一种太赫兹与毫米波云雷达的数据联合反演方法与流程

[0001]
本发明涉及雷达领域，具体涉及一种太赫兹与毫米波云雷达的数据联合反演方法。


背景技术：

[0002]
云是地球气候系统的重要组成部分，对地球-大气系统的辐射收支平衡和水汽循环有着重要调节作用，云粒子大小、形状、数浓度、冰水含量、粒子谱等微观特征的精度直接影响其散射辐射特性描述的准确性。联合国政府间气候变化专门委员会(ipcc)第三次报告指出，气候模式中大量的不确定性来源于云物理信息处理的不足，以及缺乏实际观测资料来进行云参数化方案验证，第五次报告指出，在气候模式中云量化仍然是一项挑战，模式对云辐射效应的估算结果存在很大的不确定性。因此，开展云物理信息的观测和反演研究，对于云物理特征分析、云辐射效应、天气预报、气候预测模型等研究具有重要意义。
[0003]
毫米波云雷达(ka和w波段)是目前的主要云遥感手段之一，可以实现层云、积云等非降水云的连续监测，但对粒径较小的云粒子穿透性过强，回波强度较弱，特别是对含水量少的薄冰云探测效果不佳，因而需要波长更接近微小粒子尺度的探测系统。thz波是指频率在0.1-10thz范围内的电磁波，与毫米波云雷达相比，该波长更接近冰云粒子尺寸，在理论上具有更高的探测能力和灵敏度，且适用于星载平台以及高纬度地区的高精度云遥感研究。利用太赫兹云雷达和毫米波云雷达观测数据开展联合反演研究，有助于获取高精度的云物理特征参数。
[0004]
毫米波云雷达的反演研究多为单频反演研究，一般认为雷达反射率因子与粒子有效半径、云水含量之间存在经验关系，为提高反演精度，在经验关系中引入大气温度和观测站点的地理信息。2006年发射的cloudsat是第一个搭载94ghz云廓线雷达的卫星，其业务化反演算法基于最优估计理论开发，适用于全球云微物理参量的反演。
[0005]
高频电磁波信号在传播路径上会受到衰减，使得实测雷达回波强度低于真实强度，造成了云参数的反演误差。在使用太赫兹与毫米波雷达的数据进行联合处理时，要考虑衰减订正，现有衰减订正方法多基于毫米波频段经验公式进行。
[0006]
综上所述，现有云物理参数的反演和其中涉及的衰减订正方法多适用于毫米波频段，太赫兹与毫米波的联合反演局限在理论分析和探讨方面，有待深入研究。


技术实现要素：

[0007]
本发明的目的在于提供一种太赫兹与毫米波云雷达的数据联合反演方法，利用常见云遥感的毫米波频点与太赫兹频点的组合，研究利用双频雷达反射率因子差来反演冰云粒子半径和冰水含量的方法，对反演精度进行模拟计算和比对分析。毫米波(特别是w波段)与太赫兹波组合对微小冰晶粒子的探测最为敏感，反演结果精度最高。
[0008]
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
[0009]
一种太赫兹与毫米波云雷达的数据联合反演方法，通过太赫兹云雷达和毫米波云
雷达进行联合反演，得到云参数的最优解。
[0010]
可选地，所述方法具体包括：
[0011]
s1、计算得到太赫兹雷达反射率因子与云衰减系数的关系，以及毫米波雷达反射率因子与云衰减系数的关系，得到α
thz
、β
thz
和α
w
、β
w
的初始值；
[0012]
s2、分别对所述太赫兹雷达实测反射率因子和所述毫米波雷达实测反射率因子进行衰减订正，得到衰减订正后的每个距离库的雷达反射率因子和
[0013]
s3、联合衰减订正后的太赫兹与毫米波雷达反射率因子，分别建立太赫兹频段和毫米波频段雷达回波与云物理参量的关系，由于雷达反射率因子无法得到唯一的云物理参量，待计算量多于已知量，基于贝叶斯理论建立概率公式，将云物理特征统计结果作为待反演云参数的初值，计算得到最可能的云物理参量。在数学计算上，表现为目标函数的最小化求解。
[0014]
可选地，所述步骤s1具体包括：
[0015]
s101、计算太赫兹频段的云衰减系数和毫米波频段的云衰减系数计算太赫兹雷达实际反射率因子和毫米波雷达实际反射率因子
[0016]
s102、根据所述太赫兹频段的云衰减系数和所述太赫兹雷达实测反射率因子计算得到太赫兹频段的回归系数α
thz
、β
thz
，根据所述毫米波频段的云衰减系数和所述毫米波雷达实测反射率因子计算得到毫米波频段的回归系数α
w
、β
w
，得到α
thz
、β
thz
和α
w
、β
w
的初始值。
[0017]
可选地，所述太赫兹频段的云衰减系数和所述毫米波频段的云衰减系数均通过如下公式进行计算：
[0018][0019][0020]
其中，k
c
是云衰减系数；q
ext
(d)是直径为d的单个云滴的衰减截面，等于云滴的吸收截面和散射截面之和；n(d)是粒子谱分布函数，根据云物理特征的统计分析结果，采用对数正态分布；n0是粒子数密度；d为粒子直径；d
g
为几何平均直径；w是分布宽度参数，为无量纲变量；ln代表自然对数。
[0021]
可选地，所述太赫兹雷达实测反射率因子和所述毫米波雷达实测反射率因子均通过如下公式进行计算：
[0022][0023]
其中，z
e
是雷达实测反射率因子，z
e
是雷达实测反射率因子，q
bk
表示粒子直径d的球形粒子的后向散射截面；k由粒子的负折射指数计算得到。
k
c
(t)，当算法收敛时，差值逐渐减小，设置差值小于等于0.001db/km为收敛判据，满足判据时，停止运算，当前得到的k
c
和x为最终解，至此完成联合计算过程。
[0041]
与现有技术相比，本发明至少具有以下优点之一：
[0042]
利用常见云遥感的毫米波频点与太赫兹频点的组合，研究利用双频雷达反射率因子差来反演冰云粒子半径和冰水含量的方法，对反演精度进行模拟计算和比对分析。毫米波(特别是w波段)与太赫兹波组合对微小冰晶粒子的探测最为敏感，反演结果精度最高。
附图说明
[0043]
图1为本发明一实施例中太赫兹云雷达和毫米波云雷达联合反演云参数的计算流程图。
具体实施方式
[0044]
以下结合附图1具体实施方式对本发明作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需要说明的是，附图采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施方式的目的。为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，请参阅附图。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
[0045]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者现场设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者现场设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者现场设备中还存在另外的相同要素。
[0046]
请参阅图1所示，本实施例提供的一种太赫兹与毫米波云雷达的数据联合反演方法，通过太赫兹云雷达和毫米波云雷达进行联合反演，得到云参数的最优解。
[0047]
本实施例中，所述方法具体包括：
[0048]
s1、计算得到太赫兹雷达反射率因子与云衰减系数的关系，以及毫米波雷达反射率因子与云衰减系数的关系，得到α
thz
、β
thz
和α
w
、β
w
的初始值，利用离散偶极子近似法分别计算云粒子在太赫兹和毫米波频段的衰减截面和后向散射截面，结合粒子谱分布函数，根据云物理特征统计结果分别计算太赫兹和毫米波频段的云衰减系数，得到太赫兹雷达反射率因子与云衰减系数的关系，以及毫米波雷达反射率因子与云衰减系数的关系，作为迭代运算的初值；
[0049]
s2、分别对所述太赫兹雷达实测反射率因子和所述毫米波雷达实测反射率因
子进行衰减订正，得到衰减订正后的每个距离库的雷达反射率因子和采用逐库订正法分别对太赫兹雷达实测反射率因子和毫米波雷达实测反射率因子进行衰减订正，得到衰减订正后的雷达反射率因子和考虑云衰减的影响，实测雷达反射率因子z
m
(r)与实际雷达反射率因子z
e
(r)之间有以下关系：
[0050][0051]
s3、联合衰减订正后的太赫兹与毫米波雷达反射率因子，分别建立太赫兹频段和毫米波频段雷达回波与云物理参量的关系，由于雷达反射率因子无法得到唯一的云物理参量，待计算量多于已知量，基于贝叶斯理论建立概率公式，将云物理特征统计结果作为待反演云参数的初值，计算得到最可能的云物理参量。在数学计算上，表现为目标函数的最小化求解；结合统计结果作为待反演云参数的初值，迭代运算云物理参量，将物理模型值与观测值的误差作为迭代收敛的判据，直到得到最优解。
[0052]
本实施例中，所述步骤s1具体包括：
[0053]
s101、计算太赫兹频段的云衰减系数和毫米波频段的云衰减系数计算太赫兹雷达实际反射率因子和毫米波雷达实际反射率因子
[0054]
s102、根据所述太赫兹频段的云衰减系数和所述太赫兹雷达实测反射率因子计算得到太赫兹频段的回归系数α
thz
、β
thz
，根据所述毫米波频段的云衰减系数和所述毫米波雷达实测反射率因子计算得到毫米波频段的回归系数α
w
、β
w
，得到α
thz
、β
thz
和α
w
、β
w
的初始值。
[0055]
本实施例中，所述太赫兹频段的云衰减系数和所述毫米波频段的云衰减系数均通过如下公式进行计算：
[0056][0057][0058]
其中，k
c
是云衰减系数；q
ext
(d)是直径为d的单个云滴的衰减截面，等于云滴的吸收截面和散射截面之和；n(d)是粒子谱分布函数，根据云物理特征的统计分析结果，采用对数正态分布；n0是粒子数密度；d为粒子直径；d
g
为几何平均直径；w是分布宽度参数，为无量纲变量；ln代表自然对数。
[0059]
本实施例中，所述太赫兹雷达实测反射率因子和所述毫米波雷达实测反射率因子均通过如下公式进行计算：
[0060][0061]
其中，z
e
是雷达实测反射率因子，z
e
是雷达实测反射率因子，q
bk
表示粒子直径d的
球形粒子的后向散射截面，k由粒子的负折射指数计算得到。
[0062]
本实施例中，所述太赫兹频段的回归系数α
thz
、β
thz
和所述毫米波频段的回归系数α
w
、β
w
通过如下公式进行计算：
[0063][0064]
其中，α、β为回归系数。
[0065]
本实施例中，所述步骤s2具体采用逐库订正法沿径向依次外推对各距离库进行衰减订正，求解雷达发射率因子的实际值z
e
，参考该方法，第i个距离库的太赫兹云雷达反射率因子的衰减订正公式如下：
[0066][0067][0068]
本实施例中，所述步骤s3具体包括：
[0069]
分别建立太赫兹频段和毫米波频段雷达回波与云物理参量的关系，由于雷达反射率因子无法得到唯一的云物理参量，待计算量多于已知量，基于贝叶斯理论建立概率公式，将云物理特征统计结果作为待反演云参数的初值，计算得到最可能的云物理参量；表现为目标函数的最小化求解，具体通过如下公式进行计算：
[0070][0071][0072]
x＝[r
g
(z1)
…
r
g
(z
n
)n0(z1)
…
n0(z
n
)w(z1)
…
w(z
n
)
t
[0073][0074][0075]
其中，x是云参量，y
sim
是物理模型的值，x
p
是先验值，w
y
是观测和模式的协方差矩阵，w
p
是先验数据x
p
的协方差矩阵；y为衰减订正之后的太赫兹雷达和毫米波雷达反射率因子；x为为待反演的粒子有效半径，数密度和谱参数；n代表廓线内的云距离库数；z1和z
n
分别代表雷达廓线中云底和云顶的距离库；jacobian矩阵k是物理模型值y
sim
对x求偏导的值，代表物理模式值对状态向量的灵敏度。i表示最优化求解x过程中的迭代次数，w
x
是每次更新x的协方差矩阵将物理模型值与观测值的误差函数e作为迭代收敛的判据，直到得到最优的x。
[0076]
为衰减订正之后的太赫兹雷达和毫米波雷达反射率因子，与单个雷达反射率因子作为输入相比，两个不同频段的雷达反射率因子能够更好的约束待反演的云参数。
[0077]
本实施例中，所述方法还包括步骤s4，所述步骤s4具体包括：
[0078]
重复步骤1-3，根据每次反演得到的云物理参数x(t)，迭代计算后向散射截面和衰
减截面，结合粒子谱分布，得到新的雷达反射率因子z
e
(t+1)和云的衰减系数k
c
(t+1)的函数关系，其中，t表示衰减修正次数，再将新的实际雷达反射率因子z
e
(t+1)代入反演计算，得到x(t+1)。
[0079]
本实施例中，所述步骤s4还包括：计算衰减系数k
c
在反演过程中的变化，δk＝k
c
(t+1)-k
c
(t)，当算法收敛时，差值逐渐减小，设置差值小于等于0.001db/km为收敛判据，满足判据时，停止运算，当前得到的k
c
和x为最终解，至此完成联合计算过程；将云衰减系数在反演过程中的变化作为收敛条件，得到双重优化的云参量和衰减系数，至此完成联合计算过程。
[0080]
根据反演得到的云参数计算后向散射截面和衰减截面，更新了雷达反射率因子和云衰减系数，在此进行目标函数的最优化计算，进一步优化了反演结果，将云衰减系数在反演过程中的变化作为收敛条件，设置差值小于等于0.001db/km为收敛判据，满足判据时，得到最优的的k
c
和x为最终解。
[0081]
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。