利用组合的地面和机载95-GHz云雷达测量来获取大气衰减翻译资料

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利用组合的地面和机载95-GHz云雷达测量来获取大气衰减

摘要

毫米波频率的云测量受大气，云层和降水造成的衰减的影响。估算真实的等效雷达反射率Ze是复杂的，因为消光机制不适用于短波长处。本文讨论了云雷达校准和机载和地基雷达测量的比对，并提出了一种独特的衰减检索算法。该算法基于双相95-GHz雷达测量，从相对的视角收集相同的云和降水量。真正的雷达反射率是通过结合上视和下视雷达轮廓检索。这种方法减少了雷达反射率和衰减估计的不确定性，因为它不需要先知道水成像仪的微物理特性。这项技术的结果与Hitschfeld和Bordan算法的结果进行比较，其中使用单路雷达测量与路径积分衰减作为约束。计划进一步分析采用这种双雷达算法，以改进单雷达衰减检索技术，这些技术将被诸如CloudSat雷达等运行传感器所使用。

通讯作者地址：美国马萨诸塞州阿默斯特大学微波遥感实验室Lihua Li博士，电子邮件：lihua@mirsl.ecs.umass.edu，Knowles Bldg。，201室，Amherst，MA 01003

1.导言

了解云对地球辐射预算的影响对研究气候变化至关重要。目前的气候模式模拟（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Houghton etal。1995）缺乏小尺度云数据。对于云观测，毫米波雷达相对于低频雷达具有显着的优势（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Lhermitte，1987 ; <a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Mead等，1994 ; <a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Sekelsky和McIntosh，1996 ; <a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Clothiaux等，1995）。由于在毫米波频率下<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">水凝物的短波长和高散射效率，可以构建紧凑的低功率雷达用于便携式系统，尤其是用于机载的系统（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Pazmany等人1994 ; <a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Sadowy等人1997）和星载应用。最近，美国国家航空和航天局（NASA）提出了一种94GHz的星载云雷达（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Li et al。1994））为CloudSat计划获得资助。使用毫米波雷达进行定量云测量的挑战之一是量化衰减，因为在这些频率下，由于大气气体，云层和降水造成的衰减相当可观，特别是当降水或水云位于雷达信号传播路径中时。对于单个雷达测量，在衰减条件下检索真实的雷达反射率并不是微不足道的。它需要知道水凝物的微物理特性。另外,即使有衰减产生，但其测量为有关于水凝物性质提供了的有价值的信息。

为了更好地表征95 GHz（W波段）的大气衰减，并为有助于W波段雷达观测科学档案的活动研究雷达之间进行校准比较提供机会，在1998年夏季于俄克拉何马州北部程序场点（美国能源部大学<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">ARM 1990年）进行了以三个95 GHz雷达:马萨诸塞州（麻省大学），宾夕法尼亚州立大学（宾州州立大学）和NASA喷气推进实验室（JPL）为能源的大气辐射测量（ARM）（Sekelsky等1999a）。来自UMass和Penn State的系统作为地面传感器，而由UMass和NASA / JPL联合开发的95-GHz机载云雷达（ACR）在NASA DC-8研究机上以点指向模式安装。ACR和UMass云分析雷达系统（CPRS）后来被重新部署在路易斯安那州新伊比利亚，用于沿海云和降水观测。

本文首先介绍了ACR和CPRS W波段雷达的校准和比对结果。接下来介绍一种使用双雷达测量的独特衰减检索算法。最后，它将双雷达方法与Hitschfeld和Bordan（HB）算法进行比较（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Hitschfeld和Bordan，1954）。使用这些算法分析CPRS和ACR从新伊比利亚路易斯安那州收集的数据。

2.雷达系统

UMass CPRS是一种便携式地面全偏振多普勒雷达。它由W波段（94.92 GHz）和Ka波段（33.12 GHz）子系统，一个可编程的基座以促进各种扫描模式，一个基于VXI总线的高速数据采集系统和一个数字信号处理（DSP）系统组成。CPRS的建设由美国能源部（DOE）资助，是ARM计划下的一项关键的云测量遥感器。本文集中讨论了使用CPRS W波段雷达（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">参见表1和<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Sekelsky和McIntosh（1996）]作为地面传感器，以及将其测量结果与机载W波段雷达数据结合起来用于大气衰减估计。

由UMass和JPL联合开发的ACR（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">表1）是一种紧凑的机载95-GHz极化多普勒雷达（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Sadowy et al.1997）。它与以前的W波段云雷达不同之处在于它融合了新的特性，包括内部校准环路，频率捷变，直接数字I和Q解调以及接收机中的数字匹配滤波。它被设计为研究设施，并作为将在CloudSat上运行的星载云雷达的开发原型。在过去的几年里，ACR已经部署在美国宇航局的DC-8和美国能源部的双水獭飞机上，以上视和下视的模式进行各种云实验。

表1. ACR和CPRS W波段雷达系统参数

3.校准和比对

W波段雷达结构紧凑，便于携带。它们通常安装在飞机上的恶劣环境中，以及在远程现场中常规移动的移动地面系统中。除非进行常规的外部校准，否则系统移动性和W波段组件的微妙特性可能导致未检测到的校准变化。

外部校准同样重要。正确的位置，设备和支持气象数据对准确性至关重要。还需要雷达和校准目标的仪器配置，以避免不必要的杂波反射。通常情况下，目标设置在与雷达有一定距离的塔顶。塔的高度由天线波束宽度和距离雷达的距离决定。幸运的是，毫米波云雷达具有较小的天线波束宽度，角反射器所需的最小高度足够低，可以很容易地设置在小塔顶上。例如，工作在95GHz的1米直径的卡塞格伦天线具有大约0.2°的波束宽度，这意味着典型的塔架高度和到雷达的距离分别为13米和400米。<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Doviak和Zrnić1993;Sekelsky等1999年b）。最后，必须消除大气吸收。

在1998年夏季的DC-8云雷达实验之后，CPRS和ACR都在UMASS上建立，用于使用相同的三面角反射器进行外部校准。随后，进行并排云观测并与校准结果进行比较。在这些并排的比较中，ACR和CPRS都是以天顶方向为目标的。CPRS以94.92 GHz的中心频率工作，接收机带宽为2 MHz，ACR在94.905 GHz发射，接收机带宽为2 MHz。15 MHz频率差最小化2台雷达之间的干扰。ACR和CPRS反射率剖面的样本比较<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">见图1。由于ACR的3dB天线波束宽度为0.8°，是CPRS W波段雷达0.2°波束宽度的四倍，因此两个雷达都使用了10分钟的积分时间，以尽量减小音量匹配误差。ACR和CPRS雷达反射率之间的平均差异约为0.20 dB。

图1.并行比对期间低层云层观测中的ACR和CPRS反射率。使用10分钟的积分时间来使误差最小化

第二种方法也被用来验证机载和地面系统的校准。它利用了位于路易斯安那州新伊比利亚（New Iberia）附近的非沉降云的搭配机载和地基雷达反射率测量（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">图2）。为了匹配采样量，CPRS和ACR数据分别使用10和0.4 s的平均时间。利用Liebe的大气吸收模型（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">Liebe 1985）和从当地探测得到的具体湿度数据，<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">图2a中测量的反射率剖面对水蒸气和氧气吸收进行校正（<a href="https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/1520-0426(2001)0182.0.CO;2">图2b）。在这种情况下,云底约7公里处水蒸气和氧气使地面信号显著衰减，而对机载雷达测量只有很小的影响。去除水蒸气和氧气衰减后，CPRS和ACR反射率分布之间的平均差约为0.14 dB。

图2.比较同一航空ACR和非沉降云的地基CPRS W波段雷达剖面（a）水汽和氧气吸收校正前和（b）校正后的情况。（b）中两个轮廓之间的差值的平均值是0.14dB

虽然CPRS和ACR的中心频率略有不同，但它们的发射机带宽有一些重叠。这样做的好处是通过在另一个接收机中存在每个雷达的发射信号，允许CPRS的ACR立交桥的精确定时。事实上，这是用来实时评估DC-8飞行的正确性。一个缺点是对潜在有趣的数据的污染。对于这里的分析，省略了精确过道时间的数据，并且报告的测量结果是忽略的脉冲之前和之后的数据的时间平均值。<!--

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