基于哨兵1號的臺風(fēng)風(fēng)場反演方法研究

于鵬 鐘小菁 耿旭樸

關(guān)鍵詞：哨兵1號;臺風(fēng);合成孔徑雷達(dá);交叉極化

0引言

我國位于亞洲東部、太平洋西岸，東部和南部大陸海岸線超1.8萬km，特殊的地理位置決定了我國是世界上少數(shù)幾個受臺風(fēng)影響最嚴(yán)重的國家之一.1949—2019年期間，共有491個臺風(fēng)登陸我國，即平均每年約有7個臺風(fēng)在我國登陸[1]，給人民的生命安全和生產(chǎn)生活帶來了嚴(yán)重的危害，由其引起的極高風(fēng)速、風(fēng)暴潮以及風(fēng)暴巨浪是我國海岸帶最主要的致災(zāi)因素[2].臺風(fēng)的風(fēng)速是決定臺風(fēng)潛在破壞性的重要指標(biāo)，及時并準(zhǔn)確地掌握臺風(fēng)風(fēng)場信息是深入研究風(fēng)暴潮洪水、風(fēng)暴浪和海岸侵蝕等臺風(fēng)災(zāi)害的基礎(chǔ)，對災(zāi)害預(yù)警、風(fēng)險評估和災(zāi)后重建等具有重要意義.

相比于傳統(tǒng)的地面觀測方法和系統(tǒng)，衛(wèi)星遙感具備在更大空間尺度上對海表面進(jìn)行近實(shí)時觀測的優(yōu)勢，這使得基于衛(wèi)星遙感的手段非常適用于對像臺風(fēng)這樣大尺度現(xiàn)象的監(jiān)測.光學(xué)和紅外傳感器是探測臺風(fēng)頂部云層性質(zhì)的重要儀器，但由于云層的持續(xù)存在和阻擋，它們很難被用來監(jiān)測臺風(fēng)系統(tǒng)在海表面風(fēng)速的大小.星載合成孔徑雷達(dá)（SyntheticApertureRadar，SAR）是一種非常獨(dú)特的工具，它具備全天時和全天候的對地觀測能力.且與其他微波傳感器和數(shù)值天氣預(yù)報估算結(jié)果（分辨率通常約10km以上）相比，SAR具有更高的空間分辨率（風(fēng)速產(chǎn)品可達(dá)到百米量級），可以更好地用于估計臺風(fēng)的風(fēng)速和研究臺風(fēng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，在預(yù)報臺風(fēng)路徑方面也具備極大的潛力.

海表面的風(fēng)速可以通過同極化（Vertical-Vertical或Horizontal-HorizontalPolarization，VV或HH極化）SAR圖像以及經(jīng)驗(yàn)地球物理模型函數(shù)（GeophysicalModelFunctions，GMFs）[3-6]來獲取，但在高風(fēng)速條件下，它們會受到信號飽和的影響，使反演結(jié)果小于實(shí)際風(fēng)速[7-10].此外，如果沒有預(yù)先的外部風(fēng)向輸入，基于同極化雷達(dá)數(shù)據(jù)的GMFs無法提供唯一的風(fēng)速結(jié)果[11].近年來發(fā)射的星載C波段衛(wèi)星傳感器（Radarsat-2、Sentinel-1以及Gaofen-3）提供了獲取來自地表交叉極化（Vertical-Horizontal或Horizontal-VerticalPolarization，VH或HV極化）雷達(dá)信號的新手段.與同極化信號相比，交叉極化雷達(dá)信號包含更多的海表面非布拉格散射的信息，這些信息與高風(fēng)速條件下存在的波浪破碎現(xiàn)象有關(guān)[12-13].基于海表后向散射的物理模型[14]和GMFs模型[15]等的研究表明，C波段的交叉極化信號至少在觀測60m/s的海表風(fēng)速時也不會出現(xiàn)信號飽和的情況.因此，利用交叉極化SAR信號對臺風(fēng)風(fēng)速進(jìn)行反演的結(jié)果更為可靠，而且該反演方法并不像同極化信號一樣需要預(yù)輸入風(fēng)向信息，具備在惡劣天氣條件下對海表風(fēng)速進(jìn)行獨(dú)立監(jiān)測的能力.近些年來的研究提出了多種基于交叉極化SAR數(shù)據(jù)的高風(fēng)速反演模型[16-22]，但缺少對各類模型之間的比較研究.

本研究使用哨兵1號（Sentinel-1，S-1）SAR遙感觀測數(shù)據(jù)來研究臺風(fēng)的風(fēng)場信息.在交叉極化雷達(dá)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，以2020年的臺風(fēng)“海高斯”及“莫拉菲”為例，首先應(yīng)用噪音向量和去噪方法對超寬幅模式影像內(nèi)部的加性和乘性噪音進(jìn)行去除.然后利用近年來開發(fā)的幾種交叉極化GMFs對兩個臺風(fēng)的風(fēng)場進(jìn)行估算，并與歐洲中期天氣預(yù)報中心（EuropeanCentreforMedium-rangeWeatherForecasts，ECMWF）模型風(fēng)場信息和基于同極化數(shù)據(jù)的哨兵1號風(fēng)場產(chǎn)品做比較.分析和研究適合哨兵1號的臺風(fēng)風(fēng)場反演方法.

1數(shù)據(jù)及預(yù)處理

1.1 哨兵1號SAR遙感數(shù)據(jù)

本研究所使用的SAR遙感影像由歐洲航天局（EuropeanSpaceAgency，ESA）哥白尼計劃的哨兵1號任務(wù)提供，該數(shù)據(jù)是全世界首個向用戶免費(fèi)開放的SAR遙感影像數(shù)據(jù)，可在赤道地區(qū)提供重訪周期為6d的海表面風(fēng)場數(shù)據(jù).哨兵1號任務(wù)由兩顆衛(wèi)星（Sentinel-1A和Sentinel-1B）組成，配備有中心頻率為5.405GHz的C波段SAR傳感器，可在4種特有的成像模式下工作，即：條帶（stripmap，SM）、波（wave，WV）、干涉寬幅（InterferometricWide，IW）和超寬幅（ExtraWide，EW）模式.

本文所使用影像的具體信息如表1所示，臺風(fēng)“海高斯”于北京時間（下同）2020年8月18日18：25左右被影像1和2捕捉到，兩景影像的成像模式為IW模式，空間分辨率為20m×22m.臺風(fēng)“莫拉菲”于2020年10月27日18：39左右被影像3和4捕捉到，兩景影像的成像模式為EW模式，空間分辨率為93m×87m.

1.2 臺風(fēng)及最大風(fēng)速數(shù)據(jù)

2007號臺風(fēng)“海高斯”（Higos）是2020年登陸我國的最強(qiáng)臺風(fēng)之一，也是該年登陸我國廣東的最強(qiáng)臺風(fēng).該臺風(fēng)于2020年8月16日在菲律賓呂宋島以東的西北太平洋洋面生成，8月17日以熱帶低壓的強(qiáng)度通過了呂宋海峽后到達(dá)中國南海，8月18日十幾個小時內(nèi)完成熱帶低壓、熱帶風(fēng)暴、強(qiáng)熱帶風(fēng)暴和臺風(fēng)的四級連跳（圖1（a）），并最終于2020年8月19日6時左右在廣東省珠海市金灣區(qū)沿海登陸.“海高斯”所攜帶的極具破壞力的強(qiáng)風(fēng)以及極端的降水給我國東南沿海地區(qū)帶來了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，導(dǎo)致了大面積的農(nóng)田、房屋、公路及水利工程等受損.

2018號臺風(fēng)“莫拉菲”（Molave）是2020年通過我國南海的最強(qiáng)臺風(fēng)之一.該臺風(fēng)于2020年10月21日在西太平洋的法斯島南部海域生成，10月25日完成熱帶風(fēng)暴、強(qiáng)熱帶風(fēng)暴及臺風(fēng)的三級連跳（圖1（b）），此后總計在菲律賓登陸了5次，于10月26日進(jìn)入中國南海，并最終于10月28日中午在越南廣義省附近沿海登陸.該臺風(fēng)總計致使71人死亡，46人失蹤，并造成超過6.6億美元的財產(chǎn)損失，鑒于該臺風(fēng)所導(dǎo)致的嚴(yán)重自然災(zāi)害，臺風(fēng)委員會已將其從臺風(fēng)命名表中進(jìn)行除名，以后將不再使用“莫拉菲”這一臺風(fēng)名稱.

用于驗(yàn)證模型結(jié)果中臺風(fēng)最大風(fēng)速的數(shù)據(jù)來源于國家氣象中心研制的全球再分析數(shù)據(jù)產(chǎn)品（ChinaMeteorologicalAdministration’sglobalatmosphericRe-Analysis，CRA）[23]（http：//data.cma.cn），該數(shù)據(jù)集基于集合-變分混合同化技術(shù)，融合了探空、地面等中國特有的常規(guī)觀測資料和風(fēng)云衛(wèi)星資料，可提供逐小時的臺風(fēng)中心位置、強(qiáng)度和移動方向等信息，能夠?yàn)榕_風(fēng)強(qiáng)度及其他氣象預(yù)報提供有效檢驗(yàn).與時間分辨率為6h的臺風(fēng)最佳路徑（BestTrack）數(shù)據(jù)相比，采用CRA最大風(fēng)速信息能夠有效降低因時間插值導(dǎo)致的誤差.圖1（a）顯示了國家氣象中心提供的“海高斯”從2020年8月16—20日的最大風(fēng)速信息，圖1（b）為“莫拉菲”從2020年10月25—29日的最大風(fēng)速信息.

1.3 ECMWF模型數(shù)據(jù)

大氣模型的風(fēng)速預(yù)報結(jié)果是研究臺風(fēng)強(qiáng)度和參數(shù)的重要數(shù)據(jù)來源之一.本文將利用ECMWF提供的模式風(fēng)場輸出信息與本研究中其他方法獲取的臺風(fēng)最大風(fēng)速和結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較.ECMWF預(yù)報模型提供了空間分辨率為0.125°×0.125°、時間分辨率為3h的海表面10m的風(fēng)場數(shù)據(jù).

1.4 SAR數(shù)據(jù)預(yù)處理

S-1衛(wèi)星SAR數(shù)據(jù)可由歐洲航天局提供的SNAP（SentinelApplicationPlatform）軟件進(jìn)行預(yù)處理，處理過程包括輻射定標(biāo)、幾何校正、陸地掩膜和均值濾波等.由于“海高斯”登陸地點(diǎn)在珠江口附近，該海域的航運(yùn)較為繁忙，進(jìn)行風(fēng)速反演時，結(jié)果容易受到船只等信號的干擾.考慮到在交叉極化SAR影像的多視處理中，隨著視數(shù)的增大，尤其是當(dāng)視數(shù)達(dá)到6以上時，船只與背景海面雷達(dá)信號的對比度會顯著降低[24]，因此“海高斯”的SAR遙感圖像的像素間距首先被重采樣為10m×10m，后被統(tǒng)一采用多視及平均處理為600m×600m以降低船只等噪聲對風(fēng)速反演的影響.而對于“莫拉菲”的SAR影像，由于采用的是EW成像模式，扇狀效應(yīng)及熱噪音的存在嚴(yán)重影響了雙極化SAR數(shù)據(jù)的成像結(jié)果[25]，尤其限制了交叉極化數(shù)據(jù)在第1子條帶上風(fēng)場反演的應(yīng)用[26].因此，針對“莫拉菲”的兩景交叉極化影像，本研究應(yīng)用了S-1中的噪音向量以及Sun等[27]提出的噪聲去除方法對EW模式的交叉極化SAR影像進(jìn)行處理，該算法除對已有的加性噪音去除方法進(jìn)行了改進(jìn)外，還提出了一種乘性噪音的去除方法以降低EW模式影像子條帶邊界的噪音.圖2展示了應(yīng)用該算法前后的SAR影像，通過兩圖的對比可以發(fā)現(xiàn)，該算法能夠在各子條帶之間的邊界區(qū)域獲得較好的處理結(jié)果，在第1子條帶中明顯存在的殘差噪音也得到了有效去除，經(jīng)過處理后的整幅SAR影像不再出現(xiàn)明顯的不連續(xù)特征.

圖3（a）顯示了2020年8月18日IW模式的哨兵1號VH極化方式捕捉到的經(jīng)預(yù)處理和陸地掩膜后的“海高斯”的SAR影像，表1所示的兩幅時間間隔約為1min的SAR圖像被合成在一起以提供“海高斯”更完整的結(jié)構(gòu).圖3（b）展示的則是2020年10月27日EW模式的哨兵1號VH極化方式捕捉到的經(jīng)處理后的臺風(fēng)“莫拉菲”的SAR影像，同樣由兩幅影像合成以更完整展示“莫拉菲”的臺風(fēng)結(jié)構(gòu)，由圖上的經(jīng)緯度范圍及表1信息可知，EW模式影像的幅寬更大，能夠展示比“海高斯”SAR影像更大的范圍.

2基于交叉極化SAR數(shù)據(jù)的風(fēng)速反演方法

與同極化雷達(dá)信號相比，交叉極化信號對風(fēng)向不敏感，反演風(fēng)場不會因?yàn)轱L(fēng)向變化而出現(xiàn)多個風(fēng)速解的情況[28].目前，針對C波段的交叉極化SAR遙感數(shù)據(jù)，研究人員已經(jīng)建立了多個交叉極化海洋模型以將海表面的粗糙度與較高風(fēng)速聯(lián)系起來，這些模型并不需要外部風(fēng)向的輸入[16-17，19，21-22]，其中主要有基于Radarsat-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)提出的C波段交叉極化海洋模型（C-bandCrossPolarizationOceanmodel，C-2PO）[16-17，19]和C波段交叉極化耦合參數(shù)海洋模型（C-bandCross-PolarizationCoupled-ParametersOceanmodel，C-3PO）[20]，以及基于我國發(fā)射的Gaofen-3衛(wèi)星提出的全極化條帶交叉極化模型（Quad-polarizationStripmapCross-polarizationmodel，QPS-CP）[21-22].

2.1 C-2PO和QPS-CP模型

本文采用的C-2PO模型有4種，分別以C2011[16]、C2012[17]、C2014Z[18]及C2014V[19]進(jìn)行表示，其公式可以表示為

上式中：sVH表示VH極化的雷達(dá)后向散射系數(shù)（單位為dB）;U10代表海表面以上10m標(biāo)準(zhǔn)高度處的風(fēng)速（單位為m/s）;b1和b2是用來擬合風(fēng)速估算值的經(jīng)驗(yàn)系數(shù).參數(shù)b1在C2011、C2012、C2014Z及C2014V模型中分別選取為0.592、0.58、0.332和0.218;參數(shù)b2分別為35.6、35.652、30.143和29.07.

QPS-CP基于Gaofen-3衛(wèi)星的全極化條帶模型SAR產(chǎn)品提出，其表達(dá)形式與C-2PO的公式相同，都是關(guān)于風(fēng)速和交叉極化SAR信號的線性公式，但參數(shù)大小不同.本文采用了C2019[21]和C2021[22]兩種模型，參數(shù)b1分別為0.6683和0.4273;參數(shù)b2分別為37.3732和34.3875.

2.2 C-3PO模型

雷達(dá)的入射角是風(fēng)速反演中的另外一個影響因素，但在上述基于交叉極化的模型中沒有體現(xiàn).因此，本研究應(yīng)用了C-3PO以考慮雷達(dá)入射角對估算高風(fēng)速信息的影響.C-3PO模型的形式為

上式中：q表示雷達(dá)入射角（單位為°）.

本研究基于S-1的交叉極化SAR數(shù)據(jù)對以上7種交叉極化模型結(jié)果、ECMWF模型結(jié)果及S-1海洋二級產(chǎn)品提供的風(fēng)場進(jìn)行比較，分析出最適合進(jìn)行臺風(fēng)風(fēng)場反演的方法.

3基于SAR數(shù)據(jù)估算的臺風(fēng)風(fēng)場結(jié)果

3.1 模型估算的最大風(fēng)速結(jié)果

直接利用同極化數(shù)據(jù)的GMFs進(jìn)行風(fēng)速反演已有諸多應(yīng)用，但與該系列模型相比，基于同極化數(shù)據(jù)和變分方法的模型能夠?qū)⒏嗟恼`差因素考慮在內(nèi)，可以在中低風(fēng)速條件下獲得更高精度的風(fēng)場信息[29].如S-1提供的風(fēng)速產(chǎn)品就是利用Portabella等[30]提出的基于二維變分的方法，將C-bandModelFunctionIfremer2（CMOD-IFR2）同極化模型以及ECMWF模型的風(fēng)矢量輸出結(jié)果進(jìn)行調(diào)整以獲取最佳風(fēng)場結(jié)果.因此，盡管CMOD-IFR2模型能在小于20m/s的風(fēng)速條件下得到很好的結(jié)果[31-32]，但歐空局仍然采用了基于二維變分方法的風(fēng)場數(shù)據(jù)作為S-1的風(fēng)場產(chǎn)品.表2列出了通過ECMWF氣象預(yù)報模型、S-1二級海洋產(chǎn)品以及采用不同交叉極化模型獲得的臺風(fēng)“海高斯”及“莫拉菲”的海表面最大風(fēng)速結(jié)果.其中，S1代表哨兵1號提供的由ECMWF和CMOD-IFR2兩者同化得來的風(fēng)速產(chǎn)品，從其值（25.5m/s和42.5m/s）遠(yuǎn)大于ECMWF風(fēng)速大?。?8.3m/s和35.8m/s）可知，其最大風(fēng)速會受到CMOD模型的影響，并且與最佳路徑數(shù)據(jù)相比，其具有更小的平均誤差，更適合進(jìn)行臺風(fēng)的風(fēng)速反演.需要注意的是，國家氣象中心CRA產(chǎn)品提供的最大風(fēng)速為2min最大平均風(fēng)速值，而SAR影像反演獲得的最大風(fēng)速為影像獲取時刻的最大風(fēng)速值.

對比交叉極化模型的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，C-3PO模型提供了最小的平均誤差（3.6m/s），與“海高斯”的最大風(fēng)速相比，其誤差只有0.8m/s，在估算最大風(fēng)速較高的莫拉菲（45m/s）時，其誤差（6.3m/s）較大.與預(yù)期結(jié)果相似，ECMWF預(yù)報模型結(jié)果較差，尤其是在估算“海高斯”的風(fēng)速時僅能提供最大風(fēng)速為18.3m/s的8級風(fēng)力，其遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于CRA提供的接近30m/s的11級風(fēng)力結(jié)果.

3.2 基于交叉極化模型的“海高斯”臺風(fēng)風(fēng)場結(jié)果

圖4（a）展示了2020年8月18日18時25分ECMWF模型預(yù)報的“海高斯”臺風(fēng)的風(fēng)場結(jié)果，圖4（b）為S-1二級海洋產(chǎn)品提供的基于ECMWF和CMOD-IFR2模型的同化結(jié)果.圖4（c）—（i）分別展示了基于交叉極化模型C2011、C2012、C2014Z、C2014V、C-3PO、C2019及C2021的風(fēng)場結(jié)果.本研究中，基于SAR數(shù)據(jù)的風(fēng)場反演結(jié)果（圖4（b）—（i））的空間分辨率為600m，遠(yuǎn)高于ECMWF預(yù)報模型（圖4（a））的結(jié)果（約10km），因此，高分辨率的SAR影像能夠提供其他監(jiān)測和模型手段無法獲得的更精準(zhǔn)的臺風(fēng)內(nèi)部結(jié)構(gòu).交叉極化模型（圖4（c）—（i））與S-1海洋產(chǎn)品（圖4（b））相比，可以提供更為完整的臺風(fēng)結(jié)構(gòu)，尤其是在臺風(fēng)眼的西側(cè)區(qū)域，海洋產(chǎn)品只提供了較低的風(fēng)速結(jié)果.與其他模型結(jié)果相比，C-3PO模型（圖4（g））除可以獲得更準(zhǔn)確的最大風(fēng)速外，還能夠很好地還原臺風(fēng)內(nèi)部的高風(fēng)速信息.如表2，交叉極化模型中除了C-3PO外，C2021模型的平均誤差（4.1m/s）最小，但其對臺風(fēng)眼區(qū)域的風(fēng)速估算誤差達(dá)到10m/s以上，無法準(zhǔn)確獲取該區(qū)域的風(fēng)速信息.

3.3 基于交叉極化模型的“莫拉菲”臺風(fēng)風(fēng)場結(jié)果

圖5（a）—（i）分別展示了臺風(fēng)“莫拉菲”的ECMWF預(yù)報模型、S-1二級海洋產(chǎn)品以及不同交叉極化GMFs反演的臺風(fēng)風(fēng)場結(jié)果.盡管與臺風(fēng)“海高斯”的結(jié)果（圖4（a））相比，ECMWF的模型風(fēng)場結(jié)果更為對稱（圖5（a）），但其臺風(fēng)眼區(qū)域位于北緯14°左右，與SAR影像呈現(xiàn)出的臺風(fēng)眼區(qū)域（圖5（g）中間藍(lán)色區(qū)域，北緯13.5°左右）存在很大差距.數(shù)據(jù)同化產(chǎn)品能夠顯示出更準(zhǔn)確的臺風(fēng)眼位置（圖5（b）），但與交叉極化模型的結(jié)果相比（圖5（c）—（i）），其在臺風(fēng)眼附近無法呈現(xiàn)出強(qiáng)臺風(fēng)一般所具有的較為對稱的風(fēng)圈結(jié)構(gòu).在所有交叉極化GMFs估算的最大風(fēng)速結(jié)果中，C2014V模型（圖5（f））的平均誤差相對較小，但與圖4（f）類似，其對臺風(fēng)的最大風(fēng)速具有明顯的高估現(xiàn)象.

3.4 基于交叉極化模型的中低風(fēng)速反演結(jié)果驗(yàn)證

通過表1、圖4和圖5的對比可以發(fā)現(xiàn)，與其他模型結(jié)果相比，C-3PO模型無論是在臺風(fēng)眼內(nèi)外區(qū)域的風(fēng)速估算上，還是在臺風(fēng)結(jié)構(gòu)的對稱性上，都能呈現(xiàn)出較好的結(jié)果.但C-3PO及C2014V等交叉極化模型在臺風(fēng)外圍低風(fēng)速區(qū)域的風(fēng)速估算上存在問題，如在圖4（f）和圖4（g）中存在大范圍的藍(lán)色低風(fēng)速區(qū)域，與海表面實(shí)際的氣象情況不符.考慮到交叉極化模型對低風(fēng)速估算存在一定的問題，而S-1的海洋產(chǎn)品在小于20m/s的中低風(fēng)速條件下能夠獲得較為理想的結(jié)果，本文利用該產(chǎn)品對幾種交叉極化模型的中低風(fēng)速結(jié)果進(jìn)行了評估，如表3所示.盡管與其他模型結(jié)果相比，C-3PO反演的中低風(fēng)速結(jié)果與風(fēng)場產(chǎn)品的相關(guān)系數(shù)（0.41）較高，但也僅為中低程度相關(guān)，并且存在較大的均方根誤差.C2011、C2012及C2019能夠獲得小于3m/s的均方根誤差，但與風(fēng)場產(chǎn)品僅為弱相關(guān)或低度相關(guān).這可能與低風(fēng)速區(qū)域?qū)?yīng)的雷達(dá)后向散射系數(shù)過于接近S-1數(shù)據(jù)的最大噪聲等效散射系數(shù)（MaximumNoiseEquivalentSigmaZero，NESZ，大約–23dB）值有關(guān).總體而言，對于哨兵1號SAR數(shù)據(jù)，交叉極化模型在中低風(fēng)速條件下的表現(xiàn)較差.

3.5 臺風(fēng)風(fēng)場的融合結(jié)果

基于同極化SAR數(shù)據(jù)的S-1海洋產(chǎn)品能夠提供精度較高的中低風(fēng)速結(jié)果，并且已經(jīng)應(yīng)用于常規(guī)的海表面風(fēng)場監(jiān)測，但在臺風(fēng)的高風(fēng)速反演上則存在一定的問題.相比之下，C-3PO等交叉極化模型能夠獲得較為合理的臺風(fēng)風(fēng)場的對稱結(jié)構(gòu)以及較為可靠的最大風(fēng)速結(jié)果，但又無法獲取準(zhǔn)確的中低風(fēng)速信息.因此，無法采用單一波段（同極化或交叉極化）的哨兵1號SAR數(shù)據(jù)對整體的臺風(fēng)風(fēng)場進(jìn)行準(zhǔn)確估算.綜合以上因素，本研究對S-1二級海洋產(chǎn)品和交叉極化模型結(jié)果進(jìn)行了融合，其中背景的中低風(fēng)速由S-1海洋產(chǎn)品提供，當(dāng)C-3PO反演的風(fēng)速結(jié)果大于20m/s且大于海洋產(chǎn)品提供的風(fēng)速時，融合數(shù)據(jù)的風(fēng)速由C-3PO模型提供.

圖6展示了臺風(fēng)“海高斯”及“莫拉菲”的融合風(fēng)場結(jié)果.結(jié)果表明，該融合結(jié)果綜合了同極化和交叉極化SAR數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，在很好地再現(xiàn)臺風(fēng)內(nèi)部的較強(qiáng)風(fēng)圈的同時，還能在臺風(fēng)外圍得到較為合理的風(fēng)速結(jié)果.對于臺風(fēng)“海高斯”，融合后的臺風(fēng)外圍的中低風(fēng)速結(jié)果（圖6（a））比C-3PO模型的結(jié)果（圖4（g））更為可信，圖4（g）中臺風(fēng)東側(cè)的藍(lán)色低風(fēng)速值的區(qū)域結(jié)果得到了較大改善.而對于臺風(fēng)“莫拉菲”，S-1海洋產(chǎn)品對C-3PO模型的反演結(jié)果進(jìn)行了有效補(bǔ)充，其在東側(cè)區(qū)域的高風(fēng)速估算上有了一定改善（圖6（b）和圖5（g）），獲得了42.5m/s的最大海表面風(fēng)速，與CRA提供的45m/s的最大風(fēng)速信息更為接近.總之，該融合方法無論在空間分辨率還是在極高風(fēng)速的估算方面，都能夠提供比ECMWF模型（圖4（a）和5（a））更好的臺風(fēng)風(fēng)場結(jié)果.

4討論

SAR衛(wèi)星通常采用掃描模式（ScanSAR），即通過天線在距離向的周期性轉(zhuǎn)向以獲得更大范圍的觀測空間，但在波束邊緣會獲得比波束中心更大的回波強(qiáng)度，導(dǎo)致在每個子條帶之間會出現(xiàn)較大的噪音.在S-1的IW和EW模式下SAR數(shù)據(jù)進(jìn)一步采用了漸進(jìn)式地形掃描（TerrainObservationsbyProgressiveScansSAR，TOPSAR）技術(shù)，即引入天線波束在方位向的轉(zhuǎn)變以提高SAR圖像質(zhì)量，但噪音對于海表面這類后向散射信號較弱的地物的影響仍然十分顯著，尤其是對于擁有5個子條帶的EW模式交叉極化海表面影像（圖2（b））.圖7（a）展示了未經(jīng)噪音去除而應(yīng)用C-3PO交叉極化模型的臺風(fēng)“莫拉菲”的風(fēng)場結(jié)果，可以看出在各個子條帶之間形成了不合理的高風(fēng)速條帶，該現(xiàn)象在第1和第2子條帶之間較為明顯，這種現(xiàn)象限制了哨兵1號EW模式交叉極化數(shù)據(jù)在臺風(fēng)風(fēng)場反演等領(lǐng)域的應(yīng)用.本文以臺風(fēng)“莫拉菲”的EW模式VH極化SAR影像為例，應(yīng)用了噪聲去除方法[27]及歐空局提供的噪音向量以降低影像中的加性和乘性噪音，對比應(yīng)用該方法前、后的風(fēng)場結(jié)果（圖7），發(fā)現(xiàn)各子條帶之間的風(fēng)場反演結(jié)果得到了極大改善，尤其是在第1和第2子條帶之間的高風(fēng)速結(jié)果得到了有效優(yōu)化，第1條帶內(nèi)的東西向的條形結(jié)果也得到了有效去除.此外，背景噪音也會對反演結(jié)果造成影響，如目前采用的交叉極化模型多是基于Radarsat-2和Gaofen-3數(shù)據(jù)提出的，而Radarsat-2數(shù)據(jù)（如雙極化掃描模式產(chǎn)品，約–29dB）擁有優(yōu)于Gaofen-3數(shù)據(jù)（如寬幅掃描模式產(chǎn)品，優(yōu)于–22dB）和S-1數(shù)據(jù)（如IW模式產(chǎn)品，約–23dB）的背景噪音水平.由于海表同極化后向散射信號要強(qiáng)于交叉極化信號，背景噪音水平對同極化數(shù)據(jù)影響較小，但對交叉極化數(shù)據(jù)影響較大，尤其是在海表風(fēng)速較小時，這也導(dǎo)致在將基于Radarsat-2提出的C2014Z、C2014V和C-3PO（圖4（e）—（g））模型直接應(yīng)用于S-1交叉極化數(shù)據(jù)時會出現(xiàn)不合理的低風(fēng)速結(jié)果，這也是本文反演小于20m/s的臺風(fēng)風(fēng)速時未采用交叉極化模型的原因.因此，未來可以應(yīng)用本文采用的針對哨兵1號SAR數(shù)據(jù)提出的類似噪音去除方法，開發(fā)適合S-1交叉極化數(shù)據(jù)的反演模型，改善基于S-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)的風(fēng)速反演效果.

如表2所示，交叉極化模型獲得的“海高斯”的最大風(fēng)速與CRA的較為接近，但在最大風(fēng)速達(dá)到45m/s的“莫拉菲”的風(fēng)速估算上存在一定誤差，除模型導(dǎo)致的誤差外，這可能與臺風(fēng)期間伴隨的強(qiáng)降水導(dǎo)致的C波段SAR回波信號的減弱有關(guān)[33-35].Alpers等[34]基于15年以上的實(shí)驗(yàn)及觀測結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)風(fēng)速小于10m/s時，降雨會導(dǎo)致C波段海表雷達(dá)后向散射信號增強(qiáng);當(dāng)風(fēng)速大于10m/s時，降雨會降低雷達(dá)信號強(qiáng)度.因此，對于臺風(fēng)的不同區(qū)域，其反演精度可能也會存在差異.如在臺風(fēng)眼區(qū)，風(fēng)速和降雨量較小，通過同極化數(shù)據(jù)能夠獲得較好的風(fēng)速反演結(jié)果;在云墻區(qū)，風(fēng)速和降雨量最大，受到兩者的雙重影響，誤差可能最大;而對于螺旋雨帶區(qū)，其風(fēng)速和降雨強(qiáng)度會介于臺風(fēng)眼和云墻區(qū)之間，其反演精度也會介于兩者之間.今后，需要搜集更多的臺風(fēng)期間的實(shí)測數(shù)據(jù)，增加對臺風(fēng)不同區(qū)域風(fēng)速估算誤差的分析研究，并在交叉極化GMFs中引入降雨的貢獻(xiàn)以提高對臺風(fēng)風(fēng)場的反演精度.

5結(jié)論與展望

本文以哨兵1號SAR數(shù)據(jù)的交叉極化影像為數(shù)據(jù)源，應(yīng)用噪音向量和噪音去除方法對EW模式影像進(jìn)行了預(yù)處理，影像中的加性和乘性噪音得到了有效去除，各子條帶之間的扇狀效應(yīng)也得到了很大改善.利用2011—2021年10年來開發(fā)的C-2PO，C-3PO及QPS-CP等7種交叉極化模型對2020年的“海高斯”和“莫拉菲”兩個臺風(fēng)的風(fēng)場進(jìn)行估算，結(jié)果表明，C-3PO模型在高風(fēng)速反演方面能夠獲得較小的相對誤差，且與ECMWF模型以及S-1二級海洋風(fēng)場產(chǎn)品相比，能夠在臺風(fēng)眼附近獲得較為合理的對稱風(fēng)場結(jié)構(gòu).與風(fēng)場產(chǎn)品的比較發(fā)現(xiàn)，交叉極化模型在中低風(fēng)速的估算上存在一定誤差，通過與已有風(fēng)場產(chǎn)品的融合，可以兼顧同極化和交叉極化SAR數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，很好地再現(xiàn)臺風(fēng)外部中低風(fēng)速以及內(nèi)部的海表面高風(fēng)速結(jié)構(gòu).

交叉極化的SAR數(shù)據(jù)在高風(fēng)速研究方面具有極高的價值，但目前的交叉極化模型在反演風(fēng)速時仍存在一定的問題，如在本研究中需要與同極化產(chǎn)品進(jìn)行融合以獲得較為可靠的中低風(fēng)速信息，未來需要對基于S-1交叉極化數(shù)據(jù)的GMFs進(jìn)行優(yōu)化.另外，在軌SAR衛(wèi)星數(shù)量較少導(dǎo)致很難實(shí)現(xiàn)對同一個臺風(fēng)的多次重復(fù)觀測，這極大地限制了SAR數(shù)據(jù)在臺風(fēng)監(jiān)測與預(yù)報方面的應(yīng)用.目前，國內(nèi)已批準(zhǔn)及正在規(guī)劃一系列的SAR衛(wèi)星任務(wù)，尤其是低成本的小衛(wèi)星星座計劃，如已于2020年12月發(fā)射首顆輕小型SAR衛(wèi)星的廈門大學(xué)“海絲”衛(wèi)星星座計劃[36]，有望為臺風(fēng)等海洋觀測和研究提供更短的重訪周期以及更高分辨率的SAR觀測數(shù)據(jù)，這也將加強(qiáng)和提高SAR衛(wèi)星遙感在應(yīng)對諸如臺風(fēng)“海高斯”和“莫拉菲”這類極端災(zāi)害事件的能力.