СПОСОБ ОЦЕНКИ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ВЛАЖНОСТИ ЛОКАЛЬНЫХ ОБЛАСТЕЙ АТМОСФЕРЫ С ПОМОЩЬЮ СПУТНИКОВЫХ РАДИОМЕТРОВ Российский патент 2013 года по МПК G01W1/00 

Описание патента на изобретение RU2474848C2

Изобретение относится к области метеорологии, в частности к мониторингу состояния атмосферы по данным спутникового дистанционного зондирования.

Интегральная влажность атмосферы, характеризующая содержание водяного пара в вертикальном столбе атмосферы, наряду с аэрозолями, контролирует альбедо Земли, и, таким образом, является одним из важнейших компонентов, определяющих региональный климат.

Известен способ оценки интегральной влажности атмосферы по данным спутниковых микроволновых радиометров, реализуемый с помощью физического алгоритма Венца (F.J.Wentz, «A well-calibrated ocean algorithm for Special Sensor Microwave / Imager», J.Geophys. Res., vol.102 (C4), pp.8703-8718, 1997).

Для апробирования способа были использованы данные, полученные в результате калибровки радиометра Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) и аналитическая модель радиояркостной температуры Тя. Настройка последней осуществлялась на основании совмещенных в пространстве и во времени данных контактных и SSM/I-измерений. В определении функции Tя использовалась квазилинейная зависимость Тя от семи геофизических параметров системы Океан-Атмосфера, а восстанавливались одновременно три параметра - интегральное влагосодержание, влагозапас и скорость приводного ветра. Огромное число настроечных параметров (более 100) для данной модели было получено путем обработки 37650 пар совмещенных SSM/I-буйковых и 35108 пар SSM/I-радиозондовых измерений. Опубликованные точности восстановления Q были исключительно высокими - среднеквадратичная ошибка составила 1.2 кг/м2, систематическое смещение - 0.6 кг/м2, однако последующая проверка работы алгоритма на других статистических ансамблях данных, не показала таких высоких точностей.

Недостатком данного способа является ограниченность области его применения, а именно: способ предназначен для использования только в областях, где отсутствуют осадки, облачность характеризуются значениями водозапаса, не превышающими 0.5 кг/м2, а скорости ветра должны быть не больше 20 м/с.

Наиболее близким по своей технической сущности является способ восстановления интегральной влажности атмосферы и водозапаса облаков (W), представленный в статье Ф.Фрэйта и Г.Шиавона «Нейронные сети для восстановления водяного пара и жидкокапельной влаги из радиометрических данных» (Fabio del Frate, Schiavon G.Neural Networks for the retrieval of water vapor and liquid water from radiometric data // Radio Science. - 1998. - Vol.33. - No.5. - pp.1373-1386). Способ основан на применении Нейронных Сетей (НС) к модельным массивам совмещенных метеорологических и гидрологических измерений. Для генерации массивов радиояркостных температур и сопутствующих измерений Q и W были использованы среднеширотные и фактические радиозондовые профили атмосферы. Среднеширотные профили использовались для настройки алгоритма, фактические - для его проверки. Оценка точности способа восстановления интегральной влажности атмосферы и водозапаса облаков (W) показала, что во всех случаях получены лучшие результаты по сравнению с линейной регрессией. Кроме того, авторы во всех случаях получали лучшие результаты при раздельном восстановлении Q и W отдельными НС, объясняя данный факт тем, что разные зависимости лучше представляются разными функциями. Кроме того, была проведена процедура упрощения сети путем выбрасывания связей с малыми весовыми коэффициентами и последующей новой настройкой. Было показано, что такая упрощенная НС обеспечивает более высокую точность оценок.

Наиболее существенным недостатком прототипа является то, что при использовании способа восстановления интегральной влажности атмосферы и водозапаса облаков (W) часто не достигаются требуемые точности оценок, так как, согласно требования Всемирной метеорологической организации (ВМО), допустимые уровни погрешностей определения интегральной влажности атмосферы (Q) должны составлять не более 5-15% и могут быть достигнуты лишь при отсутствии осадков и облачности с водозапасом, превышающим 0.5 кг/м2, а при увеличении водозапаса облаков оптическая толщина атмосферы растет, и ошибки оценки параметров с использованием способа значительно возрастают.

Целью изобретения является разработка способа оценки интегральной влажности локальных областей атмосферы по данным спутниковых микроволновых радиометров, применимого для широкого диапазона погодных условий.

Способ оценки интегральной влажности (Q) локальных областей атмосферы с помощью спутниковых радиометров заключается в получении значений радиояркостных температур (Тя) по трем радиометрическим каналам и вычисление значения интегральной влажности (Q) с использованием зависимости, учитывающей значение радиояркостной температуры (Тя) и коэффициентов настроенной Нейронной Сети, и отличается тем, что используемые радиометрические каналы имеют частоты υ1=19.35 ГГц, υ3=37.0 ГГц горизонтальной поляризации и υ2=22.235 ГГц вертикальной поляризации, а численные значения коэффициентов настроенной Нейронной Сети, входящих в зависимость для оценки интегральной влажности, получены путем математического моделирования уходящего излучения системы Океан-Атмосфера и проведения численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи с последующей настройкой способа на совмещенных в пространстве и во времени спутниковых и наземных измерениях, что позволяет получать более высокие (до 40%) точности восстановления интегральной влажности воздуха Q в том диапазоне условий, в котором работают существующие способы (отсутствие осадков, облачность с водозапасом, не превышающим 0.5 кг/м2) и расширить диапазон условий применения способа по сравнению с существующими, оставаясь при этом в рамках точности, требуемой экспертами ВМО.

Поставленная цель оценки интегральной влажности атмосферы (Q) может быть достигнута над морской поверхностью, свободной ото льда, и областями атмосферы, характеризующимися отсутствием осадков, которые отсекаются критерием с использованием радиояркостной температуры (Тя), т.е. разница между Тя (37 ГТц, вертикальная поляризация) и Тя (37 ГГц, горизонтальная поляризация) должна составлять более 15 градусов, на основе использования зависимости:

где:

Q - интегральная влажность атмосферы в кг/м2;

Q0 - нормировочный показатель настроенной Нейронной Сети в кг/м2;

b0,1,2 - коэффициенты смещения;

ω0,1,2 - весовые коэффициенты;

n1,2…5 - число нейронов;

T1,2,3 - радиояркостные температуры в радиометрических каналах 1, 2, 3;

i - номера каналов радиометра, измерения в которых используются в расчетах.

Нижеприведенные частоты радиометрических каналов (υ1, υ2, υ3) и коэффициенты настроенной Нейронной Сети (Q0, b0,1,2, ω0,1,2) определены с помощью математического моделирования уходящего излучения системы Океан-Атмосфера и проведения численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи с последующей настройкой способа на совмещенных в пространстве и во времени спутниковых и наземных измерениях:

υ1 = 19.35 ГГц горизонтальной поляризации;

υ2 = 22.235 ГГц вертикальной поляризации;

υ3 = 37.0 ГГц горизонтальной поляризации;

Q0 = 33.4 кг/м2;

b0,1,2 - b0=1.32841200, b1=-0.81667480, b21=-1.00000000,

b22=-0.13119980, b23=-1.00000000, b23=-0.64899800,

b25=-0.75263910;

ω0,1,2 - ω0=2.22588700, ω11=1.00000000, ω12=0.34163250,

ω13=1.00000000, ω14=-0.87176520, ω15=0.95497390,

ω211=0.00662052, ω221=-0.00166526, ω231=0.00002644,

ω212=0.02186070, ω222=0.01254202, ω232=-0.02385076,

ω213=-0.00135056, ω223=0.00454473, ω233=-0.00001853,

ω214=-0.02219448, ω224=0.03923048, ω234=-0.01534682,

ω215=-0.00321878, ω225=0.00558177, ω235=-0.00045868.

Разработанное техническое решение позволяет восстанавливать поля интегральной влажности в атмосфере над морской поверхностью, свободной ото льда, в широком диапазоне изменений параметров атмосферы, в том числе в условиях, характеризующихся мощной облачностью и сильными ветрами. Точная информация о влагозапасе атмосферы и его пространственно-временной изменчивости исключительно важна и широко используется в нашей стране и за рубежом как в анализе и прогнозе погоды, так и в климатических исследованиях, в частности при изучении потоков энергии и круговорота воды. Постоянно происходящие в природе процессы перехода водяного пара в жидкое и твердое состояние и обратно имеют огромное значение для формирования погоды и климата Земли. Важнейшим следствием этих процессов является формирование облаков в различных слоях атмосферы и выпадение из них осадков и образование тумана в приземном слое воздуха. Испарение, перенос водяного пара, а затем его конденсация и сублимация являются одними из важнейших процессов переноса энергии в атмосфере. Поэтому максимально точная оценка интегральной влажности, которую можно произвести в широком диапазоне условий, может быть широко использована также в различных прикладных исследованиях.

Похожие патенты RU2474848C2

название год авторы номер документа
СПОСОБ УЛУЧШЕННОЙ ОЦЕНКИ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ВЛАЖНОСТИ АТМОСФЕРЫ НАД ОКЕАНОМ ПО ИЗМЕРЕНИЯМ СПУТНИКОВЫХ МИКРОВОЛНОВЫХ РАДИОМЕТРОВ 2013
  • Заболотских Елизавета Валериановна
  • Митник Леонид Моисеевич
  • Шапрон Бертран Жорж Альбер
RU2532692C1
СПОСОБ РАСШИРЕННОЙ ОЦЕНКИ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ВЛАЖНОСТИ АТМОСФЕРЫ НАД ОКЕАНОМ ПО ИЗМЕРЕНИЯМ СПУТНИКОВЫХ МИКРОВОЛНОВЫХ РАДИОМЕТРОВ 2014
  • Заболотских Елизавета Валериановна
  • Шапрон Бертран Жорж Альбер
RU2572405C1
Способ оценки водозапаса облаков над океаном по данным измерений спутникового микроволнового радиометра AMSR2 2015
  • Заболотских Елизавета Валериановна
  • Шилов Дмитрий Владимирович
RU2626165C2
СПОСОБ ОЦЕНКИ ТЕМПЕРАТУРЫ ПОВЕРХНОСТИ ОКЕАНА ПО ИЗМЕРЕНИЯМ СПУТНИКОВЫХ МИКРОВОЛНОВЫХ РАДИОМЕТРОВ 2014
  • Заболотских Елизавета Валериановна
  • Шапрон Бертран Жорж Альбер
RU2570836C1
СПОСОБ ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТИ ДОЖДЯ ПО ДАННЫМ ИЗМЕРЕНИЙ СПУТНИКОВОГО МИКРОВОЛНОВОГО РАДИОМЕТРА AMSR2 2015
  • Заболотских Елизавета Валериановна
RU2627568C2
Способ дистанционного определения гидрометеорологических параметров состояния системы океан-атмосфера 2016
  • Чернявский Григорий Маркелович
  • Черный Игорь Владимирович
  • Барсуков Игорь Александрович
  • Болдырев Владимир Владимирович
  • Панцов Вячеслав Юрьевич
  • Полушковский Юрий Александрович
  • Скрипачев Владимир Олегович
RU2665716C2
СПОСОБ ДИСТАНЦИОННОЙ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ СИСТЕМЫ ОКЕАН - АТМОСФЕРА И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ 1993
  • Черный И.В.
  • Панцов В.Ю.
  • Наконечный В.П.
RU2047874C1
СПОСОБ И АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ПРИЕМА И ОБРАБОТКИ ЗАЯВОК ОТ ВНЕШНИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НА ПРОВЕДЕНИЕ СПУТНИКОВОЙ СЪЕМКИ, КОМПЛЕКСНОЙ ОБРАБОТКИ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ И ФОРМИРОВАНИЯ ВЫХОДНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОДУКТОВ ДЛЯ ВНЕШНИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ 2011
  • Полушковский Юрий Александрович
  • Скрипачев Владимир Олегович
  • Суровцева Ирина Вячеславовна
  • Спиричев Дмитрий Леонидович
RU2465617C1
ДИСТАНЦИОННЫЙ РАДИОФИЗИЧЕСКИЙ СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЛАЖНОСТИ ПОЧВЫ 2006
  • Бобров Павел Петрович
  • Миронов Валерий Леонидович
  • Ященко Александр Сергеевич
RU2348924C2
Способ бескалибровочного радиометрического измерения эффективного коэффициента излучения шероховатой подстилающей поверхности 2017
  • Стерлядкин Виктор Вячеславович
RU2655610C1

Реферат патента 2013 года СПОСОБ ОЦЕНКИ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ВЛАЖНОСТИ ЛОКАЛЬНЫХ ОБЛАСТЕЙ АТМОСФЕРЫ С ПОМОЩЬЮ СПУТНИКОВЫХ РАДИОМЕТРОВ

Изобретение относится к области метеорологии, в частности к мониторингу состояния атмосферы по данным спутникового дистанционного зондирования, и может быть использовано для оценки интегральной влажности локальных областей атмосферы. Сущность: получают значения радиояркостных температур по трем радиометрическим каналам, имеющим частоты 19,35 ГГц и 37,0 ГГц горизонтальной поляризации и 22,235 ГГц вертикальной поляризации. Вычисляют значения интегральной влажности с использованием зависимости, учитывающей значения радиояркостной температуры и коэффициентов настроенной Нейронной Сети. При этом численные значения коэффициентов настроенной Нейронной Сети, входящих в зависимость для оценки интегральной влажности, получают математическим моделированием уходящего излучения системы Океан-Атмосфера и проведением численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи с последующей настройкой способа на совмещенных в пространстве и во времени спутниковых и наземных измерениях. Технический результат: повышение точности оценки, расширение диапазона условий применения.

Формула изобретения RU 2 474 848 C2

Способ оценки интегральной влажности локальных областей атмосферы с помощью спутниковых радиометров путем получения значений радиояркостных температур (Тя) по трем радиометрическим каналам и вычисления значения интегральной влажности (Q) с использованием зависимости, учитывающей значение радиояркостной температуры (Тя) и коэффициентов настроенной Нейронной Сети, отличающийся тем, что используемые радиометрические каналы имеют частоты υ1=19,35 ГГц, υ3=37,0 ГГц горизонтальной поляризации и υ2=22,235 ГГц вертикальной поляризации, а численные значения коэффициентов настроенной Нейронной Сети, входящих в зависимость для оценки интегральной влажности, получены путем математического моделирования уходящего излучения системы Океан-Атмосфера и проведения численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи с последующей настройкой способа на совмещенных в пространстве и во времени спутниковых и наземных измерениях, что позволяет получать более высокие точности восстановления интегральной влажности воздуха Q в том диапазоне условий, в котором работают существующие способы, и расширить диапазон условий применения способа при точности, сравнимой с существующими.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2013 года RU2474848C2

Заболотских Е.В
и др
Нейронно-сетевые алгоритмы восстановления параметров системы океан-атмосфера по данным микроволнового спутникового зондирования
- Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2004, №1, с.447-458
Fabio Del Frate, Schiavon G
Neural networks for the retrieval of water vapor and liquid water from

RU 2 474 848 C2

Авторы

Заболотских Елизавета Валериановна

Бобылёв Леонид Петрович

Даты

2013-02-10Публикация

2010-10-08Подача