线发射)的辐射差异除了其响应滞后太阳能加热(见图2)。因此,反射器的温度可以计算的有适当的调整7,9),也就是说, 在哪里ΔT_R代表了一种调整对应的区别T_R和由于太阳能加热的响应滞后臂,t每个扫描线的时间对应于一个特定的纬度,下标”“每个轨道th扫描线。

在这项研究中,ΔT_R使用一组多项式表达式是由纬度。的拟合系数多项式表达式是源自于训练数据集T_R(和),这T_R是由解决(7与RTM)模拟, 在哪里的发射率吗th频道,,相应的为54.4,55.5,57.3,59.4 GHz。然而,T_一个在(9)获得了RTM的近似模拟天线温度。

在训练数据集的检索T_R并观察获得,ΔT_R进一步推导出作为一个方程的纬度(β),表示为

作为一个例子,图7展示了反射镜臂温度,检索和安装反射器的温度在54.4 GHz, 3月20日,2006年,检索到的反射器温度计算使用(9)和反射器安装温度计算使用(8)和(10)。发现检索反射器的温度可以安装好(8)和(10)。相比,T_R在第四频道对太阳能加热速度比和最重要的调整(即。,最多ΔT_R)当航天器从地球的eclipse(约N在升交点)。因此,反射器温度捕获更紧密的趋势比手臂的温度偏差。反射器的温度并显示重要的轨道周期变化之间的220和330 K。这个大的变化T_R(100 K)可以解释2 K的最大误差SSMIS天线温度氧气通道。So-estimated排放大小在54.4 GHz同意与观察到的异常。

结果显示反射器温度的四通道检索使用(9观察),一些类似的轨道特性的四个检索反射器温度(这里的数字是省略了)虽然与通道的大小略有不同的差异大约10 K。为简单起见,其他三个渠道产生的反射器温度的重建反射器的温度在4频道常数抵消从10到15 K。目前,我们无法准确地模拟全球亮度温度通道由于缺乏信息的准确的云和地表发射率。我们已经了解到,渠道的观察通过A4天线收到饲料。同时,检索到的反射器温度的差异之间的四通道4和7低于15 K /大部分地区。因此,在这项研究中,反射器温度通道被认为是相当于大约在4频道。

4所示。SSMIS异常校正算法的评估

4.1。比较模拟RTM和简称amsu - a的观察

SSMIS天线温度异常校正算法的性能评估使用观察和RTM-simulated LAS通道亮度温度。演示、数据8(一个)- - - - - -8 (b)显示的全球分布偏差在54.4和55.5 GHz 3月20日,2006年,这是计算使用SSMIS热带病研究和培训特别规划数据;数据9(一个)- - - - - -9 (b)显示的全球分布偏差在同一频率,计算使用SSMIS异常修正后的天线温度(称为CTDR)。相比结果SSMIS热带病研究和培训特别规划数据的数据8(一个)- - - - - -8 (b),天线温度偏差引起的天线发射和温暖计数异常主要是修正数据9(一个)- - - - - -9 (b)。绝对偏差CTDR数据通常小于0.5 K /全球最多的地区。类似的比较可能应用于通道1 - 3,但仅限于无云区域海洋由于缺乏准确信息云发射率和土地。结果还表明,天线温度差异利用CTDR数据通常在0.5 K(数字省略)。这个结论也不再有效集SSMIS热带病研究和培训特别规划数据在2006年。作为一个例子,图10 ()显示了意味着偏见几SSMIS测深渠道策划与纬度6月19日,2006年,而图10 (b)显示一个时间序列的均值偏差的纬度N按照节点在整个2006年。注意,天线温度异常在某些纬度显示强劲的季节性特征。例如,天线温度异常N从3月到9月变化约为1.8 K,但他们逐渐减少到0.5 K超出这一时期。同时,逐步转变阶段和偏差的大小。这可能是由于卫星的太阳位置的变化从一季到下一季。总的来说,结果在图10证明异常修正后的天线温度差异在一年通常小于0.5 K。因此,性能稳定的SSMIS CTDR光芒在拉斯维加斯通道可以产生新开发SSMIS异常校正算法。

此外,监控onorbit实现校准仪器性能和一致性和可追溯性,星际比较在各种星载辐射计是非常重要的。因为SSMIS和简称amsu - a有几个频道的共同点,测量为53.6,54.4,55.5,和57.3 GHz的仪器可以比较直接校准一致性检查。匹配数据一起,我们开发了同时锥形天桥(SCO)这是一个轻微的修订同时最低点天桥(SNO)算法(18,22]。当两个卫星在不同海拔地区在同一地球位置相互交叉,产生一对上海合作组织比赛。从两个传感器观测窗口设置的距离等于50公里的地球地面距离;时间窗口设置为60秒;视角窗口。

总共有347上海合作组织事件发现f - 16 SSMIS和NOAA-16 AMSU从2005年1月至2006年12月,通常位于高纬度地区。这些SCO-observations的亮度温度为53.6,54.4,55.5,和57.3 GHz显示在数字(11日)- - - - - -11 (d),分别。为便于比较,上海合作组织的观察SSMIS亮度温度数据(SDR)之前和之后我们的新校准对AMSU绘制测量。的平均亮度温度差和标准差的亮度温度差异的数据所示。是认识到原始SSMIS亮度温度大于这些从NOAA-16 AMSU正值从1和2 K根据通道,这与前面的分析是一致的。均值的差异之间的亮度温度校准SSMIS和NOAA-16 AMSU测量通常在0.5 K为54.4,55.5和57.3 GHz。在53.6 GHz,意味着差异对热带病研究和培训特别规划和CTDR SSMIS数据相对比较大,这可能意味着大型系统性偏差的F16 SSMIS数据在这个频率。

如数据所示(11日)- - - - - -11 (d)CTDR的标准差的四个渠道是在0.3和0.5之间,通常小于热带病研究和培训特别规划的数据除了53.6 GHz。这意味着上述SSMIS校准算法修正的主要影响天线发射和太阳能入侵温暖,但同时,它增加了一些噪音在53.6 GHz CTDR数据。通过两个实验研究相关的噪声源,打开/关闭排放和温暖的计数异常修正之前的上海合作组织搭配。表3显示之间的平均亮度温度偏差和标准偏差简称amsu - a和SSMIS亮度温度。在此,三位的F16使用数据集包括原始热带病研究和培训特别规划数据,热带病研究和培训特别规划数据只有排放异常校正和热带病研究和培训特别规划数据包括发射和温暖的计数异常修正。发现发射校正提供一些额外的噪音数据(即。相比,一个较大的标准差53.6和55.5 GHz的热带病研究和培训特别规划数据)。温暖的计数异常调整降低了标准偏差。增加天线发射校正的标准偏差可能是由于不准确的反射器温度(见部分4.3详情)。

4.2。的影响Anomaly-Reduced SSMIS NCEP NWP模型上测量

直接受益于改进卡尔/ val算法将会有更多的卫星数据应用于数值天气预报模式,这是直接关系到卫星数据的质量。因此,重要的是说明如果anomaly-corrected SSMIS数据在拉斯维加斯渠道操作应用程序的质量好天气和气候模型。异常在拉斯维加斯的F16 SSMIS光芒通道可以使用该算法主要是纠正部分所示3。然而,仍有某些scan-dependent偏见的F16 SSMIS校准异常(无关的测量,10,23]。数据12(一个)- - - - - -12 (d)显示意味着偏见的天线温度对扫描光束位置四个拉斯维加斯渠道,这是一个区别天线温度给定梁位置,在梁中部位置。结果在图12表示根据一年的平均数据升交点在无云的海洋。明显减少约几个凯文取决于通道检测到在每个通道。自从scan-dependent偏压特性是相对稳定的,这扫描偏差可以纠正的扫描位置的SSMIS测量。NWP模型是基于一个假设,即使用数据没有偏见。偏差校正包括SSMIS扫描偏差是因此需要SSMIS数据应用于数值天气预报(此处省略偏差纠正的描述)。图(13日)显示SSMIS数据的利用率在通道1 - 4三轨道偏差纠正的观察融入NCEP全球预测模型在一系列的质量控制(qc)(图中看到的解释)。相比之下,英国数据调整使用SSMIS校准算法(UKMO SSMIS CTDR数据)(21是融入NCEP全球预测模型和数据使用也显示在图。发现NESDIS热带病研究和培训特别规划异常校正算法导致更多SSMIS数据融入NWP模型比英国SSMIS校准算法。例如,约40 - 70%的NESDIS SSMIS CTDR数据通道2和4可以融入NCEP全球预测系统,比较只有15和60%如果UKMO SSMIS CTDR数据使用。

与SSMIS CTDR数据,积极影响也观察到在预测数值天气预报分析等领域位势高度。图13 (b)的分布差异的均方根误差(RMSE)两个位势高度和纬度,两个位势高度预计通过“测试”和“Cntl”同化实验相应。在“Cntl”同化实验中,只有操作全球数据集包括AMSU数据用于摘要现统计插值(GSI)全球数据同化系统,而在“测试”实验中,NESDIS SSMIS CTDR数据也添加到GSI系统除了操作和AMSU数据集。结果在图显示,负差的RMSE位势高度在不同纬度在同温层,这意味着使用NESDIS SSMIS CTDR数据提高了位势高度的准确性。在低层大气中,明显的改善也发现NESDIS SSMIS CTDR数据用于大规模集成系统。这些结果进一步证明了良好的性能NESDIS SSMIS在拉斯维加斯CTDR数据通道。相比之下,类似的同化实验NESDIS SSMIS CTDR数据实验除了UKMO SSMIS CTDR数据。相应的RMSE垂直分布与控制试验相比也显示在图13 (b)。

4.3。错误的讨论

这支以上anomaly-corrected SSMIS天线温度通道与相应的RTM模拟和显示一个好的协议简称amsu - a的观察,和对数值天气预报产生一些积极的影响分析领域。然而,由于一些近似假定推导出异常的校正算法,它仍然是重要的算法中调查任何可能的错误。

一个误差源可能主要源于使用反射辐射率。自船上的F16 SSMIS主反射镜发射率在拉斯维加斯通道不可用,SSMIS主要反射辐射率在这个研究依赖于海军多层天线模型模拟。一些研究表明,海军研究实验室多层天线模型模拟是不完美的24]。根据天线发射的定义(见部分2.3),发射率误差天线发射等于的错误当使用一个精确的反射器温度。幸运的是,在这项研究中,反射器的训练集温度几家拉斯维加斯渠道决定使用(9)为已知的反射辐射和天线发射部分3所示。2)。因此,(9)是重写 在哪里天线发射部分中定义吗2.3也等于请注意,每个变量的频率和极化通道在这里省略了。天线的排放通道4 - 7,也就是说,他们是通过SSMIS测量和模拟RTM亮度温度之间的差别。这意味着在每个使用天线发射通道错误4 - 7只是RTM模拟精度有关,但它的错误无关和在通道1 - 3,反射器温度被认为是一样的,在4频道。某些错误可能是由于这个假设不准确或反射器温度之间的差异在通道1 - 3,4频道。根据我们的分析在海洋,这种差异相对较小,so-caused对天线温度的影响也小(这种影响下面的估计)。因此,天线的精度排放和anomaly-corrected这支天线温度通道误差影响较小的反射器发射率。

然而,错误可以转移到这样反射器温度导出使用(9)可能不是真实的反射器温度如果海军研究实验室发射率模拟明显偏离实际的F16反射属性。这可以被应用导数的运算符(11),也就是说, 因此,仍会有一些不确定性在拉斯维加斯渠道派生反射器的温度。此外,潜在的错误在反射器温度由于发射率误差意味着天线发射校正算法部分所示3所示。2对窗口通道不适用的,因为需要一个精确的反射辐射率总是准确的天线发射窗口通道模拟和修正。例如,在19.35,23.8,31.4,91.655 GHz,准确模拟RTM在全球领域至少有困难,如果不是不可能由于我们知识有限的发射率模拟在陆地上。这些渠道也使用不同的feedhorns从拉斯维加斯频道,所以反射器的近似温度在4频道这些窗口通道将是无效的。变得非常重要的准确可靠评估反射辐射和温度的天线发射使用天线发射的定义。

另一个误差源可能来自反射器的温度误差引起的其他三个可能的误差源:(1)的假设(2)假设RTM模拟等于现实anomaly-free光芒;(3)反射器的温度偏差由于不准确的拟合(见图7)。这个错误可以表达

注意,这个反射器温度误差()是不同于定义为(12因为这个错误是发射率误差无关。反射器的温度误差由于RTM模拟误差通常是小于10 K因为RTM模拟误差约为0.2 K,而反射器温度误差由于其他因素也相对较小。如部分所示4.1和4.2的总剩余误差anomaly-corrected天线温度约为0.5 K。因此,SSMIS CTDR数据足够的准确性操作用于输入数值天气预报和气候模型。

5。摘要和结论

F16 SSMIS光芒之间大约在拉斯维加斯频道显示特定异常由于天线发射和K和2 K太阳能供暖热负荷尖头上。天线发射发生在全球范围内和结果在一个强大的地理经常依赖与明显的峰值附近的中期和中高纬度大陆地区,这会导致或正面或负面观察天线温度误差取决于温度和earth-viewing反射器天线温度之间的区别。温暖的负载计算异常发生在几个纬度区域的覆盖每个轨道的观测的%,这经常导致负面观察天线温度误差。

SSMIS天线温度异常校正的算法开发使用的F16 SSMIS热带病研究和培训特别规划数据基于FFT分析和校准方程与反射器温度有关。这个SSMIS异常校正算法基于SSMIS热带病研究和培训特别规划数据,最温暖的计数和天线的影响异常可以删除从拉斯维加斯SSMIS观察频道残留误差小于0.5 K。生成的SSMIS CTDR数据多鼓励和足够的精度也是操作用于输入数值天气预报和气候模型。直接受益于这SSMIS CTDR更SSMIS数据被用于数值天气预报模式,从而提高数值天气预报分析领域。F16 CTDR数据存档在NOAA明星和可用的请求通过fuzhong.weng@noaa.gov和banghua.yan@noaa.gov。

然而,在这项研究中仍有一些缺点。例如,NRL-modeled发射率用于这项研究有一定的错误(24]。这个错误不会明显影响SSMIS天线温度的准确性与异常修正几家拉斯维加斯频道。然而,这个错误会导致一些错误的派生反射器温度和可以影响一个准确的评估天线发射窗口通道。因此,在未来我们需要更多的研究研究活动的最佳估计的F16主要反射辐射和温度在不同的频道。

确认

作者要感谢李编辑模式博士和匿名评论者的几个非常有用的建议,使论文更好。也谢谢去史蒂夫Swadley先生,威廉·贝尔博士和夫人宁海太阳的帮助。特别感谢→Masahiro Kazumori测试NESDIS SSMIS CTDR NCEP NWP模型中的数据。的观点是作者和出版不一定代表美国国家海洋和大气管理局。

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