基于星载主被动微波盐度计的海面盐度反演方法研究

发布时间：2020-10-27 14:17

　　 海洋盐度是联系全球水循环和海洋环流的重要动力学参数。2015年,我国首次提出了海洋盐度探测卫星计划,用于完成对全球海面盐度的观测。主被动微波盐度计(MICAP)是海洋盐度探测卫星上计划搭载的有效载荷之一。借鉴SMOS和Aquarius/SAC-D卫星的技术经验,MICAP首次采用了L/C/K多频段一维综合孔径辐射计和L波段数字波数合成散射计相结合的技术方案,具有多频段主被动联合探测的能力,目前国内外尚无载荷具备此能力。考虑到仪器配置不同,现存的海面盐度反演算法都无法直接用于MICAP的海面盐度反演。为此,本文开展了无降雨情况下的MICAP海面盐度物理反演算法和机器学习反演方法的研究,并结合国外卫星实测数据验证了本文所提算法的有效性,以期为未来我国海洋盐度卫星的应用提供相应的理论和算法支撑。首先,基于微波辐射传输方程和地物模式函数,建立了MICAP海面盐度反演算法所涉及的粗糙海面辐射亮温和后向散射系数模型。通过对比不同海水相对介电常数模型的差异及其对平静海面辐射亮温的影响,选择了适用于MICAP的海水介电常数模型,建立了MICAP的L/C/K波段粗糙海面辐射亮温模型。结合外推法和PALSAR的地物模式函数获得了43°-55°大入射角的后向散射系数,建立了MICAP的L波段外推地物模式函数。同时,分析了不同海浪谱模型及有无泡沫对L波段粗糙海面辐射亮温的影响,为海浪谱和泡沫模型的选择提供参考。其次,基于建立的粗糙海面辐射亮温模型、后向散射系数模型、L/C/K波段无降雨大气衰减模型以及宇宙辐射和法拉第旋转修正方法,针对无降雨情况,提出了一种适用于MICAP的多频段、多入射角主被动联合海面盐度物理反演算法。使用蒙特卡罗仿真方法,验证了所提算法的反演精度,评估了MICAP反演海面参数的性能。仿真结果表明,卫星单次过境时,在中低纬度,所提算法获得的海面盐度、温度和风速的均方根误差分别为0.6 psu、1.2℃和0.8 m/s。假设接收机的稳定度近似等于仪器的灵敏度,在中低纬度,使用所提算法获得的月平均(30天和200 km×200 km时空平均)海面盐度均方根误差小于0.13 psu。此外,还对比了MICAP不同频段配置对海面参数反演精度的影响。比较发现,使用不包含23.8 GHz频段配置反演的海面盐度、温度和风速均方根误差分别为0.6 psu、1.2℃和0.9 m/s。可见,在无降雨情况下,23.8 GHz频段的有无对海面盐度、温度和风速的反演精度影响较小,为MICAP频段配置的优化提供了参考。再次,使用Aquarius和AMSR2测量数据及相关辅助数据构建了算法验证数据集,验证了所提算法用于实测数据的有效性。在反演之前,使用建立的正演模型模拟了L/C/K波段的辐射亮温,并基于回归方法修正了测量亮温和模拟亮温之间的系统偏差。结果表明,相比于斯克里普斯海洋学研究所的Argo盐度插值数据以及遥感系统的AMSR2的温度、风速和云液水产品,所提算法获得的海面盐度、温度、风速和云液水的均方根误差分别约为0.61 psu、0.73℃、0.90 m/s和0.038 mm,证明了所提算法的可行性和合理性。同时,也说明了所提算法具有同步反演多个海气参数的能力。最后,将机器学习中的深度神经网络、高斯过程回归、支持向量机回归和核岭回归引入到海面盐度和风速的反演中,并使用Aquarius卫星在中国南海的测量数据和相关辅助数据验证了机器学习海面参数反演方法的可行性,对比了四种机器学习方法获得的海面盐度和风速的反演精度。进而,比较了深度神经网络反演方法和Aquarius两种物理算法获得的海面盐度反演结果。通过比较发现,相比于HYCOM的盐度,深度神经网络方法获得的海面盐度偏差和均方根误差均小于两种物理算法;相比于斯克里普斯海洋学研究所的月Argo盐度插值数据,深度神经网络方法获得的盐度均方根误差小于两种物理算法;相比于Argo浮标的盐度,深度神经网络方法获得的盐度均方根误差小于CAP算法,偏差小于两种物理算法。但深度神经网络方法对参考样本的质量和样本数量的依赖性较大,对小样本数据的反演精度不理想。
【学位单位】：中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：P715.7
【部分图文】：

化具有重要的作用。海洋占据了地球表面的 71%，全球的降雨和蒸发主要发生在海洋表面[3]，是海洋淡水量变化的主要来源，而海洋淡水量的变化又直接影响海面盐度的变化，因此，全球海面盐度的分布与全球降雨—蒸发密切相关。图 1.1给出了全球海面盐度与降雨—蒸发模式的分布关系。可以看出，在 15-30°纬度带，热带辐合带的空气受热上升导致了哈德里环流的形成，从而为该区域带来了干燥的空气（蒸发大于降雨），引起了海面盐度值的升高。相比之下，哈德里环流为赤道附近带来了大量的降雨（降雨大于蒸发），稀释了赤道附近的盐度。从中纬度到极地区域，随着降雨的增加海面盐度值逐渐降低。可见，海面盐度是全球降雨、蒸发、河流径流量和极地冰融的重要示踪因子。近年来，受到人类活动和自然环境的影响，全球气候变化越来越剧烈，一些极端气候频繁出现。海面盐度的分布及其季节和年际变化与厄尔尼诺、飓风等极端气候现象密切相关，因此，监测海面盐度对改进海洋大气数值预报模式的精度和掌握全球气候变化规律具有重要的实际意义，将有助于人们对一些极端天气的准确预测。

基于星载主被动微波盐度计的海面盐度反演方法研究船只和浮标是历史上最早的探测海面盐度的技术手段。2000 年以来，随着rgo（ArrayforReal-TimeGeostrophicOceanography）浮标的不断增加（图 1.2），面盐度实测数据的密度持续增大。虽然 Argo 全球海洋观测网的完成使得 300-00km2的全球海面盐度观测成为了现实，但依旧无法实现 300km 空间尺度以内海面盐度观测。尤其在时间连续性和空间分辨率上，实时测量的盐度资料很难足科学研究和应用需求[4]。相比之下，卫星观测覆盖面积广、观测时间长、时分辨率高，有效弥补了实时测量手段的不足。因此，海面盐度卫星遥感探测技开始逐步发展起来。

观测海面盐度的手段也逐步发展起来。1973 年，美国发射了 SKYLAB，其载的 1.4 GHz 波段辐射计（S-194）能用于观测海面盐度，但较低的空间分使其不能完成对湖泊和海湾区的盐度测量[22]。19 世纪 90 年代初，美国 NA Goddard 航天中心研制了一台被动微波辐射计（ESTAR），该辐射计是第一对星载海面盐度遥感而设计的综合孔径辐射计[23]。2009 年，SMOS 卫星发功，进一步推动了卫星遥感海面盐度的发展进程。SMOS 上搭载的唯一载IRAS（Microwave Imaging Radiometer with Aperture Synthesis）是一个 L 波二维综合孔径辐射计，具有多角度成像的能力[24]。图 1.3 给出了 SMOS 卫星捕捉到的亮温图像及其无混叠视场示意图[3]。2011 年，Aquarius/SCA-D 卫星发射[25]。不同于 SMOS 的单一被动辐射计，Aquarius 采用 L 波段真实孔径计和散射计组成的主被动联合探测仪开展了全球海面盐度的观测[26]。图 1.4了 Aquarius 在轨飞行（左）和遥感足印（右）示意图[27]。
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本文编号：2858633