论文部分内容阅读
准确反演飓风边界层三维风场，尤其是小尺度风场，对研究飓风内部结构，理解热带气旋动力学过程以及提高数值预报精度方面具有非常重要的意义。本文利用2002年NOAA海洋飓风实验中三维风雨微波成像仪(IWRAP，UMassImagingWindandRainAirborneProfiler)数据，致力于对2002年10月2日飓风莉莉(Lili)的三维风场反演算法研究。
三维风雨微波成像仪是美国麻省大学(UMass)微波遥感实验室(MIRSL)研制的双频(C/Ku波段)、全极化圆锥式扫描多普勒雷达，能够同时以四种不同的入射角(30，35，40，50°)，15-150m的径向分辨率测量海面和气—海边缘层降雨单元的微波后向散射强度和多普勒频移。本次实验同样利用多波段微波辐射计(USFMR，UMassSimultaneousFrequencyMicrowaveRadiometer)和GPS下投式探空仪，与三维风雨微波成像仪进行同步测量。
本文提出了几种自适应卡尔曼(Kalman)滤波算法进行飓风三维风矢量的反演，并应用传统的VAD风场反演方法与自适应Kalman滤波算法进行比较。文中通过对实际风场以及相应的机载雷达观测数据的仿真比较不同算法的准确性，对算法的结果误差分别进行分析，探讨了误差来源。
根据仿真结果，利用风场反演算法对飓风莉莉多普勒雷达测量数据进行处理，得到的三维风场与本次实验中GPS下投式探空仪的三维风场同步测量数据，多波段微波辐射计的海面风场测量数据，以及飞机高度风场数据进行比较。结果表明，在机载雷达的技术参数下，自适应卡尔曼滤波算法能够提供高分辨率飓风三维风场反演结果，并且在相同分辨率情况下，反演结果优于传统的VAD算法，因此可以作为机载多普勒雷达测量飓风边界层三维风场反演的一条新途径。