云覆蓋地表約三分之二。云是地球輻射收支平衡的關鍵調(diào)節(jié)器之一。云特性及其時空變化對全球天氣及氣候變化影響巨大。云相態(tài)的準確判定不僅有助于其他云物理參數(shù)的反演,也能為天氣預報、氣候模式、地球輻射收支、大氣及降水循環(huán)研究提供依據(jù)。云相態(tài)的準確判定有利于過冷水滴云的檢測,從而提高飛行器的飛行安全。在氣象預報領域,云相態(tài)可以改進模型初始場,檢驗和訂正預報結果,有助于確定云霧、降水、降雪、臺風及災害性天氣的分布范圍及影響,從而加強對天氣氣候變化的理解并提高預報精度。現(xiàn)有星載單傳感器云相態(tài)反演存在一定的局限,其中被動傳感器分辨率低且探測深度不足,主動傳感器則存在廓線探測不充分的問題。多傳感器聯(lián)合主要側(cè)重于水平或垂直單方向研究,將兩者結合從空間角度開展云相態(tài)研究相對較少。聯(lián)合衛(wèi)星偏振、激光和微波傳感器對地探測信息進行協(xié)同反演基本可以克服上面的問題。本文提出的云相態(tài)空間協(xié)同反演方法能突破傳統(tǒng)單一識別云相態(tài)的局限,用主被動技術協(xié)同處理,既為大氣協(xié)同觀測和反演提供新方法,也為天氣預報、氣候變化、人工干預天氣、極端氣象災害防治和飛行器安全飛行等提供新的技術手段。本論文的主要工作有以下幾個方面:(1)對衛(wèi)星偏振載荷觀測數(shù)據(jù)進行云檢測及云相態(tài)識別。利用海氣輻射傳輸相關理論,結合菲涅爾反射和粗糙海表偏振輻射信息,構建耀光區(qū)偏振輻射計算公式,提出了基于近紅外波段偏振輻射數(shù)據(jù)的海洋耀光動態(tài)檢測模型,利用該模型動態(tài)獲取耀光角臨界值,實現(xiàn)海洋耀光的預處理。對于非耀光像元通過一種改進的云檢測方法實現(xiàn)有云像元快速檢測,該方法先利用有云和晴空像元近紅外波段反射率差異和偏振反射率閾值檢驗識別有云像元,再利用近紅外與可見光波段反射率比值進一步標記晴空像元,并將多角度云檢測結果進行空間融合,統(tǒng)一生成有云、晴空和未定像元產(chǎn)品。對有云像元構建多角度偏振云相態(tài)識別算法區(qū)分冰云和水云,該算法主要利用云粒子偏振輻射在主虹和非主虹區(qū)隨散射角變化趨勢的差異來判斷冰/水云,將該方法云相態(tài)識別結果與POLDER3業(yè)務化產(chǎn)品相比,一致性較好但分辨率更優(yōu)。(2)構建垂直云相態(tài)融合算法實現(xiàn)激光和微波載荷云廓線相態(tài)協(xié)同。CALIOP激光雷達的云相態(tài)數(shù)據(jù)存儲在二級產(chǎn)品VFM中,CloudSat廓線云相態(tài)產(chǎn)品(2B-CLDCLASS-LIDAR)按云層結構存儲,且兩類產(chǎn)品垂直分辨率差異較大,通過構建動態(tài)多目標最優(yōu)規(guī)則來實現(xiàn)垂直方向云相態(tài)協(xié)同。以臺風“盧碧”為實驗對象進行算法驗證,統(tǒng)計兩個載荷權重系數(shù)在0-1之間變化時的云相態(tài)分類結果,發(fā)現(xiàn)當權重系數(shù)分別取1/2時,垂直方向云像元統(tǒng)計達到最大,且云相態(tài)融合結果達到最優(yōu)化比例。表明激光和微波云相態(tài)垂直協(xié)同算法能較好的解決單一載荷云廓線信息探測不足的缺陷,豐富云層內(nèi)部粒子的輻射信息,大大提高了垂直方向云相態(tài)反演的準確性。(3)基于衛(wèi)星偏振、激光和微波載荷提出多源數(shù)據(jù)云頂相態(tài)空間協(xié)同算法。該算法針對三種載荷的存儲結構不同及數(shù)據(jù)維度差異,將差異化結構和維度通過降維和升維變換實現(xiàn)統(tǒng)一,并構建多目標模糊最優(yōu)化規(guī)則實現(xiàn)三類云相態(tài)產(chǎn)品的水平方向融合。以臺風“盧碧”為例,將兩種不同方法獲取的POLDER3云相態(tài)二級產(chǎn)品與激光和微波二級云相態(tài)產(chǎn)品進行融合,獲取兩種不同的融合結果,對其進行分析與討論。兩種云頂相態(tài)融合結果與CALIPSO和CloudSat的云相態(tài)分類比例比較接近,而與POLDER3和MODIS的比例偏差較大,其中冰云和水云的標準偏差都大于10%以上。原因是POLDER3在多層云及云邊界區(qū)由于多角度觀測使得云粒子虹特性存在偏差導致誤判,MODIS在薄云和破碎云區(qū)紅外輻射特性差異不顯著導致亮溫判別云粒子相態(tài)失效。對比分析兩種融合云相態(tài)均值及誤差變化趨勢,在云頂部分與CALIPSO云相態(tài)非常接近,在云層內(nèi)部和云底與CloudSat接近。兩種融合結果綜合了激光在云頂探測和微波在云層內(nèi)部及云底探測的優(yōu)勢,使其在冰云和水云分類上更加準確,并且使云頂和云底相態(tài)劃分更加合理。實驗結果表明該融合算法對云頂相態(tài)分類改進效果非常顯著,并不會受某一種云相態(tài)結果誤差的干擾,能有效提高云頂相態(tài)分類的精度和準確性。空間協(xié)同反演是未來衛(wèi)星遙感探測的主要方向之一,不僅能克服單傳感器反演手段的不足,也能克服現(xiàn)階段多傳感器協(xié)同方向單一的問題,為云、氣溶膠等大氣成分探測開拓新的研究方向。本論文依托衛(wèi)星偏振、激光和微波三類數(shù)據(jù)分別進行垂直和水平方向協(xié)同處理,構建空間協(xié)同反演流程和算法,為未來我國衛(wèi)星空間探測及協(xié)同反演提供方法和技術支持。
【學位單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：P412.27;P426.5
【部分圖文】：

聯(lián)合衛(wèi)星隊列“Ａ－Ｔｒａｉｎ”主被動載荷獲取的同時對地觀測數(shù)據(jù)，進??行云相態(tài)空間協(xié)同反演具有重要的理論意義和實際應用價值。本論文正是依托??衛(wèi)星偏振、激光和微波三類數(shù)據(jù)分別進行水平和垂直方向協(xié)同處理（圖１．２），??構建空間協(xié)同反演流程和算法，為未來我國衛(wèi)星空間探測及協(xié)同反演提供方法??２??

論文聯(lián)合主動和被動載荷數(shù)據(jù)，分別從水平方向和垂直方向進行云相態(tài)融合，??從而實現(xiàn)云相態(tài)的空間協(xié)同。本論文的研究主要包括五個方面內(nèi)容，總的研宄??流程見圖１．４。??（１）

將“積”、“卷”、“層”、“雨”及“高”五字相互搭配，細分為十種??云屬（如表２．１）。我國在氣象觀測業(yè)務中根據(jù)云層底部所處的位置一般將云分??成高、中、低三大云族，并將直展云劃歸為低云族［４７］，圖２．１是對流層內(nèi)十種??云屬的高度和形態(tài)分布示意圖。??冉砭Ｅ?ｌ?＇?＂＃５?￣?；（??應云??＿雨ｇ云?丨??中云?：１?紐．??？巧?＇攤：??腿丨Ｖ??＾?、獅??＊云ｔ?ｔ??圖２．１云分類髙度分布圖??此外，在大氣云物理研究中，還可以根據(jù)云的物理特性進行劃分：??（１）按照云的動力學特點。受熱力及動力作用在不穩(wěn)定的大氣內(nèi)產(chǎn)生對??流發(fā)展成垂直運行的云，被稱為對流云或積狀云（直展云）。受上升氣流抬升影??１１??
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本文編號：2853901