邵連軍，周旋，張春華，劉洪偉

(61741部隊(duì)，北京 100094)

0 引言

19世紀(jì)90年代以來，臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提高了50%以上，這主要?dú)w功于衛(wèi)星遙感資料為中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)提供的背景場信息[1]。然而，臺風(fēng)強(qiáng)度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度卻沒有實(shí)質(zhì)性的提高，原因之一就是現(xiàn)有遙感衛(wèi)星對臺風(fēng)內(nèi)部風(fēng)場的探測能力還有待提高。當(dāng)風(fēng)速大于20 m/s時，由于模式函數(shù)趨于飽和，導(dǎo)致散射計(jì)嚴(yán)重低估海面風(fēng)速；另外，臺風(fēng)演變比較快，傳統(tǒng)極軌衛(wèi)星重訪周期長，難以及時捕獲臺風(fēng)變化信息。

早在2000年10月，美國國家海洋大氣局(National Oceanic Atmospheric Adminstration，NOAA)和美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)就開始探索基于GNSS反射信號的遙感技術(shù)(global navigation satellite system-reflectometry，GNSS-R)探測臺風(fēng)的可行性，并在WP-3D“颶風(fēng)獵人”飛機(jī)上安裝了GNSS-R接收機(jī)，開展了2次穿越臺風(fēng)的機(jī)載觀測實(shí)驗(yàn)，取得了初步研究成果[2]。在機(jī)載GNSS-R風(fēng)場探測實(shí)驗(yàn)取得進(jìn)展的基礎(chǔ)上，NASA著手研究利用星載GNSS-R技術(shù)觀測臺風(fēng)的方法，經(jīng)過多年努力，于2016年12月成功發(fā)射了CYGNSS(cyclone global navigation satellite system)星座。Ruf等[3-5]針對CYGNSS衛(wèi)星觀測資料，不斷改進(jìn)海面風(fēng)場反演算法，反演精度得到不斷提高，但距離衛(wèi)星設(shè)計(jì)指標(biāo)還有一定差距；Zhang等[6]利用CYGNSS模擬數(shù)據(jù)開展了熱帶氣旋數(shù)值預(yù)報(bào)實(shí)驗(yàn)研究；Morris等[7]利用CYGNSS模擬數(shù)據(jù)研究了臺風(fēng)的結(jié)構(gòu)和強(qiáng)度；Jeonghwan等[8]利用CYGNSS的3級數(shù)據(jù)對2017年位于東太平洋的颶風(fēng)“Dora”進(jìn)行了初步分析；胡運(yùn)等[9]對正常海況下的CYGNSS海面風(fēng)場進(jìn)行了分析。目前，國內(nèi)在星載GNSS-R技術(shù)探測臺風(fēng)方面尚處于起步階段，尚未見到利用星載GNSS-R觀測資料開展臺風(fēng)分析的報(bào)道。本文綜合利用CYGNSS衛(wèi)星的2、3級風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)對2018年9月2個典型臺風(fēng)“山竹”和“潭美”進(jìn)行研究，分析驗(yàn)證CYGNSS觀測數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及其對臺風(fēng)的探測能力，總結(jié)了其不足，提出了改進(jìn)方案。

1 CYGNSS衛(wèi)星及其數(shù)據(jù)

1.1 衛(wèi)星簡介

CYGNSS星座于2016年12月15日發(fā)射，由8顆小衛(wèi)星組成，衛(wèi)星部署在高度510 km、傾角35°的低地球軌道上，采用三軸穩(wěn)定方式，能夠探測緯度35°N～35°S之間的海面風(fēng)速，絕大部分臺風(fēng)都發(fā)生在這個緯度范圍。每顆衛(wèi)星搭載1臺延時多普勒映射接收機(jī)(delay Doppler map instrument，DDMI)和3副專用接收天線。其中，1副天線朝上，用于接收導(dǎo)航定位信號；2副天線朝下，用于接收海面反射信號，反射信號攜帶了海面粗糙度信息，用來反演海面風(fēng)速。海面反射信號數(shù)據(jù)頻率為1 Hz，每臺DDMI接收機(jī)有4個反射信號接收通道，可以同時接收4顆GPS衛(wèi)星反射信號，整個CYGNSS星座可以同時測量32個海面反射點(diǎn)的風(fēng)速。

1.2 數(shù)據(jù)分級

CYGNSS衛(wèi)星的數(shù)據(jù)產(chǎn)品分為4級。對原始I/Q觀測資料采樣，在星上進(jìn)行相關(guān)處理，得到延時-多普勒圖像(delay Doppler map，DDM)，對DDM進(jìn)行二次采樣，得到0級數(shù)據(jù)。采用星上定標(biāo)系統(tǒng)對DDM進(jìn)行定標(biāo)，并基于衛(wèi)星的高度和位置信息對DDM的散射截面進(jìn)行校正，得到1級數(shù)據(jù)。對1級數(shù)據(jù)進(jìn)行反演處理，得到帶有時間序列標(biāo)記的非網(wǎng)格化風(fēng)速和均方斜率參數(shù)，為2級數(shù)據(jù)。對2級數(shù)據(jù)進(jìn)行精確地理定位并進(jìn)行網(wǎng)格化處理，得到3級業(yè)務(wù)產(chǎn)品。

1.3 臺風(fēng)風(fēng)速反演算法

CYGNSS衛(wèi)星臺風(fēng)風(fēng)速反演算法流程如圖1所示。首先需要建立反演模型。其方法是，收集CYGNSS衛(wèi)星的歷史觀測數(shù)據(jù)和美國NOAA利用“颶風(fēng)獵人”飛機(jī)上搭載的步進(jìn)頻率輻射計(jì)(stepped frequency microwave radiometer，SFMR)儀器臺風(fēng)觀測資料，進(jìn)行時空匹配。主要選取CYGNSS海面反射點(diǎn)軌跡與“颶風(fēng)獵人”飛行軌跡相近且時間相差在20 min以內(nèi)的數(shù)據(jù)，對挑選的DDM數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取歸一化散射截面(normalized bistatic radar cross section，NBRCS)和前沿斜率(leading edge slope，LES)，通過與時空匹配的SFMR機(jī)載觀測海面風(fēng)速做回歸處理，進(jìn)而建立反演模型。在此基礎(chǔ)上，對星載DDM數(shù)據(jù)進(jìn)行校正處理，然后提取NBRCS和LES參數(shù)，利用反演模型進(jìn)行計(jì)算，得到臺風(fēng)風(fēng)速反演結(jié)果。

圖1 CYGNSS衛(wèi)星風(fēng)速反演算法流程圖

CYGNSS衛(wèi)星發(fā)射以來，風(fēng)速反演算法經(jīng)過幾次迭代升級，目前發(fā)布的數(shù)據(jù)為V2.1版本，本文選用該版本的反演資料開展研究。根據(jù)文獻(xiàn)[4]報(bào)道，當(dāng)海面風(fēng)速小于20 m/s時，回歸處理所用的數(shù)據(jù)來自模式輸出結(jié)果，風(fēng)速反演不確定度為1.4 m/s；當(dāng)海面風(fēng)速大于20 m/s時，尤其是臺風(fēng)觀測數(shù)據(jù)，回歸所用的數(shù)據(jù)來自“颶風(fēng)獵人”機(jī)載SFMR現(xiàn)場觀測結(jié)果，風(fēng)速反演不確定度為17%。根據(jù)文獻(xiàn)[5]最新報(bào)道，經(jīng)過算法改進(jìn)，當(dāng)海面風(fēng)速大于20 m/s時，風(fēng)速反演不確定度可下降到11.3%。

2 臺風(fēng)觀測數(shù)據(jù)分析

臺風(fēng)一般由外圍區(qū)、臺風(fēng)眼和最大風(fēng)速區(qū)3部分組成。外圍區(qū)的風(fēng)速由外向內(nèi)增加，有螺旋狀云帶和陣性降雨。臺風(fēng)眼位于臺風(fēng)中心區(qū)，最常見的臺風(fēng)眼呈圓形或橢圓形狀，平均約45 km，臺風(fēng)眼的天氣比較平靜，風(fēng)速小。最強(qiáng)烈的降水產(chǎn)生在最大風(fēng)速區(qū)，平均寬度18～19 km，它與臺風(fēng)眼之間有環(huán)狀云墻[10]。最大風(fēng)速區(qū)盛行強(qiáng)烈的輻合上升氣流，受強(qiáng)降水的影響，傳統(tǒng)微波散射計(jì)往往對這個區(qū)域的探測探測能力不足。由于臺風(fēng)的風(fēng)速分布結(jié)構(gòu)復(fù)雜，探測難度大，為了驗(yàn)證星載GNSS-R技術(shù)對臺風(fēng)的觀測能力，本文選取2018年9月2個典型的臺風(fēng)“山竹”和“潭美”進(jìn)行分析，通過對2次臺風(fēng)反演結(jié)果的分析，驗(yàn)證星載GNSS-R臺風(fēng)探測的一致性和可行性，并研究該技術(shù)在高風(fēng)速條件下的優(yōu)勢與不足。

2.1 臺風(fēng)“山竹”觀測數(shù)據(jù)分析

注：該圖基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)下載的審圖號為GS(2016)1666號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。

2.2 臺風(fēng)“潭美”觀測數(shù)據(jù)分析

注：該圖基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)下載的審圖號為GS(2016)1666號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。

2.3 結(jié)果討論

綜合分析臺風(fēng)“山竹”和“潭美”的觀測數(shù)據(jù)可以看出，GNSS-R風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)在高風(fēng)速條件下的探測結(jié)果比較一致，符合臺風(fēng)風(fēng)速結(jié)構(gòu)分布規(guī)律，初步說明星載GNSS-R技術(shù)在臺風(fēng)觀測方面具有可行性。隨著風(fēng)速反演算法不斷成熟，該技術(shù)能夠?yàn)榕_風(fēng)內(nèi)部風(fēng)場探測提供更加精確的資料，具有較大的應(yīng)用潛力。

通過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)CYGNSS衛(wèi)星在最大風(fēng)速區(qū)和臺風(fēng)眼的探測數(shù)據(jù)分辨率較低，難以提供這個重要區(qū)域的海面風(fēng)速詳細(xì)分布信息，主要原因是反射信號采樣率不夠高。CYGNSS衛(wèi)星反射信號采樣率一直保持1 Hz，按這個采樣率計(jì)算，2個相鄰反射點(diǎn)之間的平均距離約為5.7 km。這個采樣率對于常規(guī)狀態(tài)下的海面風(fēng)速探測是能夠滿足要求的，但對于臺風(fēng)來說，單顆CYGNSS衛(wèi)星穿越最大風(fēng)速區(qū)和臺風(fēng)眼一般為10多秒時間。這個區(qū)域的風(fēng)速變化尤其劇烈，需要比較高的采樣率才能捕捉到該區(qū)域的風(fēng)場詳細(xì)變化信息，應(yīng)該考慮對星載接收機(jī)進(jìn)行改進(jìn)，提高臺風(fēng)區(qū)域海面反射信號的采樣頻率。

3 接收機(jī)改進(jìn)方案

為了使GNSS-R接收機(jī)更精細(xì)地探測臺風(fēng)內(nèi)部，尤其是最大風(fēng)速區(qū)的風(fēng)速信息，應(yīng)提高臺風(fēng)區(qū)域的反射信號采樣率。建議后續(xù)星載GNSS-R接收機(jī)設(shè)計(jì)中考慮采樣頻率自適應(yīng)調(diào)整方案。熱帶氣旋導(dǎo)致海面反射信號特性變化，對星上相關(guān)處理得到的DDM波形也會帶來影響。通過對DDM進(jìn)行處理，提取對風(fēng)速變化比較敏感的NBRCS和LES參量。其中，NBRCS反映信號的強(qiáng)度特性，LES反映信號的波形特性。文獻(xiàn)[3]研究結(jié)果表明，這2個參數(shù)隨風(fēng)速增大都呈降低趨勢。從這2個參數(shù)的變化特性入手，設(shè)計(jì)接收機(jī)采樣頻率自適應(yīng)調(diào)整方案，初步設(shè)計(jì)方案如圖4所示。

圖4 星載GNSS-R采樣頻率自適應(yīng)調(diào)整方案

首先收集整理歷史觀測數(shù)據(jù)，對不同風(fēng)速條件下的NBRCS和LES參量的變化特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。隨著臺風(fēng)的強(qiáng)度變化，其影響半徑可以達(dá)到300 km以上。從圖2(d)和圖3(d)可以看出，當(dāng)GNSS-R衛(wèi)星從外圍逐步穿越臺風(fēng)時，海面風(fēng)速由外至內(nèi)呈上升趨勢；結(jié)合風(fēng)速與NBRCS、LES參量的變化關(guān)系，針對不同臺風(fēng)風(fēng)速量級設(shè)定相應(yīng)閾值，建立NBRCS和LES參量閾值表，制定接收機(jī)采用頻率匹配調(diào)整策略，將該閾值表注入到星載接收機(jī)相應(yīng)模塊。星載接收機(jī)接收海面反射信號，對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行在軌處理，得到DDM波形數(shù)據(jù)。進(jìn)一步處理得到NBRCS和LES參量。結(jié)合閾值表進(jìn)行比對判斷，當(dāng)接收機(jī)檢測到信號變化超出設(shè)定的閾值時，根據(jù)策略自適應(yīng)調(diào)整采樣頻率。需要說明的是，GNSS-R接收機(jī)在軌自適應(yīng)調(diào)整的工程實(shí)現(xiàn)有待進(jìn)一步研究論證，本文提出初步方案，供下一步衛(wèi)星載荷設(shè)計(jì)和研制參考。

4 結(jié)束語

本文介紹了美國CYGNSS衛(wèi)星的軌道特點(diǎn)、載荷組成、數(shù)據(jù)分級及其臺風(fēng)風(fēng)速反演算法。選取2018年9月“山竹”和“潭美”2個典型臺風(fēng)的探測數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。分析表明，CYGNSS衛(wèi)星能夠探測到具有強(qiáng)烈降水的最大風(fēng)速區(qū)海面風(fēng)速，其風(fēng)速分布符合臺風(fēng)風(fēng)速結(jié)構(gòu)規(guī)律。針對CYGNSS衛(wèi)星在反射信號采樣率方面存在的不足，提出了星載GNSS-R接收機(jī)采樣頻率自適應(yīng)調(diào)整的改進(jìn)方案。CYGNSS作為全球首個基于GNSS-R技術(shù)體制的遙感衛(wèi)星星座，在臺風(fēng)探測方面具有較大潛力。我國應(yīng)借鑒CYGNSS衛(wèi)星發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，在軌道設(shè)計(jì)、載荷研制和反演算法方法等方面不斷優(yōu)化，并積極探索反演數(shù)據(jù)在臺風(fēng)預(yù)報(bào)模式中的應(yīng)用，提高臺風(fēng)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度。