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主题

1 篇 无线电频率干扰（r...
1 篇 卫星资料
1 篇 双主成分分析（dpc...
1 篇 气候趋势分析
1 篇 先进微波辐射计（a...

机构

1 篇 南京信息工程大学
1 篇 大连市气象台

作者

1 篇 董慧杰
1 篇 冯呈呈

语言

1 篇 中文

检索条件"主题词=双主成分分析（DPCA）"

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详细简洁

排序：

AMSR-E卫星资料陆面干扰的气候特征分析

AMSR-E卫星资料陆面干扰的气候特征分析

引用

第34届中国气象学会年会

作者：冯呈呈董慧杰大连市气象台南京信息工程大学资料同化研究与应用中心

随着卫星遥感监测技术手段的不断发展,卫星观测数据成为常规观测以外的重要补充,在天气预报和气候预测中起到最大的作用。星载仪器中,微波遥感探测仪器具有很好的穿透性,可以穿透云层和部分的地表植被、土壤等,同时不受光照条件的限制,... 详细信息

随着卫星遥感监测技术手段的不断发展,卫星观测数据成为常规观测以外的重要补充,在天气预报和气候预测中起到最大的作用。星载仪器中,微波遥感探测仪器具有很好的穿透性,可以穿透云层和部分的地表植被、土壤等,同时不受光照条件的限制,做到全天时、全天候的对地探测,为科学研究、业务使用提供很好的探测数据。微波辐射数据常常被用于天气、气候的监测、反演和同化研究中[1-4]。目前,全世界广泛使用的星载微波成像仪主要包括:搭载于地球观测系统（EOS）Aqua卫星上的先进微波扫描辐射计（AMSR-E）[5]、搭载于美国国防卫星上的Wind Sat全极化辐射计[6]和我国风云三号系列卫星上的微波成像仪（MWRI）[7]等。微波辐射计探测数据常常被用于反演海表温度、海表风场、大气云水、水汽、降水[8-9]、土壤湿度[10-11]、植被水含量[12]、地表温度[13-14]、积雪[15-16]等。但是,研究发现被动微波辐射仪器在接收来自地球表面的辐射信号的同时,会混入相近波段的主动微波发射器的信号,这种现象称之为无线电频率干扰（Radio Frequency Interference,RFI）。无线电频率干扰成为微波遥感研究中越来越严重的问题。常见的RFI来源主要有手机、雷达、空中交通管制、车辆遥控、全球导航定位系统等。这些RFI信号会对地球大气的散射、发射辐射信号造成影响,在卫星遥感的探测量中增加不可预测的噪声。这一情况极大的影响了被动遥感观测数据在反演、同化等研究的应用。例如,由于RFI的存在,在反演陆地表面土壤湿度的时候AMSR-E观测数据中的6.925GHz通道亮温没有被使用[17]。因此,在使用被动微波探测数据之前,需要对其中包含的RFI有较明确的认识。针对被动遥感探测数据中的RFI信号,国内外学者展开许多相关研究。Li等[17]首次提出在AMSR-E的C波段数据中存在有大范围无线电频率干扰现象,并使用谱差法对RFI做出识别。Njoku等[18]对AMSR-E数据,使用平均值和平均标准差方法进行分析,得到其中RFI全球陆面分布情况:C波段主要分布在美国、日本和中东地区,X波段主要分布在英格兰、意大利和日本。Ellingson等[19]分析了美国地区Wind Sat六个月观测数据,得到C波段与X波段中的RFI信号的分布和强度,与AMSR-E中RFI分布情况相一致。之后,Li等[20]利用各通道间观测数据的相关性,将主成分分析方法（PCA）首次应用于陆面RFI识别中。Adams等[21]通过分析一段时间内海洋区域反演产品的卡方检验反推得到Wind Sat海洋区域亮温数据中的RFI信号,指出海洋表面反射的静止卫星信号是海上RFI的主要来源。国内相关研究相对而言起步较晚,但也取得了不少的成就。Wu和Weng[22]使用谱差法识别AMSR-E数据陆面RFI信号,并对其做出订正。Zou等[23]提出使用标准化主成分分析（NPCA）方法识别RFI信号,去除周围积雪散射影响,并首次识别我国FY-3B上的MWRI亮温观测数据中X波段的RFI信号分布。Zhao等[24]发展了双主成分分析方法（dpca）,并成功地识别出格陵兰岛和南极地区冰盖边缘Wind Sat数据中的RFI信号分布;之后,Feng等[25]利用这一方法成功地识别出积雪散射表面的RFI信号,分离散射信号和RFI信号。官莉和张思勃[26]使用改进的主成分分析方法得到AMSR-E观测数据中的RFI信号,认为RFI的位置和强度与辐射计方位角和静止电视卫星信号方位有关。现有的研究多是从RFI的识别方法及其来源等方面入手,对RFI信号的多年气候变化特征很少涉及。本文选取2002年9月至2011年9月间的AMSR-E亮温数据,识别其月平均亮温数据中陆面范围内RFI信号,并分析RFI多年气候变化特征,从而为AMSR-E资料的气候应用提供借鉴。对先进微波辐射计（AMSR-E）陆地范围亮温数据,我们首先对比了谱差法和双主成分分析方法（dpca）识别的无线电信号干扰信号空间分布特征,验证dpca方法有效性,然后利用dpca方法识别2002年9月至2011年9月AMSR-E陆面升轨亮温月平均数据中的RFI信号,并分析了RFI信号的气候特征。分析结果表明:（1）对比不同识别方法得到的结果,可以证明dpca方法能够有效地识别出全球范围内AMSR-E陆地亮温数据中的RFI信号分布情况,同时可以较好地避免积雪等下垫面的影响。（2）由dpca方法得到的AMSR-E数据中的RFI信号空间分布与已有的研究结果相同。其中,C波段主要分布在美国、东亚及印度-阿拉伯半岛地区,X波段主要分布在欧洲及东亚地区。（3）各区域的RFI信号空间位置及强度随时间会发生变化,很大程度上是由于人为使用无线电频谱的变化有关。比较明显的位置变化则可能与基础设施

关键词：卫星资料先进微波辐射计（AMSR-E）无线电频率干扰（RFI）双主成分分析（dpca）气候趋势分析

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