西北太平洋热带气旋强度的多源卫星遥感研究
发布时间：2021-08-28 14:36
本文介绍了一种基于FY-2F、FY-2G云顶亮温数据和ASCAT散射计风场数据,并结合偏角方差技术建立的包括偏角方差（DAV）、云顶亮温（TB）和海表风速（SSW）等参数的热带气旋强度回归模型。根据日本气象厅JMA热带气旋最优路径数据集,选取了2013年1月至2019年7月期间西北太平洋115个热带气旋的272个亮温与风场数据的匹配案例,研究了热带气旋强度与偏角方差、云顶亮温以及海表风速之间的关系,在此基础上利用其中187个案例作为训练集,85个案例作为验证集,利用逐步回归建立热带气旋强度的多元线性回归模型,该模型对训练集估计的均方误差和平均绝对误差分别为4.98m/s和3.89m/s,对验证集的均方误差和平均绝对误差分别为4.66m/s和3.99m/s,说明该模型在热带气象强度估计中的有效性。
【文章来源】：海洋湖沼通报. 2020,(01)北大核心CSCD
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
图1 台风“奥鹿”2017年7月30日12:00(UTC)FY-2G与ASCAT的匹配图
图2介绍了DAV的计算方法,图2(a)为偏角DA(Deviation Angle)计算示意图,此处参考点选为热带气旋中心,计算热带气旋主体云系范围内(本文采用JMA记录的台风中心300km范围)每一点的亮温梯度方向与该点相对于参考点的位置矢量方向之间的夹角DA。图2(b)为2017年7月30日20:00台风“奥鹿”云顶亮温图,气旋中心附近亮温梯度呈现辐聚型(温度梯度一般以温度增加的方向作为正向)。此时以气旋中心位置为参考点计算的DA的分布如图2(c),大部分的DA聚集在0°附近,因此其DAV值较接近于0。在热带气旋的生成与消亡阶段,气旋的对称化和组织化程度较低,DA的分布较分散,DAV值较高。DAV计算可以选择热带气旋云图上的任一点作为参考点,而对于每一个参考点都可以通过以上方法得到一个DAV值,从而获得对应于整个热带气旋红外云图的DAV分布图。 图选取了2017年台风“奥鹿”从生成到发展到消亡过程中的4幅DAV分布图,根据JMA记录的对应时间该热带气旋的强度,(a)、(b)、(c)、(d)分别可以代表该气旋的生成、发展、强盛、消亡4个阶段。如图3(a)中的标注所示,每幅图中的颜色代表DAV值,圆点表示JMA记录的台风中心的位置;三角表示研究范围内DAV的最小值MMV(Map Minimum Value)所在的位置,通过计算每一点周围3×3区域9个DAV的平均值得出,MMV可以表征热带气旋云团的最高组织化水平;MMV的位置与热带气旋中心之间的距离为RD(Relative Distance)。可以看到每幅图气旋中心附近都存在一个DAV的低值区域,且在TC强度更高的图3 (b)和图3 (c)中,该低值区围绕MMV呈现更为紧密和规则的圆形分布;同时,RD随着热带气旋的发展减小,随着热带气旋的消散变大。因此我们认为MMV以及RD可能与热带气旋的强度相关。
为进一步研究MMV以及RD与热带气旋的强度的相关关系,图4为201705号台风“奥鹿”在全生命过程中的RD和MMV时间序列图。 图4(a)为二者的相对距离RD与JMA记录的热带气旋强度VMAX的时间序列图,二者整体上呈现相反的变化趋势,即热带气旋的强度越强,二者的相对距离越小。图4(b)为MMV值与VMAX的时间序列图,二者整体上也呈现相反的变化趋势。基于以上分析,我们认为DAV、RD、MMV对热带气旋的强度都具有一定的指示意义。图4 热带气旋强度与RD和MMV的相关分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]Estimation of tropical cyclone parameters and wind fields from SAR images[J]. ZHOU Xuan,YANG XiaoFeng,LI ZiWei,YU Yang,BI HaiBo,MA Sheng,LI XiaoFeng. Science China（Earth Sciences）. 2013(11)
本文编号：3368696
【文章来源】：海洋湖沼通报. 2020,(01)北大核心CSCD
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
图1 台风“奥鹿”2017年7月30日12:00(UTC)FY-2G与ASCAT的匹配图
图2介绍了DAV的计算方法,图2(a)为偏角DA(Deviation Angle)计算示意图,此处参考点选为热带气旋中心,计算热带气旋主体云系范围内(本文采用JMA记录的台风中心300km范围)每一点的亮温梯度方向与该点相对于参考点的位置矢量方向之间的夹角DA。图2(b)为2017年7月30日20:00台风“奥鹿”云顶亮温图,气旋中心附近亮温梯度呈现辐聚型(温度梯度一般以温度增加的方向作为正向)。此时以气旋中心位置为参考点计算的DA的分布如图2(c),大部分的DA聚集在0°附近,因此其DAV值较接近于0。在热带气旋的生成与消亡阶段,气旋的对称化和组织化程度较低,DA的分布较分散,DAV值较高。DAV计算可以选择热带气旋云图上的任一点作为参考点,而对于每一个参考点都可以通过以上方法得到一个DAV值,从而获得对应于整个热带气旋红外云图的DAV分布图。 图选取了2017年台风“奥鹿”从生成到发展到消亡过程中的4幅DAV分布图,根据JMA记录的对应时间该热带气旋的强度,(a)、(b)、(c)、(d)分别可以代表该气旋的生成、发展、强盛、消亡4个阶段。如图3(a)中的标注所示,每幅图中的颜色代表DAV值,圆点表示JMA记录的台风中心的位置;三角表示研究范围内DAV的最小值MMV(Map Minimum Value)所在的位置,通过计算每一点周围3×3区域9个DAV的平均值得出,MMV可以表征热带气旋云团的最高组织化水平;MMV的位置与热带气旋中心之间的距离为RD(Relative Distance)。可以看到每幅图气旋中心附近都存在一个DAV的低值区域,且在TC强度更高的图3 (b)和图3 (c)中,该低值区围绕MMV呈现更为紧密和规则的圆形分布;同时,RD随着热带气旋的发展减小,随着热带气旋的消散变大。因此我们认为MMV以及RD可能与热带气旋的强度相关。
为进一步研究MMV以及RD与热带气旋的强度的相关关系,图4为201705号台风“奥鹿”在全生命过程中的RD和MMV时间序列图。 图4(a)为二者的相对距离RD与JMA记录的热带气旋强度VMAX的时间序列图,二者整体上呈现相反的变化趋势,即热带气旋的强度越强,二者的相对距离越小。图4(b)为MMV值与VMAX的时间序列图,二者整体上也呈现相反的变化趋势。基于以上分析,我们认为DAV、RD、MMV对热带气旋的强度都具有一定的指示意义。图4 热带气旋强度与RD和MMV的相关分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]Estimation of tropical cyclone parameters and wind fields from SAR images[J]. ZHOU Xuan,YANG XiaoFeng,LI ZiWei,YU Yang,BI HaiBo,MA Sheng,LI XiaoFeng. Science China（Earth Sciences）. 2013(11)
本文编号：3368696
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