于鵬 鐘小菁 耿旭樸

關(guān)鍵詞：哨兵1號(hào);臺(tái)風(fēng);合成孔徑雷達(dá);交叉極化

0引言

我國位于亞洲東部、太平洋西岸，東部和南部大陸海岸線超1.8萬km，特殊的地理位置決定了我國是世界上少數(shù)幾個(gè)受臺(tái)風(fēng)影響最嚴(yán)重的國家之一.1949—2019年期間，共有491個(gè)臺(tái)風(fēng)登陸我國，即平均每年約有7個(gè)臺(tái)風(fēng)在我國登陸[1]，給人民的生命安全和生產(chǎn)生活帶來了嚴(yán)重的危害，由其引起的極高風(fēng)速、風(fēng)暴潮以及風(fēng)暴巨浪是我國海岸帶最主要的致災(zāi)因素[2].臺(tái)風(fēng)的風(fēng)速是決定臺(tái)風(fēng)潛在破壞性的重要指標(biāo)，及時(shí)并準(zhǔn)確地掌握臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)信息是深入研究風(fēng)暴潮洪水、風(fēng)暴浪和海岸侵蝕等臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的基礎(chǔ)，對(duì)災(zāi)害預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和災(zāi)后重建等具有重要意義.

相比于傳統(tǒng)的地面觀測(cè)方法和系統(tǒng)，衛(wèi)星遙感具備在更大空間尺度上對(duì)海表面進(jìn)行近實(shí)時(shí)觀測(cè)的優(yōu)勢(shì)，這使得基于衛(wèi)星遙感的手段非常適用于對(duì)像臺(tái)風(fēng)這樣大尺度現(xiàn)象的監(jiān)測(cè).光學(xué)和紅外傳感器是探測(cè)臺(tái)風(fēng)頂部云層性質(zhì)的重要儀器，但由于云層的持續(xù)存在和阻擋，它們很難被用來監(jiān)測(cè)臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)在海表面風(fēng)速的大小.星載合成孔徑雷達(dá)（SyntheticApertureRadar，SAR）是一種非常獨(dú)特的工具，它具備全天時(shí)和全天候的對(duì)地觀測(cè)能力.且與其他微波傳感器和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)估算結(jié)果（分辨率通常約10km以上）相比，SAR具有更高的空間分辨率（風(fēng)速產(chǎn)品可達(dá)到百米量級(jí)），可以更好地用于估計(jì)臺(tái)風(fēng)的風(fēng)速和研究臺(tái)風(fēng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，在預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)路徑方面也具備極大的潛力.

海表面的風(fēng)速可以通過同極化（Vertical-Vertical或Horizontal-HorizontalPolarization，VV或HH極化）SAR圖像以及經(jīng)驗(yàn)地球物理模型函數(shù)（GeophysicalModelFunctions，GMFs）[3-6]來獲取，但在高風(fēng)速條件下，它們會(huì)受到信號(hào)飽和的影響，使反演結(jié)果小于實(shí)際風(fēng)速[7-10].此外，如果沒有預(yù)先的外部風(fēng)向輸入，基于同極化雷達(dá)數(shù)據(jù)的GMFs無法提供唯一的風(fēng)速結(jié)果[11].近年來發(fā)射的星載C波段衛(wèi)星傳感器（Radarsat-2、Sentinel-1以及Gaofen-3）提供了獲取來自地表交叉極化（Vertical-Horizontal或Horizontal-VerticalPolarization，VH或HV極化）雷達(dá)信號(hào)的新手段.與同極化信號(hào)相比，交叉極化雷達(dá)信號(hào)包含更多的海表面非布拉格散射的信息，這些信息與高風(fēng)速條件下存在的波浪破碎現(xiàn)象有關(guān)[12-13].基于海表后向散射的物理模型[14]和GMFs模型[15]等的研究表明，C波段的交叉極化信號(hào)至少在觀測(cè)60m/s的海表風(fēng)速時(shí)也不會(huì)出現(xiàn)信號(hào)飽和的情況.因此，利用交叉極化SAR信號(hào)對(duì)臺(tái)風(fēng)風(fēng)速進(jìn)行反演的結(jié)果更為可靠，而且該反演方法并不像同極化信號(hào)一樣需要預(yù)輸入風(fēng)向信息，具備在惡劣天氣條件下對(duì)海表風(fēng)速進(jìn)行獨(dú)立監(jiān)測(cè)的能力.近些年來的研究提出了多種基于交叉極化SAR數(shù)據(jù)的高風(fēng)速反演模型[16-22]，但缺少對(duì)各類模型之間的比較研究.

本研究使用哨兵1號(hào)（Sentinel-1，S-1）SAR遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)來研究臺(tái)風(fēng)的風(fēng)場(chǎng)信息.在交叉極化雷達(dá)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，以2020年的臺(tái)風(fēng)“海高斯”及“莫拉菲”為例，首先應(yīng)用噪音向量和去噪方法對(duì)超寬幅模式影像內(nèi)部的加性和乘性噪音進(jìn)行去除.然后利用近年來開發(fā)的幾種交叉極化GMFs對(duì)兩個(gè)臺(tái)風(fēng)的風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行估算，并與歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（EuropeanCentreforMedium-rangeWeatherForecasts，ECMWF）模型風(fēng)場(chǎng)信息和基于同極化數(shù)據(jù)的哨兵1號(hào)風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品做比較.分析和研究適合哨兵1號(hào)的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)反演方法.

1數(shù)據(jù)及預(yù)處理

1.1 哨兵1號(hào)SAR遙感數(shù)據(jù)

本研究所使用的SAR遙感影像由歐洲航天局（EuropeanSpaceAgency，ESA）哥白尼計(jì)劃的哨兵1號(hào)任務(wù)提供，該數(shù)據(jù)是全世界首個(gè)向用戶免費(fèi)開放的SAR遙感影像數(shù)據(jù)，可在赤道地區(qū)提供重訪周期為6d的海表面風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù).哨兵1號(hào)任務(wù)由兩顆衛(wèi)星（Sentinel-1A和Sentinel-1B）組成，配備有中心頻率為5.405GHz的C波段SAR傳感器，可在4種特有的成像模式下工作，即：條帶（stripmap，SM）、波（wave，WV）、干涉寬幅（InterferometricWide，IW）和超寬幅（ExtraWide，EW）模式.

本文所使用影像的具體信息如表1所示，臺(tái)風(fēng)“海高斯”于北京時(shí)間（下同）2020年8月18日18：25左右被影像1和2捕捉到，兩景影像的成像模式為IW模式，空間分辨率為20m×22m.臺(tái)風(fēng)“莫拉菲”于2020年10月27日18：39左右被影像3和4捕捉到，兩景影像的成像模式為EW模式，空間分辨率為93m×87m.

1.2 臺(tái)風(fēng)及最大風(fēng)速數(shù)據(jù)

2007號(hào)臺(tái)風(fēng)“海高斯”（Higos）是2020年登陸我國的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng)之一，也是該年登陸我國廣東的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng).該臺(tái)風(fēng)于2020年8月16日在菲律賓呂宋島以東的西北太平洋洋面生成，8月17日以熱帶低壓的強(qiáng)度通過了呂宋海峽后到達(dá)中國南海，8月18日十幾個(gè)小時(shí)內(nèi)完成熱帶低壓、熱帶風(fēng)暴、強(qiáng)熱帶風(fēng)暴和臺(tái)風(fēng)的四級(jí)連跳（圖1（a）），并最終于2020年8月19日6時(shí)左右在廣東省珠海市金灣區(qū)沿海登陸.“海高斯”所攜帶的極具破壞力的強(qiáng)風(fēng)以及極端的降水給我國東南沿海地區(qū)帶來了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，導(dǎo)致了大面積的農(nóng)田、房屋、公路及水利工程等受損.

2018號(hào)臺(tái)風(fēng)“莫拉菲”（Molave）是2020年通過我國南海的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng)之一.該臺(tái)風(fēng)于2020年10月21日在西太平洋的法斯島南部海域生成，10月25日完成熱帶風(fēng)暴、強(qiáng)熱帶風(fēng)暴及臺(tái)風(fēng)的三級(jí)連跳（圖1（b）），此后總計(jì)在菲律賓登陸了5次，于10月26日進(jìn)入中國南海，并最終于10月28日中午在越南廣義省附近沿海登陸.該臺(tái)風(fēng)總計(jì)致使71人死亡，46人失蹤，并造成超過6.6億美元的財(cái)產(chǎn)損失，鑒于該臺(tái)風(fēng)所導(dǎo)致的嚴(yán)重自然災(zāi)害，臺(tái)風(fēng)委員會(huì)已將其從臺(tái)風(fēng)命名表中進(jìn)行除名，以后將不再使用“莫拉菲”這一臺(tái)風(fēng)名稱.

用于驗(yàn)證模型結(jié)果中臺(tái)風(fēng)最大風(fēng)速的數(shù)據(jù)來源于國家氣象中心研制的全球再分析數(shù)據(jù)產(chǎn)品（ChinaMeteorologicalAdministration’sglobalatmosphericRe-Analysis，CRA）[23]（http：//data.cma.cn），該數(shù)據(jù)集基于集合-變分混合同化技術(shù)，融合了探空、地面等中國特有的常規(guī)觀測(cè)資料和風(fēng)云衛(wèi)星資料，可提供逐小時(shí)的臺(tái)風(fēng)中心位置、強(qiáng)度和移動(dòng)方向等信息，能夠?yàn)榕_(tái)風(fēng)強(qiáng)度及其他氣象預(yù)報(bào)提供有效檢驗(yàn).與時(shí)間分辨率為6h的臺(tái)風(fēng)最佳路徑（BestTrack）數(shù)據(jù)相比，采用CRA最大風(fēng)速信息能夠有效降低因時(shí)間插值導(dǎo)致的誤差.圖1（a）顯示了國家氣象中心提供的“海高斯”從2020年8月16—20日的最大風(fēng)速信息，圖1（b）為“莫拉菲”從2020年10月25—29日的最大風(fēng)速信息.

1.3 ECMWF模型數(shù)據(jù)

大氣模型的風(fēng)速預(yù)報(bào)結(jié)果是研究臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和參數(shù)的重要數(shù)據(jù)來源之一.本文將利用ECMWF提供的模式風(fēng)場(chǎng)輸出信息與本研究中其他方法獲取的臺(tái)風(fēng)最大風(fēng)速和結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較.ECMWF預(yù)報(bào)模型提供了空間分辨率為0.125°×0.125°、時(shí)間分辨率為3h的海表面10m的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù).

1.4 SAR數(shù)據(jù)預(yù)處理

S-1衛(wèi)星SAR數(shù)據(jù)可由歐洲航天局提供的SNAP（SentinelApplicationPlatform）軟件進(jìn)行預(yù)處理，處理過程包括輻射定標(biāo)、幾何校正、陸地掩膜和均值濾波等.由于“海高斯”登陸地點(diǎn)在珠江口附近，該海域的航運(yùn)較為繁忙，進(jìn)行風(fēng)速反演時(shí)，結(jié)果容易受到船只等信號(hào)的干擾.考慮到在交叉極化SAR影像的多視處理中，隨著視數(shù)的增大，尤其是當(dāng)視數(shù)達(dá)到6以上時(shí)，船只與背景海面雷達(dá)信號(hào)的對(duì)比度會(huì)顯著降低[24]，因此“海高斯”的SAR遙感圖像的像素間距首先被重采樣為10m×10m，后被統(tǒng)一采用多視及平均處理為600m×600m以降低船只等噪聲對(duì)風(fēng)速反演的影響.而對(duì)于“莫拉菲”的SAR影像，由于采用的是EW成像模式，扇狀效應(yīng)及熱噪音的存在嚴(yán)重影響了雙極化SAR數(shù)據(jù)的成像結(jié)果[25]，尤其限制了交叉極化數(shù)據(jù)在第1子條帶上風(fēng)場(chǎng)反演的應(yīng)用[26].因此，針對(duì)“莫拉菲”的兩景交叉極化影像，本研究應(yīng)用了S-1中的噪音向量以及Sun等[27]提出的噪聲去除方法對(duì)EW模式的交叉極化SAR影像進(jìn)行處理，該算法除對(duì)已有的加性噪音去除方法進(jìn)行了改進(jìn)外，還提出了一種乘性噪音的去除方法以降低EW模式影像子條帶邊界的噪音.圖2展示了應(yīng)用該算法前后的SAR影像，通過兩圖的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，該算法能夠在各子條帶之間的邊界區(qū)域獲得較好的處理結(jié)果，在第1子條帶中明顯存在的殘差噪音也得到了有效去除，經(jīng)過處理后的整幅SAR影像不再出現(xiàn)明顯的不連續(xù)特征.

圖3（a）顯示了2020年8月18日IW模式的哨兵1號(hào)VH極化方式捕捉到的經(jīng)預(yù)處理和陸地掩膜后的“海高斯”的SAR影像，表1所示的兩幅時(shí)間間隔約為1min的SAR圖像被合成在一起以提供“海高斯”更完整的結(jié)構(gòu).圖3（b）展示的則是2020年10月27日EW模式的哨兵1號(hào)VH極化方式捕捉到的經(jīng)處理后的臺(tái)風(fēng)“莫拉菲”的SAR影像，同樣由兩幅影像合成以更完整展示“莫拉菲”的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)，由圖上的經(jīng)緯度范圍及表1信息可知，EW模式影像的幅寬更大，能夠展示比“海高斯”SAR影像更大的范圍.

2基于交叉極化SAR數(shù)據(jù)的風(fēng)速反演方法

與同極化雷達(dá)信號(hào)相比，交叉極化信號(hào)對(duì)風(fēng)向不敏感，反演風(fēng)場(chǎng)不會(huì)因?yàn)轱L(fēng)向變化而出現(xiàn)多個(gè)風(fēng)速解的情況[28].目前，針對(duì)C波段的交叉極化SAR遙感數(shù)據(jù)，研究人員已經(jīng)建立了多個(gè)交叉極化海洋模型以將海表面的粗糙度與較高風(fēng)速聯(lián)系起來，這些模型并不需要外部風(fēng)向的輸入[16-17，19，21-22]，其中主要有基于Radarsat-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)提出的C波段交叉極化海洋模型（C-bandCrossPolarizationOceanmodel，C-2PO）[16-17，19]和C波段交叉極化耦合參數(shù)海洋模型（C-bandCross-PolarizationCoupled-ParametersOceanmodel，C-3PO）[20]，以及基于我國發(fā)射的Gaofen-3衛(wèi)星提出的全極化條帶交叉極化模型（Quad-polarizationStripmapCross-polarizationmodel，QPS-CP）[21-22].

2.1 C-2PO和QPS-CP模型

本文采用的C-2PO模型有4種，分別以C2011[16]、C2012[17]、C2014Z[18]及C2014V[19]進(jìn)行表示，其公式可以表示為

上式中：sVH表示VH極化的雷達(dá)后向散射系數(shù)（單位為dB）;U10代表海表面以上10m標(biāo)準(zhǔn)高度處的風(fēng)速（單位為m/s）;b1和b2是用來擬合風(fēng)速估算值的經(jīng)驗(yàn)系數(shù).參數(shù)b1在C2011、C2012、C2014Z及C2014V模型中分別選取為0.592、0.58、0.332和0.218;參數(shù)b2分別為35.6、35.652、30.143和29.07.

QPS-CP基于Gaofen-3衛(wèi)星的全極化條帶模型SAR產(chǎn)品提出，其表達(dá)形式與C-2PO的公式相同，都是關(guān)于風(fēng)速和交叉極化SAR信號(hào)的線性公式，但參數(shù)大小不同.本文采用了C2019[21]和C2021[22]兩種模型，參數(shù)b1分別為0.6683和0.4273;參數(shù)b2分別為37.3732和34.3875.

2.2 C-3PO模型

雷達(dá)的入射角是風(fēng)速反演中的另外一個(gè)影響因素，但在上述基于交叉極化的模型中沒有體現(xiàn).因此，本研究應(yīng)用了C-3PO以考慮雷達(dá)入射角對(duì)估算高風(fēng)速信息的影響.C-3PO模型的形式為

上式中：q表示雷達(dá)入射角（單位為°）.

本研究基于S-1的交叉極化SAR數(shù)據(jù)對(duì)以上7種交叉極化模型結(jié)果、ECMWF模型結(jié)果及S-1海洋二級(jí)產(chǎn)品提供的風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行比較，分析出最適合進(jìn)行臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)反演的方法.

3基于SAR數(shù)據(jù)估算的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)果

3.1 模型估算的最大風(fēng)速結(jié)果

直接利用同極化數(shù)據(jù)的GMFs進(jìn)行風(fēng)速反演已有諸多應(yīng)用，但與該系列模型相比，基于同極化數(shù)據(jù)和變分方法的模型能夠?qū)⒏嗟恼`差因素考慮在內(nèi)，可以在中低風(fēng)速條件下獲得更高精度的風(fēng)場(chǎng)信息[29].如S-1提供的風(fēng)速產(chǎn)品就是利用Portabella等[30]提出的基于二維變分的方法，將C-bandModelFunctionIfremer2（CMOD-IFR2）同極化模型以及ECMWF模型的風(fēng)矢量輸出結(jié)果進(jìn)行調(diào)整以獲取最佳風(fēng)場(chǎng)結(jié)果.因此，盡管CMOD-IFR2模型能在小于20m/s的風(fēng)速條件下得到很好的結(jié)果[31-32]，但歐空局仍然采用了基于二維變分方法的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)作為S-1的風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品.表2列出了通過ECMWF氣象預(yù)報(bào)模型、S-1二級(jí)海洋產(chǎn)品以及采用不同交叉極化模型獲得的臺(tái)風(fēng)“海高斯”及“莫拉菲”的海表面最大風(fēng)速結(jié)果.其中，S1代表哨兵1號(hào)提供的由ECMWF和CMOD-IFR2兩者同化得來的風(fēng)速產(chǎn)品，從其值（25.5m/s和42.5m/s）遠(yuǎn)大于ECMWF風(fēng)速大?。?8.3m/s和35.8m/s）可知，其最大風(fēng)速會(huì)受到CMOD模型的影響，并且與最佳路徑數(shù)據(jù)相比，其具有更小的平均誤差，更適合進(jìn)行臺(tái)風(fēng)的風(fēng)速反演.需要注意的是，國家氣象中心CRA產(chǎn)品提供的最大風(fēng)速為2min最大平均風(fēng)速值，而SAR影像反演獲得的最大風(fēng)速為影像獲取時(shí)刻的最大風(fēng)速值.

對(duì)比交叉極化模型的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，C-3PO模型提供了最小的平均誤差（3.6m/s），與“海高斯”的最大風(fēng)速相比，其誤差只有0.8m/s，在估算最大風(fēng)速較高的莫拉菲（45m/s）時(shí)，其誤差（6.3m/s）較大.與預(yù)期結(jié)果相似，ECMWF預(yù)報(bào)模型結(jié)果較差，尤其是在估算“海高斯”的風(fēng)速時(shí)僅能提供最大風(fēng)速為18.3m/s的8級(jí)風(fēng)力，其遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于CRA提供的接近30m/s的11級(jí)風(fēng)力結(jié)果.

3.2 基于交叉極化模型的“海高斯”臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)果

圖4（a）展示了2020年8月18日18時(shí)25分ECMWF模型預(yù)報(bào)的“海高斯”臺(tái)風(fēng)的風(fēng)場(chǎng)結(jié)果，圖4（b）為S-1二級(jí)海洋產(chǎn)品提供的基于ECMWF和CMOD-IFR2模型的同化結(jié)果.圖4（c）—（i）分別展示了基于交叉極化模型C2011、C2012、C2014Z、C2014V、C-3PO、C2019及C2021的風(fēng)場(chǎng)結(jié)果.本研究中，基于SAR數(shù)據(jù)的風(fēng)場(chǎng)反演結(jié)果（圖4（b）—（i））的空間分辨率為600m，遠(yuǎn)高于ECMWF預(yù)報(bào)模型（圖4（a））的結(jié)果（約10km），因此，高分辨率的SAR影像能夠提供其他監(jiān)測(cè)和模型手段無法獲得的更精準(zhǔn)的臺(tái)風(fēng)內(nèi)部結(jié)構(gòu).交叉極化模型（圖4（c）—（i））與S-1海洋產(chǎn)品（圖4（b））相比，可以提供更為完整的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)，尤其是在臺(tái)風(fēng)眼的西側(cè)區(qū)域，海洋產(chǎn)品只提供了較低的風(fēng)速結(jié)果.與其他模型結(jié)果相比，C-3PO模型（圖4（g））除可以獲得更準(zhǔn)確的最大風(fēng)速外，還能夠很好地還原臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的高風(fēng)速信息.如表2，交叉極化模型中除了C-3PO外，C2021模型的平均誤差（4.1m/s）最小，但其對(duì)臺(tái)風(fēng)眼區(qū)域的風(fēng)速估算誤差達(dá)到10m/s以上，無法準(zhǔn)確獲取該區(qū)域的風(fēng)速信息.

3.3 基于交叉極化模型的“莫拉菲”臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)果

圖5（a）—（i）分別展示了臺(tái)風(fēng)“莫拉菲”的ECMWF預(yù)報(bào)模型、S-1二級(jí)海洋產(chǎn)品以及不同交叉極化GMFs反演的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)果.盡管與臺(tái)風(fēng)“海高斯”的結(jié)果（圖4（a））相比，ECMWF的模型風(fēng)場(chǎng)結(jié)果更為對(duì)稱（圖5（a）），但其臺(tái)風(fēng)眼區(qū)域位于北緯14°左右，與SAR影像呈現(xiàn)出的臺(tái)風(fēng)眼區(qū)域（圖5（g）中間藍(lán)色區(qū)域，北緯13.5°左右）存在很大差距.數(shù)據(jù)同化產(chǎn)品能夠顯示出更準(zhǔn)確的臺(tái)風(fēng)眼位置（圖5（b）），但與交叉極化模型的結(jié)果相比（圖5（c）—（i）），其在臺(tái)風(fēng)眼附近無法呈現(xiàn)出強(qiáng)臺(tái)風(fēng)一般所具有的較為對(duì)稱的風(fēng)圈結(jié)構(gòu).在所有交叉極化GMFs估算的最大風(fēng)速結(jié)果中，C2014V模型（圖5（f））的平均誤差相對(duì)較小，但與圖4（f）類似，其對(duì)臺(tái)風(fēng)的最大風(fēng)速具有明顯的高估現(xiàn)象.

3.4 基于交叉極化模型的中低風(fēng)速反演結(jié)果驗(yàn)證

通過表1、圖4和圖5的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，與其他模型結(jié)果相比，C-3PO模型無論是在臺(tái)風(fēng)眼內(nèi)外區(qū)域的風(fēng)速估算上，還是在臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)的對(duì)稱性上，都能呈現(xiàn)出較好的結(jié)果.但C-3PO及C2014V等交叉極化模型在臺(tái)風(fēng)外圍低風(fēng)速區(qū)域的風(fēng)速估算上存在問題，如在圖4（f）和圖4（g）中存在大范圍的藍(lán)色低風(fēng)速區(qū)域，與海表面實(shí)際的氣象情況不符.考慮到交叉極化模型對(duì)低風(fēng)速估算存在一定的問題，而S-1的海洋產(chǎn)品在小于20m/s的中低風(fēng)速條件下能夠獲得較為理想的結(jié)果，本文利用該產(chǎn)品對(duì)幾種交叉極化模型的中低風(fēng)速結(jié)果進(jìn)行了評(píng)估，如表3所示.盡管與其他模型結(jié)果相比，C-3PO反演的中低風(fēng)速結(jié)果與風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品的相關(guān)系數(shù)（0.41）較高，但也僅為中低程度相關(guān)，并且存在較大的均方根誤差.C2011、C2012及C2019能夠獲得小于3m/s的均方根誤差，但與風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品僅為弱相關(guān)或低度相關(guān).這可能與低風(fēng)速區(qū)域?qū)?yīng)的雷達(dá)后向散射系數(shù)過于接近S-1數(shù)據(jù)的最大噪聲等效散射系數(shù)（MaximumNoiseEquivalentSigmaZero，NESZ，大約–23dB）值有關(guān).總體而言，對(duì)于哨兵1號(hào)SAR數(shù)據(jù)，交叉極化模型在中低風(fēng)速條件下的表現(xiàn)較差.

3.5 臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)的融合結(jié)果

基于同極化SAR數(shù)據(jù)的S-1海洋產(chǎn)品能夠提供精度較高的中低風(fēng)速結(jié)果，并且已經(jīng)應(yīng)用于常規(guī)的海表面風(fēng)場(chǎng)監(jiān)測(cè)，但在臺(tái)風(fēng)的高風(fēng)速反演上則存在一定的問題.相比之下，C-3PO等交叉極化模型能夠獲得較為合理的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)的對(duì)稱結(jié)構(gòu)以及較為可靠的最大風(fēng)速結(jié)果，但又無法獲取準(zhǔn)確的中低風(fēng)速信息.因此，無法采用單一波段（同極化或交叉極化）的哨兵1號(hào)SAR數(shù)據(jù)對(duì)整體的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行準(zhǔn)確估算.綜合以上因素，本研究對(duì)S-1二級(jí)海洋產(chǎn)品和交叉極化模型結(jié)果進(jìn)行了融合，其中背景的中低風(fēng)速由S-1海洋產(chǎn)品提供，當(dāng)C-3PO反演的風(fēng)速結(jié)果大于20m/s且大于海洋產(chǎn)品提供的風(fēng)速時(shí)，融合數(shù)據(jù)的風(fēng)速由C-3PO模型提供.

圖6展示了臺(tái)風(fēng)“海高斯”及“莫拉菲”的融合風(fēng)場(chǎng)結(jié)果.結(jié)果表明，該融合結(jié)果綜合了同極化和交叉極化SAR數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，在很好地再現(xiàn)臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的較強(qiáng)風(fēng)圈的同時(shí)，還能在臺(tái)風(fēng)外圍得到較為合理的風(fēng)速結(jié)果.對(duì)于臺(tái)風(fēng)“海高斯”，融合后的臺(tái)風(fēng)外圍的中低風(fēng)速結(jié)果（圖6（a））比C-3PO模型的結(jié)果（圖4（g））更為可信，圖4（g）中臺(tái)風(fēng)東側(cè)的藍(lán)色低風(fēng)速值的區(qū)域結(jié)果得到了較大改善.而對(duì)于臺(tái)風(fēng)“莫拉菲”，S-1海洋產(chǎn)品對(duì)C-3PO模型的反演結(jié)果進(jìn)行了有效補(bǔ)充，其在東側(cè)區(qū)域的高風(fēng)速估算上有了一定改善（圖6（b）和圖5（g）），獲得了42.5m/s的最大海表面風(fēng)速，與CRA提供的45m/s的最大風(fēng)速信息更為接近.總之，該融合方法無論在空間分辨率還是在極高風(fēng)速的估算方面，都能夠提供比ECMWF模型（圖4（a）和5（a））更好的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)果.

4討論

SAR衛(wèi)星通常采用掃描模式（ScanSAR），即通過天線在距離向的周期性轉(zhuǎn)向以獲得更大范圍的觀測(cè)空間，但在波束邊緣會(huì)獲得比波束中心更大的回波強(qiáng)度，導(dǎo)致在每個(gè)子條帶之間會(huì)出現(xiàn)較大的噪音.在S-1的IW和EW模式下SAR數(shù)據(jù)進(jìn)一步采用了漸進(jìn)式地形掃描（TerrainObservationsbyProgressiveScansSAR，TOPSAR）技術(shù)，即引入天線波束在方位向的轉(zhuǎn)變以提高SAR圖像質(zhì)量，但噪音對(duì)于海表面這類后向散射信號(hào)較弱的地物的影響仍然十分顯著，尤其是對(duì)于擁有5個(gè)子條帶的EW模式交叉極化海表面影像（圖2（b））.圖7（a）展示了未經(jīng)噪音去除而應(yīng)用C-3PO交叉極化模型的臺(tái)風(fēng)“莫拉菲”的風(fēng)場(chǎng)結(jié)果，可以看出在各個(gè)子條帶之間形成了不合理的高風(fēng)速條帶，該現(xiàn)象在第1和第2子條帶之間較為明顯，這種現(xiàn)象限制了哨兵1號(hào)EW模式交叉極化數(shù)據(jù)在臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)反演等領(lǐng)域的應(yīng)用.本文以臺(tái)風(fēng)“莫拉菲”的EW模式VH極化SAR影像為例，應(yīng)用了噪聲去除方法[27]及歐空局提供的噪音向量以降低影像中的加性和乘性噪音，對(duì)比應(yīng)用該方法前、后的風(fēng)場(chǎng)結(jié)果（圖7），發(fā)現(xiàn)各子條帶之間的風(fēng)場(chǎng)反演結(jié)果得到了極大改善，尤其是在第1和第2子條帶之間的高風(fēng)速結(jié)果得到了有效優(yōu)化，第1條帶內(nèi)的東西向的條形結(jié)果也得到了有效去除.此外，背景噪音也會(huì)對(duì)反演結(jié)果造成影響，如目前采用的交叉極化模型多是基于Radarsat-2和Gaofen-3數(shù)據(jù)提出的，而Radarsat-2數(shù)據(jù)（如雙極化掃描模式產(chǎn)品，約–29dB）擁有優(yōu)于Gaofen-3數(shù)據(jù)（如寬幅掃描模式產(chǎn)品，優(yōu)于–22dB）和S-1數(shù)據(jù)（如IW模式產(chǎn)品，約–23dB）的背景噪音水平.由于海表同極化后向散射信號(hào)要強(qiáng)于交叉極化信號(hào)，背景噪音水平對(duì)同極化數(shù)據(jù)影響較小，但對(duì)交叉極化數(shù)據(jù)影響較大，尤其是在海表風(fēng)速較小時(shí)，這也導(dǎo)致在將基于Radarsat-2提出的C2014Z、C2014V和C-3PO（圖4（e）—（g））模型直接應(yīng)用于S-1交叉極化數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)出現(xiàn)不合理的低風(fēng)速結(jié)果，這也是本文反演小于20m/s的臺(tái)風(fēng)風(fēng)速時(shí)未采用交叉極化模型的原因.因此，未來可以應(yīng)用本文采用的針對(duì)哨兵1號(hào)SAR數(shù)據(jù)提出的類似噪音去除方法，開發(fā)適合S-1交叉極化數(shù)據(jù)的反演模型，改善基于S-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)的風(fēng)速反演效果.

如表2所示，交叉極化模型獲得的“海高斯”的最大風(fēng)速與CRA的較為接近，但在最大風(fēng)速達(dá)到45m/s的“莫拉菲”的風(fēng)速估算上存在一定誤差，除模型導(dǎo)致的誤差外，這可能與臺(tái)風(fēng)期間伴隨的強(qiáng)降水導(dǎo)致的C波段SAR回波信號(hào)的減弱有關(guān)[33-35].Alpers等[34]基于15年以上的實(shí)驗(yàn)及觀測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)風(fēng)速小于10m/s時(shí)，降雨會(huì)導(dǎo)致C波段海表雷達(dá)后向散射信號(hào)增強(qiáng);當(dāng)風(fēng)速大于10m/s時(shí)，降雨會(huì)降低雷達(dá)信號(hào)強(qiáng)度.因此，對(duì)于臺(tái)風(fēng)的不同區(qū)域，其反演精度可能也會(huì)存在差異.如在臺(tái)風(fēng)眼區(qū)，風(fēng)速和降雨量較小，通過同極化數(shù)據(jù)能夠獲得較好的風(fēng)速反演結(jié)果;在云墻區(qū)，風(fēng)速和降雨量最大，受到兩者的雙重影響，誤差可能最大;而對(duì)于螺旋雨帶區(qū)，其風(fēng)速和降雨強(qiáng)度會(huì)介于臺(tái)風(fēng)眼和云墻區(qū)之間，其反演精度也會(huì)介于兩者之間.今后，需要搜集更多的臺(tái)風(fēng)期間的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，增加對(duì)臺(tái)風(fēng)不同區(qū)域風(fēng)速估算誤差的分析研究，并在交叉極化GMFs中引入降雨的貢獻(xiàn)以提高對(duì)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)的反演精度.

5結(jié)論與展望

本文以哨兵1號(hào)SAR數(shù)據(jù)的交叉極化影像為數(shù)據(jù)源，應(yīng)用噪音向量和噪音去除方法對(duì)EW模式影像進(jìn)行了預(yù)處理，影像中的加性和乘性噪音得到了有效去除，各子條帶之間的扇狀效應(yīng)也得到了很大改善.利用2011—2021年10年來開發(fā)的C-2PO，C-3PO及QPS-CP等7種交叉極化模型對(duì)2020年的“海高斯”和“莫拉菲”兩個(gè)臺(tái)風(fēng)的風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行估算，結(jié)果表明，C-3PO模型在高風(fēng)速反演方面能夠獲得較小的相對(duì)誤差，且與ECMWF模型以及S-1二級(jí)海洋風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品相比，能夠在臺(tái)風(fēng)眼附近獲得較為合理的對(duì)稱風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu).與風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品的比較發(fā)現(xiàn)，交叉極化模型在中低風(fēng)速的估算上存在一定誤差，通過與已有風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品的融合，可以兼顧同極化和交叉極化SAR數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，很好地再現(xiàn)臺(tái)風(fēng)外部中低風(fēng)速以及內(nèi)部的海表面高風(fēng)速結(jié)構(gòu).

交叉極化的SAR數(shù)據(jù)在高風(fēng)速研究方面具有極高的價(jià)值，但目前的交叉極化模型在反演風(fēng)速時(shí)仍存在一定的問題，如在本研究中需要與同極化產(chǎn)品進(jìn)行融合以獲得較為可靠的中低風(fēng)速信息，未來需要對(duì)基于S-1交叉極化數(shù)據(jù)的GMFs進(jìn)行優(yōu)化.另外，在軌SAR衛(wèi)星數(shù)量較少導(dǎo)致很難實(shí)現(xiàn)對(duì)同一個(gè)臺(tái)風(fēng)的多次重復(fù)觀測(cè)，這極大地限制了SAR數(shù)據(jù)在臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)方面的應(yīng)用.目前，國內(nèi)已批準(zhǔn)及正在規(guī)劃一系列的SAR衛(wèi)星任務(wù)，尤其是低成本的小衛(wèi)星星座計(jì)劃，如已于2020年12月發(fā)射首顆輕小型SAR衛(wèi)星的廈門大學(xué)“海絲”衛(wèi)星星座計(jì)劃[36]，有望為臺(tái)風(fēng)等海洋觀測(cè)和研究提供更短的重訪周期以及更高分辨率的SAR觀測(cè)數(shù)據(jù)，這也將加強(qiáng)和提高SAR衛(wèi)星遙感在應(yīng)對(duì)諸如臺(tái)風(fēng)“海高斯”和“莫拉菲”這類極端災(zāi)害事件的能力.