从太空测量热带气旋的大小新一代方法外文翻译资料

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从太空测量热带气旋的大小新一代方法

N. REUL, B. CHARPON, E. ZABOLOTSKIKH, C. DONLON, A. MOUCHE, J. TENERELLI,F. COLLARD,J. F. PIOLLE, A. FORE, S. YUEH, J. COTTON, P. FRANCIS, Y. QUILFEN, AND V. kUDAYAVTESV

最近L-和双c波段卫星辐射计与微波亮度温度测量相结合

为估计热带气旋的表面风速结构提供的新的估计方法。

与热带气旋（TC）相关的海洋表面风速场结构的观测及其应用对于各种公共、私人和政府利益相关者非常重要。全球热带气旋预警中心[例如，国家飓风中心（NHC），中太平洋飓风中心（CPHC）或两个台风警报中心（JTWC）]定期评估一组描述地面风场结构的参数，作为TC咨询和警告过程的一部分。其中包括最大持续风（MSW），定义为海拔10米处1分钟的最大平均风速；最大风速半径（RMW），和显著风速阈值的最大径向范围。这些估计通常统称为风半径，并且经常以地理象限(即东北、东南、西南和西北方向)中最大径向范围为34-，50-和63-kt（1kt=0.514ms^(-1)）的形式出现。这些距离是以海里为单位的。（n mi，其中1 n mi = 1.85 km）

卫星数据一直是推断这些参数的主要信息来源，现在的Dvorak技术是基于可见光（VIS）和红外（IR）卫星识别的云模式识别来估算TC中MSW的主要卫星方法。[参考Dvorak (1975) and Velden et al. (2006)]。还有其他方法（例如，Kidder等人, 1978），尽管有已知的局限性和缺限，Dvorak技术仍然是在不能进行飞机勘察的地区中（北大西洋和加勒比地区以外的所有热带地区）估算TC强度的标准的也是最成功的方法。特别是，由于风无法直接测量，Dvorak用的是一种非常间接的方法去获得1分钟持续风。而且提供更直接的地面风测量系统似乎在准确定义风半径和强度方面具有更大的潜力。

除了云/特征跟踪风（Holmlund et al. 2001; Velden et al. 2005），大风的卫星观测还包括高风散射（Quilfen et al. 1998; Fernandez et al. 2006;Brennan et al. 2009; Quilfen et al. 2010; Soisuvarn et al. 2013; Chou et al. 2013; Van Zadelhoff et al. 2014）。除了这些遥感风向量外，还有一些专门用于估算TC涡旋结构的操作工具。其中包括直接从23-184GHz范围内运行的多通道微波探测器估算风半径的技术（Demuth et al. 2004, 2006），例如高级微波探测单元（AMSU）卫星上的传感器，以及使用来自IR卫星图像，TC强度和TC运动的信息来估计飞行级风的方法（Mueller et al. 2006; Kossin et al. 2007; Knaff et al. 2015）。这些方法都有其自身的弱点（(Knaff et al. 2016）。因此，运行（和最佳跟踪）风半径估计值的误差有时可能达到半径本身的25%-40%[see Knaff and Harper (2010) or Knaff and Sampson (2015)]。大小最佳轨迹（34-，50-和64-kt风半径的最大范围）的平均不确定性在于强度相关时几乎不变[see Table 2 in Landsea and Franklin (2013)]，但与方法的能力相关性非常大。无论大风（34kt），风暴（50kt）和飓风（64kt）的风暴强度如何，卫星测量（即无飞机数据）的平均不确定性为~40，30和24.5n mi。对于近实时（NRT）TC表面风场的这些关键结构参数的更好和更频繁的估计是改善热带气旋预报和预警能力的核心。

30GHz以下最低频率的被动微波图像（MI）虽然不用于明确估计强度，但却是用于检查TC结构特征的重要工具，并可通过辅助中心修复来协助Dvorak技术。海洋的微波亮度温度很大程度上取决于表面发射率的变化，这种变化与由于波峰引起的白帽和条纹以及波峰的风切变引起的泡沫覆盖率的增加有关（Holthuijsen et al. 2012; Nordberg et al. 1971; Ross and Cardone 1974; Webster et al. 1976），以及泡沫形成和海浪层厚度的分布（Anguelova and Gaiser 2012; Camps et al. 2005; Reul and Chapron 2003; Raizer 2007）。随着风速增加超过~10-12ms-1，如风暴中的低频微波辐射计所观测到的，海面不断增加的“白化”引起海面无线电亮度发射的连续增长。如果能够很好地解决大气（雨，云液态水，蒸汽，氧气等）和海浪水滴的贡献，则测量的无线电-亮度对比度变化可以与地面风速有关。在C波段（4-8GHz）工作的步进频率微波辐射计（SFMR）是NOAA用于测量热带气旋表面风速的主要机载传感器（Uhlhorn et al. 2007），就是基于这一原理。

直到最近，多频（~6.9到gt;89GHz）卫星微波辐射计[例如，特殊传感器成像仪（SSM/I），特殊传感器微波成像仪/发声器（SSMIS），热带降水测量任务（TRMM）微波成像仪（TMI），TRMM，高级微波扫描辐射计（AMSR），AMSU，锥形微波成像仪/发声器（CMIS），用于地球观测系统（EOS）的高级微波扫描辐射计（AMSR-E）和WindSat]均在更高的频率下工作，或者在可用情况下，令其等于C波段，仅从C波段一个波段信道中获取数据。这些卫星都是非常有效的工具，用于在通常低于飓风强风的某些条件下推断云液态水，水蒸气，风速，降雨率和海表温度（SST）。然而，在这些频率下，与旋风中普遍存在的高云液态水含量和降水相关的大气吸收，发射和散射会对亮度温度产生很大影响。因此，在这些频率下在热带气旋下获得准确的海面风和白帽特性具有挑战性。降水事件期间海面风速的测量一直是卫星无源微波辐射计的一个长期存在的问题。虽然开发的算法能够在无雨条件下测量海面风速，精度为~2m. [e.g., see Bettenhausen et al. (2006) and discussions in Meissner and Wentz (2009)]，不幸的是，一旦出现小雨，它们就会彻底崩溃。为了在存在降水时准确检索风速，必须使用不同的频率，其频谱特征使得可以找到X和C波段信道组合，产生亮度温度，对风速具有足够的灵敏度和对雨的灵敏度低（Shibata 2006; Yueh 2008; Meissner and Wentz 2009; El-Nimri et al. 2010; Saitoh and Shibata 2010; Mai et al. 2016; Zhang et al. 2016）。这种多频道组合原理也促成了SFMR仪器 (Harrington 1980)的发展，该仪器使用六个不同的近距离C波段频率测量海洋表面的亮度温度，这允许同时检索降雨率和表面风速。

对于极端热带气旋条件，新一代微波卫星传感器-即欧洲航天局（ESA）土壤湿度和海洋盐度（SMOS），美国国家航空航天局（NASA）土壤湿度主动被动（SMAP），以及日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）先进的微博扫描辐射计2（AMSR-2）任务现在可以提供互补的地面风速传感能力。实际上，这些传感器的工作频率明显低于其前代产品，SMOS和SMAP的工作频率为1.4GHz（L波段），或配备双频C波段信道（AMSR-2）.由于L波段（~21cm）的相当长的电磁波长，TC中普遍存在的大雨造成的大气衰减和发射对SMOS和SMAP测量的地球表面上升流信号的影响可忽略不计 (Reul et al. 2012, 2016)。正如已经证明的那样，对降雨的信号敏感度可忽略不计，再加上对增加风的显著敏感度，可以通过L波段无源传感器数据确定TC中可靠的外部风速结构 [see Reul et al. (2012, 2016) and Yueh et al. (2016)]。最近Zabolotskikh等人(2013, 2014, 2015, 2016)开发了改进的全天候风速和雨水检索算法，利用AMSR-2上的双C波段信道功能。所有三个传感器具有相当粗糙的空间分辨率，大约~40-50km，这可能限制它们在TC（例如，RMW或MSW）中系统地提供可靠的内核风结构的能力。然而，这三个传感器提供了关于TC中外部风结构的额外信息，例如34，50和64kt的重要风半径，补充了目前轨道运行已经完成的观测集合散射仪[ASCAT，OceanSat-2和海洋-2A（HY-2A）和其他多频辐射计（SSM/I，WindSat和AMSU）]。由于它们的大条带（SMOS和SMAP的宽度约为1000公里，AMSR-2的宽度为1450公里），在风暴的生命周期中非常有规律地获得观测资料，以补充热带气旋中心和预报员使用的观测集合。

为了说明我们的目的，我们首先考虑SMOS数据的估计烈风力风半径（34kt）与最佳轨迹估计(Jarvinen et al. 1984) 对于长寿命的1类飓风Nadine：Nadine在2012年北大西洋和SMOS截获了20次。

然后为2010-15年在北大西洋和东太平洋发展的TC中的大量数据集提供SMOS，AMSR-2和34-，50-和64-kt风半径的最佳航迹估计之间的系统比较。

最后，我们进一步提供了在2015年8月至9月期间在东太平洋和中太平洋地区同时开发的三个4类飓风中获得的三个组合卫星数据集估算的结构参数。对于最佳轨道给出了卫星估计的结构风场参数的比较。在上一节中讨论了新风产品与传统卫星风速测量的互补性机器局限性。

使用SMOS和SMAP L波段辐射计测量高风速，SMOS（Kerr et al. 2010）和SMAP（Entekhabi et al. 2014）辐射计（见图1）均在L波段（~1.4GHz，21cm波长）下工作，这是一种受保护的频率，主要用于全球测量来自太空的土壤湿度和海洋表面盐度（Mecklenburg et al. 2016）。SMOS和SMAP分别于2009底和2015年初推出。这两种传感器均可在约1000公里宽的标尺上以约40公里的标称分辨率提供地球的L波段亮度温度成像，全球覆盖范围约为3天。SMOS是一种全极化干涉辐射计，可以获取地球目标的多入射角（0°-60°）图像。SMAP仪器是真实的孔径辐射计，在两个相反的方位角方向（前视图和后视图）上以约40°的固定入射角探测地球亮度。

首次证明 (Reul et al. 2012, 2016) ，SMOS无源测量提供了新的和独特的机会，以补充TC和恶劣天气中现有的海洋卫星高风观测。与较高的微波频率相比，1.4GHz的上升流辐射确实受雨水和大气影响要小很多。特别是，由于上升流辐射的降雨引起的吸收在C波段频率上比在L波段时大两个数量级[见Reul等人的图2（2012）].在Reul等人（2016），SMOS测量的L波段风暴引起的微波亮度温度过剩与地面风速有关。使用大量搭配的SFMR飞机风（Uhlhorn et al. 2007）和飓风研究部（HRD）实时飓风风分析系统(H*Wind) 分析 (Powell et al. 1998)，为一个集合收集2010年至2015年的风暴，推断的地球物理模型函数 (GMF)是10米（U10）高度的地面风速的二次关系。对推断的地面风速产品的验证表明，使用该GMF可以从SMOS数据中有效地检索地面风速，RMS误差大约为5 （~10kt），最高可达~50 （~100克拉）。最近，Yueh等人（2016）报道了涉及SMAP数据和略微不同的GMF的类似结果。

图1.（上）ESA SMOS，（左下）NASA SMAP和（右下）AXA AMSR-2卫星任务的艺术视图

SMOS检索到的风速的不确定性必须从仪器和地球物理问题的集合中最小化。这些包括辐射测量不确定性：严重校正残余太阳光对亮度温度图像的影响，根据视场内的像素位置改变噪声水平，以及亮度温度图像重建偏差（例如，季节性，轨道，陆海转换）。最麻烦的事实是，尽管SMOS辐射计频率为1.413GHz属于受国际法保护的频段（1400-1427MHz），但由于维护不良的发射机和可能非法操作的发射机造成的不需要的带外发射污染（雷达，电信）在某些领域损害了SMOS检索的质量 (Oliva et al. 2016)。全世界都观察到大量的射频干扰（RFI）事件，特别是影响亚洲沿海SMOS回收风的质量。由于SMOS于2009年推出，是第一颗在L波段运行的卫星，它没有任何板载硬件/软件来过滤RFI。对于SMAP来说，这个问题显然不那么重要，因为它配备了基于频率/时域的板载RFI滤波器。最后，在风暴条件下对L波段观测到的亮度信号的一些地球物理贡献在检索算法中知之甚少和/或没有考虑到。这些包括海上的不确定性，这是在我们的算法中使用在每次风暴通过之前的前一周平均的SMOS检索的SSS确定的。然而，风暴过程中的SSS由于在海洋混合层底部的强烈垂直混合而在暴风雨条件下被改变，这是由TC引起的惯性电流剪切在这些风暴的伴随中产生的。垂直电流剪切通常从混合层下方上升到较冷和较咸的地下水 (Price 1981)。后者迅速与从大气层落入上层海洋的淡水混合；因此，在这些极端情况下发现的上层海洋盐度是这两种抵消效应的结果。Jourdain等（2013）发现表面盐度通常在旋风之后增加，因为垂直混合带来的地下水平均比与轩风活动相关的对流区域的地表水更咸。混合效应压倒了雨水淡水的西施效应：旋风“冷尾流”因此通常也是“咸味尾流”。然而，在所有TC下表征SSS的实际变化仍然是一个挑战，因为在这些条件下不能系统地获得SSS。目前可用的观测平台（原地，卫星）。此外，SSS可以在位于高动态和可变区

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