基于一維綜合孔徑微波輻射計的大氣海洋環境參數敏感性分析

馮夢延, 艾未華, 劉茂宏, 陳冠宇, 陸 文

基于一維綜合孔徑微波輻射計的大氣海洋環境參數敏感性分析

馮夢延1, 艾未華1, 劉茂宏1, 陳冠宇2, 陸 文1

(1. 國防科技大學 氣象海洋學院, 江蘇 南京 210000; 2. 中國人民解放軍32033部隊, 海南 海口 570100)

相比于實孔徑微波輻射計, 一維綜合孔徑微波輻射計具有高空間分辨率和多入射角觀測特點。本文提出采用觀測頻率為6.9, 10.65, 18.7, 23.8和36.5 GHz, 且入射角范圍為0°～65°的一維綜合孔徑微波輻射計遙感大氣海洋環境要素?；跇嫿ǖ奈⒉ù髿夂Ｑ筝椛鋫鬏斦菽Ｐ? 分析了輻射計亮溫對大氣海洋環境要素的敏感性, 為輻射計關鍵指標確定和大氣海洋環境要素反演算法設計提供技術支撐。結果表明: 一維綜合孔徑微波輻射計的垂直和水平極化亮溫對大氣海洋環境要素的敏感性表現出不同特性, 且敏感性隨入射角的改變而變化顯著; 6.9和10.65 GHz對海面溫度的敏感性較大, 且隨著入射角的增大, 垂直極化亮溫的敏感性增大, 水平極化亮溫的敏感性減小; 10.65和18.7 GHz對海面風速的敏感性相對較大, 且敏感性最大的風速區間位于10～20 m/s; 23.8 GHz對大氣水汽含量最敏感, 且水汽含量較低、入射角較大時, 敏感性越大; 36.5 GHz對云液態水含量最敏感, 隨著入射角的增大, 垂直極化亮溫的敏感性減小, 水平極化的敏感性增大, 但兩者均在液態水含量較小時表現出較大的敏感性。

一維綜合孔徑微波輻射計; 高空間分辨率; 多入射角; 敏感性分析

地球表面約三分之二的面積被海洋覆蓋。獲取海洋環境信息對研究全球氣候具有重要的作用。雖然浮標等測量方式可以獲得較高精度的海洋環境信息, 但是其不能滿足長期的, 大尺度范圍的數據需求[1]。因此, 利用微波輻射計獲取海面溫度、海面風場、大氣水汽含量和云液態水含量成為重要方式[2-4]。

目前, 可以提供海洋環境產品的星載微波輻射計主要包括TMI、WindSat、AMSR2、HY-2, 其均為實孔徑微波輻射計, 且入射角為一個定值。由于空間分辨率和天線尺寸成反比, 導致傳統實孔徑微波輻射計的空間分辨率較低。例如, WindSat和AMSR2上的C波段通道, 其空間分辨率大約為50 km[5-6]。所以, Schanda提出了將綜合孔徑方法應用到遙感領域來解決空間分辨率與天線物理尺寸之間的固有矛盾[7], 其原理與綜合孔徑射電望遠鏡類似[8]。

一維綜合孔徑微波輻射計用一維的小孔徑天線陣列代替大的實孔徑天線, 對相隔一定距離的天線對進行復相關運算可以測量場景輻射的空間頻率分量[9]。小天線觀測信號的復相關輸出稱為可見度函數, 通過對可見度函數進行傅里葉變換獲得亮溫圖像[10]。相比于實孔徑微波輻射計, 由于不同小天線對應不同的入射角, 其合成的亮溫圖像是在多個入射角處的亮溫組合。圖1為星載一維綜合孔徑微波輻射計的觀測示意圖。

圖1 星載一維綜合孔徑微波輻射計的觀測示意圖

為了獲取高空間分辨率的海洋環境產品, 本文提出采用星載一維綜合孔徑微波輻射計獲得海洋環境參數。假設該一維綜合孔徑微波輻射計的觀測頻點為: 6.9、10.65、18.7、23.8和36.5 GHz, 且每個頻點為、雙極化模式。由于場景輻射亮溫隨入射角變化很大, 例如當入射角出現1°的誤差時, 海面溫度的反演值會出現6 ℃的誤差[6], 所以, 對于一維綜合孔徑微波輻射計, 在不同入射角處研究亮溫對海洋環境要素的敏感性具有重要意義。目前, 許多學者針對固定入射角的實孔徑微波輻射計開展了一系列敏感性研究[11-12]; 陳冠宇等針對C波段的單頻點一維綜合孔徑微波輻射計, 開展了若干入射角的敏感性分析[13]。本文基于輻射傳輸正演模型, 仿真了5個頻點在0°～65°入射角范圍內的輻射亮溫。其次, 計算了0°～65°入射角范圍內亮溫對海面溫度、海面風速、海面風向、水汽含量和云液水含量的敏感性。

1 海洋大氣輻射傳輸正演模型

如圖2所示, 大氣頂向外出射的輻射亮溫T, p可以表示為[14-15]:

其中, p為極化方式, p = v, h。TBU和TBD分別表示大氣輻射的上行和下行亮溫, τ為整層大氣透過率, Ep為海面發射率(由海面發射率模型計算)。TS為海面溫度。Rp=1–Ep表示海面反射率。TBΩ為大氣下行亮溫和宇宙背景亮溫被海面反射和散射的輻射值。Tcold為宇宙背景亮溫, 通常取2.73 K。Ωp表示被海面散射下行輻射的經驗校正系數, 與頻率f, 入射角θ, 透過率τ和風速W有關。TB, scat, p表示非平靜海面對大于或小于入射角方向的大氣輻射亮溫的散射作用。

1.1 海面發射率模型

海面發射率模型是本文研究的基礎。目前, 計算海面發射率的物理模型主要包括: 雙尺度模型[16]、光學模型[17]和小斜率近似模型(SSA)[18]。這些模型計算復雜且精度較低, 不能滿足研究需求。本文采用Meissner等建立的海面發射率模型[14], 該模型是以星載微波輻射計WindSat、SSM/I F13亮溫數據, QuikSCAT、ncep、HRD的風速風向數據以及Reyno-lds OI 海面溫度數據等為基礎構建的經驗海面發射率模型。該模型可以計算0°～65°入射角范圍內和–2～ 40 ℃海面溫度范圍內的海面發射率E[14]。該模型將海面發射率分成3個部分, 分別為平靜海面發射率0, p, 由風速引起的發射率增量ΔE, p和由風向引起的發射率增量Δ, p。如下所示:

E=0, p+ ΔE, p+ Δ, p, (2)

其中,0, p是頻率, 入射角, 海面溫度T和海面鹽度的函數, 由Fresnel定律計算得到[14, 19]。ΔE, p和Δ, p分別與風速和風向有關, 具體算法參考[14]。

1.2 大氣吸收發射模型

在非降水大氣條件下, 氣溶膠等粒子對微波的散射可以忽略。在低于100 GHz的頻率范圍內, 主要的吸收成分為氧氣、水汽和液態水。T,T和可以根據大氣廓線計算得到[20-21]。由于該方法計算速度慢, 本文采用Wentz經驗模型[6]計算T,T和[6], 其以頻率, 入射角, 海面溫度T, 總柱液態水含量和總柱水汽含量為輸入。需要說明的是, 由于該模型[6]中計算云液態水吸收系數的算法需要輸入云的平均溫度T, 且該數據很難獲得, 所以, 本文采用公式(3)計算云液態水吸收系數[12]:

A=b0(1+b1)。 (3)

一維綜合孔徑微波輻射計同時觀測目標場景在多個入射角的輻射值, 且各個方向的輻射值相互獨立。本文采用的輻射傳輸正演模型適用于一維綜合孔徑微波輻射計系統。金夢彤等利用微波輻射傳輸正演模型[22]仿真了星載一維綜合孔徑微波輻射計遙感海面鹽度的亮溫值[23]; 劉澤霖[24]在研究綜合孔徑微波輻射計反演大氣溫度廓線時也采用了DOTLRT模型[25]仿真了亮溫值。

2 亮溫對大氣海洋環境要素的敏感性分析

為了定量計算亮溫對海洋環境要素的敏感性大小, 本文假設了5個環境場, 如表1所示。以環境場為基礎, 用輻射傳輸正演模型計算大氣頂出射的輻射亮溫, 根據公式(4)計算亮溫對大氣海洋環境要素敏感性。由于海水鹽度對該一維綜合孔徑微波輻射計的觀測頻率影響很小, 本文將海水鹽度設為常數。海面風速和海面風向為海面10 m風速和風向。風向為風矢量與衛星觀測方位的夾角, 順風時為0°, 逆風時為180°。

表1 大氣海洋環境要素值

2.1 亮溫對海洋環境要素的敏感性分析

海洋環境要素的變化會直接影響海面發射率的變化, 從而造成輻射計觀測亮溫的改變。在不同入射角處, 不同的觀測頻率對海洋環境要素的敏感性不同。理論上, 敏感性越大, 反演精度越高。本節首先計算亮溫對海洋環境要素的敏感性系數, 根據場景1, 2, 3, 利用輻射傳輸正演模型分別計算亮溫對海面溫度, 海面風速, 海面風向的敏感性系數。

2.1.1 海面溫度敏感性分析

圖3為亮溫對海面溫度在0°～65°入射角范圍內的敏感性。從圖3可以看出, 垂直極化亮溫對海面溫度的敏感性略大于水平極化亮溫。6.9 GHz和10.65 GHz對海面溫度的敏感性表現相似且6.9 GHz和10.65 GHz對海面溫度的敏感性較高。6.9和10.65 GHz的垂直極化和水平極化亮溫對海面溫度的敏感性隨海面溫度的增加而增加, 但是18.7, 23.8, 36.5 GHz的垂直極化和水平極化亮溫對海面溫度的敏感性隨海面溫度先減小后增加, 如圖3i和3j所示, 敏感性系數的最小值沒有出現在海面溫度最小值處。

6.9和10.65 GHz的垂直極化亮溫對海面溫度的敏感性隨入射角的增加而增加, 其水平極化亮溫對海面溫度的敏感性隨入射角的增大而減小。18.7, 23.8, 36.5 GHz的垂直極化亮溫對海面溫度的敏感性與入射角的關系在不同的海面溫度范圍內表現不同。例如, 圖3g中顯示, 在T<283 K內, 敏感性隨入射角的增大先減小后增大, 但是在283≤T≤313 K內, 敏感性隨入射角的增大持續增大?？傮w上, 18.7, 23.8, 36.5 GHz的水平極化亮溫對海面溫度的敏感性隨入射角的增大而減小。36.5 GHz的水平極化亮溫對海面溫度的敏感性在低海面溫度處達到最大, 這與其他頻點的表現相反。

從海面溫度反演的角度分析, 6.9 GHz是核心頻率, 其次是10.65 GHz, 這與許多研究者得到的結論一致[6, 26-28]。垂直極化亮溫對海面溫度反演的貢獻主要在高海溫和大入射角處。36.5 GHz垂直極化亮溫在T≤278 K和0°≤≤30°也有較大的貢獻。除了36.5 GHz, 水平極化亮溫對海面溫度反演的貢獻主要在高海溫和小入射角處, 而36.5 GHz水平極化亮溫對海面溫度反演的貢獻主要在低海溫和小入射角處。

2.1.2 海面風場敏感性分析

圖4為亮溫對海面風速在0°～65°范圍內的敏感性。從圖中可以看出, 水平極化亮溫對海面風速的敏感性大于垂直極化亮溫?？傮w來看, 10.65, 18.7和36.5 GHz對海面風速的敏感性較大, 23.8 GHz的敏感性最小。在12 m/s≤≤25 m/s和0°≤≤45°范圍內, 垂直極化亮溫對海面風速的敏感性較大。10.65, 18.7和36.5 GHz垂直極化亮溫對海面風速的敏感性大于6.9和23.8 GHz。在25 m/s≤≤30 m/s范圍內, 垂直極化亮溫對海面風速的敏感性隨海面風速的增加幾乎不變, 這說明在25 m/s≤≤30 m/s范圍內, 風速與亮溫呈線性關系, 但是其隨入射角的增大而減小。

所有頻點的水平極化亮溫對海面風速的敏感性表現相似。與垂直極化亮溫相比, 水平極化亮溫對海面風速的敏感性在0 m/s≤≤5 m/s和55°≤≤65°范圍內也存在極大值。例如, 在圖4f中, 當風速為1 m/s且入射角為65°時, 水平極化亮溫對海面風速的敏感性為1.902 1 K/(m?s–1)。與垂直極化亮溫類似, 在25 m/s≤≤30 m/s范圍內, 水平極化亮溫對海面風速的敏感性隨海面風速的增加幾乎不變, 但是其隨入射角的增大而增大。

具有較大敏感性的區間, 其海面風速反演精度更高。綜上所述, 6.9, 10.65, 18.7 GHz垂直極化亮溫對反演海面風速的貢獻主要在10 m/s≤≤30 m/s和0°≤≤45°。23.8, 36.5 GHz垂直極化亮溫對反演海面風速的貢獻主要在10 m/s≤≤25 m/s和0°≤≤35°。6.9, 10.65, 18.7和36.5 GHz水平極化亮溫對反演海面風速的貢獻主要在12 m/s≤≤30 m/s和0°≤≤65°; 0 m/s≤≤5 m/s和50°≤≤65°。23.8 GHz水平極化亮溫對反演海面風速的貢獻主要在10 m/s≤≤25 m/s和0°≤≤45°; 0 m/s≤≤5 m/s和50°≤≤65°。

圖5為亮溫對海面風向在0°～65°內的敏感性。從圖中可以看出亮溫對海面風向的敏感性較小。圖5為軸對稱圖形且對稱軸為≤180°。18.7和36.5 GHz的垂直極化和水平極化亮溫對海面風向的敏感性較高, 但是最大值均小于0.05 K/°。

2.2 亮溫對大氣參數的敏感性分析

根據無散射條件下的輻射傳輸方程, 星載一維綜合孔徑微波輻射計接受到的輻射包括水汽和云液態水的輻射信息。水汽和液態水直接影響大氣透過率和大氣輻射亮溫, 從而間接影響輻射計的觀測亮

溫。為了量化大氣參數對輻射計觀測亮溫的影響, 本節根據場景4和場景5分別計算亮溫對水汽含量和云液態水含量的敏感性。

2.2.1 水汽含量敏感性分析

圖6為亮溫對大氣水汽含量在0°～65°范圍內的敏感性。從圖中可以看出, 水平極化亮溫對大氣水汽含量的敏感性大于垂直極化亮溫。6.9和10.65 GHz對大氣水汽含量的敏感性較低, 這表明6.9和10.65 GHz對大氣水汽含量反演的影響很小。總的來說, 6.9和10.65 GHz對大氣水汽含量的敏感性隨著入射角的增大而增大, 其最大值小于0.2 K/mm。

由于23.8 GHz位于水汽的吸收帶[29], 其對大氣水汽含量的敏感性最大, 所以23.8 GHz是反演大氣水汽含量的核心頻率。23.8 GHz水平極化亮溫對大氣水汽含量的敏感性最大值約為4 K/mm (= 1 mm,= 65°)。18.7, 23.8和36.5 GHz對大氣水汽含量的敏感性具有相似的特點, 即敏感性隨水汽含量和入射角的變化趨勢相似。

WindSat提供的大氣水汽含量數據是通過18.7, 23.8和36.5 GHz垂直和水平極化亮溫反演得到的, 其沒有采用6.9和10.65 GHz的原因有兩個: (a) 6.9和10.65 GHz對大氣水汽含量的敏感性較低, 對提升大氣水汽含量的反演精度影響不大; (b) 由于6.9和10.65 GHz的空間分辨率較低, 采用這兩個頻率進行反演會降低產品的空間分辨率。由于一維綜合孔徑微波輻射計的空間分率較高, 所以應采用所有頻點反演大氣水汽含量。從圖6可以得出, 18.7, 23.8和36.5 GHz垂直極化亮溫對大氣水汽含量的敏感性在≤35 mm內較大, 在≥35 mm范圍內, 敏感性相對較小。但是其敏感性在0°～65°范圍內差別很小。這說明在≤35 mm范圍內, 18.7, 23.8和36.5 GHz垂直極化亮溫對反演大氣水汽含量的影響最大。18.7, 23.8和36.5 GHz水平極化亮溫對大氣水汽含量的敏感性在≤25 mm和50°≤≤65°范圍內較大, 這表明在這個范圍內, 18.7, 23.8和36.5 GHz水平極化亮溫對反演大氣水汽含量的影響較大。

2.2.2 云液態水含量敏感性分析

根據場景5計算了亮溫對大氣水汽含量在0°～65°范圍內的敏感性(圖7)。從圖7中可以看出亮溫對云液態水的敏感性隨入射角的增大而增大, 隨著液態水含量的增大, 但其變化不明顯。6.9, 10.65和18.7 GHz的垂直極化亮溫對云液態水的敏感性的最大值沒有出現在65°處, 例如圖7e中最大值的位置在28°～48°內。23.8和36.5 GHz的垂直極化亮溫對云液態水的敏感性隨入射角的增大而減小, 水平極化亮溫對云液態水的敏感性隨入射角的增大而增大。總的來說, 水平極化亮溫的敏感性大于垂直極化亮溫, 且36.5 GHz對云液態水含量的敏感性最大, 該頻點是反演云液態水含量的主要頻點。

3 結論

本文提出采用一維綜合孔徑微波輻射計遙感大氣海洋環境參數, 假設該一維綜合孔徑微波輻射計的觀測頻率為6.9, 10.65, 18.7, 23.8和36.5 GHz, 并且其入射角在0°～65°之間。本文針對其觀測頻率和多入射角的特點, 以輻射傳輸正演模型為基礎, 開展了亮溫對海面溫度, 海面風速, 海面風向, 水汽含量和云液態水含量的敏感性分析。結果如下:

(1) 亮溫對海面溫度的敏感性: 6.9和10.65 GHz對海面溫度的敏感性較高。當入射角一定時, 6.9和10.65 GHz對海面溫度的敏感性隨海面溫度的增加而增加, 但是18.7, 23.8, 36.5 GHz對海面溫度的敏感性隨海面溫度先減小后增加, 說明在相同的亮溫測量精度下, 低海溫的反演誤差大于高海溫。當海面溫度一定時, 6.9和10.65 GHz的垂直極化亮溫對海面溫度的敏感性隨入射角的增加而增加, 其水平極化亮溫對海面溫度的敏感性隨入射角的增大而減小。18.7, 23.8, 36.5 GHz的垂直極化亮溫對海面溫度的敏感性與入射角的關系在不同的海面溫度范圍內表現不同。

(2) 亮溫對海面風矢量的敏感性: 水平極化亮溫對海面風速的敏感性大于垂直極化亮溫, 其中10.65, 18.7和36.5 GHz對海面風速的敏感性較大, 23.8 GHz的敏感性最小。所有頻點的亮溫對海面風速的敏感性表現相似。在25 m/s≤≤30 m/s范圍內, 亮溫對海面風速的敏感性隨海面風速的增加幾乎不變, 這表明在這個范圍內風速與亮溫呈線性關系。亮溫對海面相對風向的敏感性較小, 其最大值均小于0.05 K/(°), 且敏感性隨海面相對風向呈波動特征。

(3) 亮溫對大氣環境要素的敏感性: 水平極化亮溫對大氣水汽含量的敏感性大于垂直極化亮溫。6.9和10.65 GHz對大氣水汽含量的敏感性較低, 其最大值小于0.2 K/mm。23.8 GHz對大氣水汽含量的敏感性最大, 其水平極化亮溫對大氣水汽含量的敏感性最大值大約為4 K/mm。18.7, 23.8和36.5 GHz對大氣水汽含量的敏感性具有相似的特點。亮溫對云液態水的敏感性隨入射角的增大而增大, 但是隨著液態水含量的增大, 其變化的不明顯。36.5 GHz對云液態水含量的敏感性最大, 其水平極化亮溫對云液態水的敏感性最大可以達到0.45 K/(0.01 mm)。

致謝: 感謝Wentz提供的海面發射率模型。

[1] YAO P, WAN J, WANG J, et al. Satellite retrieval of hurricane wind speeds using the AMSR2 microwave radiometer[J]. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 2015, 33: 1104-1114.

[2] MEISSNER T, WENTZ F. Ocean retrievals for WindSat: radiative transfer model, algorithm, validation[C]. Proceedings of OCEANS 2005 MTS/IEEE, 2005: 130-133.

[3] LILJEGREN J C, CLOTHIAUX E E, MACE G G, et al. A new retrieval for cloud liquid water path using a ground-based microwave radiometer and measurements of cloud temperature[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2001, 106(D13): 14485-14500.

[4] BOBYLEV L P, ZABOLOTSKIKH E V, MITNIK L M, et al. Atmospheric water vapor and cloud liquid water retrieval over the arctic ocean using satellite passive microwave sensing[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2010, 48(1): 283-294.

[5] GAISER P, GERMAIN K, TWAROG E, et al. The WindSat spaceborne polarimetric microwave radiometer: sensor description and early orbit performance[J]. Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, 2004, 42: 2347-2361.

[6] WENTZ F J, MEISSNER T. Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) AMSR Ocean Algorithm, Remote Sensing Systems, Santa Rosa, CA, Tech. Rep. 2000, 121599A-1.

[7] SCHANDA E. Multiple wavelength aperture synthesis for passive sensing of the earth’s surface[C]. 1979 Antennas and Propagation Society International Symposium, 1979: 762-763.

[8] RYLEC M. The New Cambridge Radio Telescope[J]. Nature, 1962, 194(4828): 517-518.

[9] RUFC C S, SWIFT C T, TANNER A B, et al. Interferometric synthetic aperture microwave radiometry for the remote sensing of the Earth[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1988, 26(5): 597-611.

[10] VINE D M L. The sensitivity of synthetic aperture radiometers for remote sensing applications from space[J]. Radio Science, 1990, 25(4): 441-453.

[11] KILIC L, PRIGENT C, AIRES F, et al. Expected performances of the copernicus imaging microwave radio-meter (CIMR) for an all-weather and high spatial resolution estimation of ocean and sea ice parameters[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2018, 123(10): 7564-7580.

[12] WANG Rui, SHI Shunwen, YAN Wei, et al. Sea surface wind retrieval from polarimetric microwave radiometer in typhoon area[J]. Chinese Journal of Geophysics- Chinese Edition, 2014, 57: 738-751.

[13] 陳冠宇, 艾未華, 陸文, 等. 一維綜合孔徑微波輻射計遙感海面溫度的敏感性分析[J]. 海洋學報, 2019, 41(3): 143-154.

CHEN Guanyu, AI Weihua, LU Wen, et al. Sensitivity analysis of remote sensing of sea surface temperature by one dimensional synthetic aperture microwave radiometer[J]. Haiyang Xuebao, 2019, 41(3): 143-154.

[14] MEISSNER T, WENTZ F J. The emissivity of the occean surface between 6 and 90 GHz over a large range of wind speeds and earth incidence angles[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2012, 50(8): 3004-3026.

[15] MEISSNER T, WENTZ F J. Wind-vector retrievals under rain with passive satellite microwave radiometers[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2009, 47(9): 3065-3083.

[16] YUEH S H, WILSON W J, LI F K. Modelling of wind direction signals in polarimetric sea surface brightness temperatures[C]. IGARSS’96. 1996 International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 1996: 1132- 1134.

[17] GASIEWSKI A J, KUNKEE D B. Polarized microwave emission from water waves[J]. Radio Science $V 29, 1994, 6: 1449-1466.

[18] IRISOV V G. Small-slope expansion for thermal and reflected radiation from a rough surface[J]. Waves in Random Media, 1997, 7(1): 1-10.

[19] MEISSNER T, WENTZ F J. The complex dielectric constant of pure and sea water from microwave satellite observations[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2004, 42(9): 1836-1849.

[20] ROSENKRANZ P W. Water vapor microwave continuum absorption: A comparison of measurements and models[J]. Radio Science, 1998, 33(4): 919-928.

[21] LIEBE H J, ROSENKRANZ P W, HUFFORD G A. Atmospheric 60-GHz oxygen spectrum: New laboratory measurements and line parameters[J]. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 1992, 48(5): 629-643.

[22] HOLLINGER J P. Passive microwave measurements of sea surface roughness[J]. IEEE Transactions on Geoscience Electronics, 1971, 9(3): 165-169.

[23] 金夢彤, 劉浩, 武林, 等. 星載一維綜合孔徑微波輻射計海洋鹽度探測任務仿真及外部誤差源分析[J]. 遙感技術與應用, 2017, 32(2): 346-355.

JIN Mengtong, LIU Hao, WU Lin, et al. Task simulation and external error sources analysis for an ocean salinity mission with wne-dimensional synthetic aperture micro-wave radiometer[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2017, 32(2): 336-355.

[24] 劉澤霖. 綜合孔徑微波輻射計大氣溫度廓線直接反演算法[D]. 武漢: 華中科技大學, 2019.

LIU Zelin. An algorithm for retrieving atmospheric temperature profiles directly from visibility function of aperture synthetic microwave radiometer[D].Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2019.

[25] VORONVICH A G, GASIEWSKI A J, WEBER B L. A fast multistream scattering-based Jacobian for microwave radiance assimilation[J]. IEEE Transactions on Geoscien-ce and Remote Sensing, 2004, 42(8): 1749- 1761.

[26] ALSWEISS S O, JELENAK Z, CHANG P S. Remote sensing of sea surface temperature using AMSR-2 mea-surements[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2017, 10(9): 3948-3954.

[27] GENTEMANN C, WENTZ F, MEARS C, et al. In situ validation of tropical rainfall measuring mission microwave sea surface temperatures[J]. Journal of Geophysical Research, 2004, 109.

[28] GENTEMANN C, MEISSNER T, WENTZ F. Accuracy of satellite sea surfacetemperatures at 7 and 11 GHz[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2010, 48: 1009-1018.

[29] LIEBE H J. An updated model for millimeter wave pro-pagation in moist air[J]. Radio Science, 1985, 20: 1069- 1089.

Sensitivity analysis of atmospheric and oceanic environmental parameters based on one-dimensional synthetic aperture microwave radiometer

FENG Meng-yan1, AI Wei-hua1, LIU Mao-hong1, CHEN Guan-yu2, LU Wen1

(1. National University of Defense Technology, College of Meteorology and Oceanography, Nanjing 210000, China; 2. PLA Troop 32033, Haikou 570100, China)

one-dimensional synthetic aperture microwave radiometer; high spatial resolution; multiple incidence angles; sensitivity analysis

Compared with the real-aperture microwave radiometer, the one-dimensional synthetic aperture microwave radiometer has the characteristics of high spatial resolution and multiple incidence angles. This paper proposes a one-dimensional synthetic aperture microwave radiometer operating at observation frequencies 6.9, 10.65, 18.7, 23.8, and 36.5 GHz and an incidence angle range from 0° to 65° to obtain the atmospheric and oceanic environmental parameters. The sensitivity of the polarization brightness temperature to atmospheric and oceanic environmental parameters is evaluated based on the constructed microwave radiation transmission forward model. This research technically supports in determining the key indicators of the radiometer and the retrieval algorithm design. Results show that the sensitivity of the vertical and horizontal polarization brightness temperatures to the environmental parameters shows different characteristics and varies significantly with the incidence angle (0°～65°). The polarization brightness temperature becomes more sensitive to the sea surface temperature at 6.9 and 10.65 GHz, and the sensitivity of the vertical polarization brightness temperatures increases with the incidence angle. The polarization brightness temperature of 10.65 and 18.7 GHz have a relatively large sensitivity to the sea surface wind speed, and The sensitivity is greatest when the wind speed is within 10～20 m/s. The polarization brightness temperature is the most sensitive to atmospheric water vapor content at 23.8 GHz, the sensitivity is large when the water vapor content is low and the incidence angle is large. 36.5 GHz is the most sensitive to cloud liquid water content, and the sensitivity of vertical polarization brightness temperature is opposite to that of horizontal polarization brightness temperature whose sensitivity increases with the incidence angle. In addition, both of them show greater sensitivity when the cloud liquid water content is low.

Jul. 20, 2020

National Natural Science Foundation of China with the grant number, Nos. 41475019, 41705007]

P715.7

A

1000-3096(2021)08-0047-13

10.11759/hykx20200720007

2020-07-20;

2020-12-17

國家自然科學基金 (41475019, 41705007)

馮夢延(1996—), 男, 碩士研究生, 主要從事海洋微波遙感研究, E-mail: a1044175130@163.com; 艾未華(1979—), 通信作者, 博士, 副教授, E-mail: awhzjax@126.com。

(本文編輯: 康亦兼)