Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
So sánh giữa các kênh hồng ngoại của máy ảnh khí tượng trên tàu COMS và dữ liệu hyperspectral IASI
Tóm tắt
Sự ra mắt thành công và đưa vào hoạt động của vệ tinh khí tượng địa tĩnh đầu tiên của Hàn Quốc có khả năng nâng cao năng lực quan sát trái đất trong khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Mặc dù các thông số của thiết bị mang theo, máy ảnh khí tượng (MI), đã được xác minh trong cả thử nghiệm mặt đất và trên quỹ đạo, vẫn có khả năng xảy ra sự thay đổi và/hoặc suy giảm chất lượng dữ liệu do nhiều lý do khác nhau, chẳng hạn như tích tụ chất ô nhiễm, lão hóa của các thành phần thiết bị và sự nhiễu loạn bên ngoài không mong muốn. Do đó, để cải thiện việc sử dụng dữ liệu MI, việc giám sát và duy trì chất lượng dữ liệu là rất quan trọng. Là một phần của hoạt động này, nghiên cứu này trình bày một phương pháp hiệu chỉnh liên giữa dữ liệu MI và dữ liệu hyperspectral chất lượng cao từ Máy đo âm thanh hồng ngoại (IASI) của vệ tinh Metop-A, dựa trên Hệ thống hiệu chỉnh liên toàn cầu (GSICS). Cả hai tập dữ liệu đều được thu thập trong ba năm từ tháng 4 năm 2011 đến tháng 3 năm 2014, và được xử lý để chuẩn bị tập dữ liệu khớp lệnh, với các thông số không gian khớp nhau, thời gian đồng nhất, góc trùng hợp và có khả năng so sánh quang phổ. Kết quả cho thấy dữ liệu MI ổn định trong các thông số kỹ thuật và không có sự suy giảm đáng kể trong thời gian nghiên cứu. Tuy nhiên, kênh hơi nước cho thấy giá trị độ sai lệch khá lớn là −0,77 K, với độ lệch chuẩn căn bậc hai (RMSD) khoảng 1,1 K, điều này được cho là do sự dịch chuyển trong hàm phản ứng quang phổ. Kênh sóng ngắn cho thấy độ lệch chuẩn RMSD tối đa khoảng 1,39 K, chủ yếu do hiện tượng số hóa thô ở nhiệt độ thấp. Kết quả so sánh liên được kiểm tra lại thông qua phân tích độ nhạy với nhiều bộ giá trị ngưỡng khác nhau được sử dụng cho tập dữ liệu khớp lệnh. Dựa trên điều này, chúng tôi xác nhận rằng chất lượng tổng thể của dữ liệu MI đáp ứng yêu cầu của người sử dụng và duy trì hiệu suất mong đợi, mặc dù kênh hơi nước cần được nghiên cứu thêm.
Từ khóa
#Vệ tinh khí tượng #Máy ảnh khí tượng #Dữ liệu hyperspectral #Hiệu chỉnh liên #GSICS #Chất lượng dữ liệuTài liệu tham khảo
Choi, J.-K., Y. J. Park, J. H. Ahn, H. S. Lim, J. Eom, and J.-H. Ryu, 2012: GOCI, the world’s first geostationary ocean color observation satellite, for the monitoring of temporal variability in coastal water turbidity. J. Geophys. Res., 117(C9), doi:10.1029/2012JC008046.
Clough, S. A., M. W. Shephard, E. J. Mlawer, J. S. Delamere, M. J. Iacono, K. Cady-Pereira, S. Boukabara, and P. D. Brown, 2005: Atmospheric radiative transfer modeling: A summary of the AER codes. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 91, 233–244.
EUMETSAT, 2013: IASI Level 1 Products Guide. EUM/OPSEPS/MAN/04/0032, v4A, EUMETSAT, Darmstadt, Germany. [Available online at http://oiswww.eumetsat.org/WEBOPS/eps-pg/IASI-L1/IASIL1-PG-0TOC.htm.]
Goldberg, M., and Coauthors, 2011: The global space-based intercalibration system (GSICS). Bull. Amer. Meteor. Soc., 92(4), 468–475.
Hewison, T. J., X. Wu, F. Yu, Y. Tahara, X. Hu, D. Kim, and M. König, 2013: GSICS inter-calibration of infrared channels of geostationary imagers using Metop/IASI. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 51(3), 1160–1170.
Hilton, F. I., and Coauthors, 2012: Hyperspectral earth observation from IASI: Five years of accomplishments. Bull. Amer. Meteor. Soc., 93(4), 347–370.
Illingworth, S. M., J. J. Remedios, and R. J. Parker, 2009: Intercomparison of integrated IASI and AATSR calibrated radiances at 11 μm and 12 μm, IASI data. Atmos. Chem. Phys., 9, 6677–6683.
Kim, B.-R., S.-H. Ham, D. Kim, and B. J. Sohn, 2014: Post-Flight radiometric calibration of the Korean geostationary satellite COMS meteorological imager. Asia-Pac. J. Atmos. Sci., 50(2), 201–210, doi: 10.1007/s13143-014-0008-7.
Kim, D., and M. H. Ahn, 2014: Introduction to the in-orbit-test and its performance of the first meteorological imager of the Communication, Ocean, and Meteorological Satellite. Atmos. Meas. Tech., 7, 2471–2485, doi:10.5194/amt-7-2471-2014.
Ryu, J. H., H. J. Han, S. Cho, Y. J. Park, and Y. H. Ahn, 2012: Overview of geostationary ocean color imager (GOCI) and GOCI data processing system (GDPS). Ocean Science Journal, 47(3), 223–233.
Tahara, Y., 2008: New approach to intercalibration using high spectral resolution sounder, MSC/JMA Technical Note, No. 50, 1–14.
Tahara, Y., and K. Kato, 2009: New spectral compensation method for intercalibration using high spectral resolution sounder. MSC/JMA Technical Note, No. 52, 1–37.
Wang, L., C. Cao, and M. D. Goldberg, 2009: Intercalibration of GOES-11 and GOES-12 water vapor channels with MetOp/IASI hyperspectral measurements. J. Atmos. Oceanic Technol., 26, 1843–1855.
Wang, L. K., X. Q. Wu, M. Goldberg, C. Y. Cao, Y. P. Li, and S. H. Sohn, 2010: Comparison of AIRS and IASI radiances using GOES imagers as transfer radiometers toward climate data records. J. Appl. Meteor. Climatol., 49, 478–492.
Wang, L. K., M. Goldberg, X. Q. Wu, C. Y. Cao, R. A. Iacovazzi Jr., F. F. Yu, and Y. P. Li, 2011: Consistency assessment of atmospheric infrared sounder and infrared atmospheric sounding interferometer radiances: Double differences versus simultaneous nadir overpasses. J. Geophys. Res., 116, D11111, doi:10.1029/2010JD014988.
Weinreb, M., and D. Han, 2003: Implementation of midnight blackbody calibration correction (MBCC). NOAA NESDIS Office of Satellite Operations. [Available online at http://www.ospo.noaa.gov/Operations/GOES/calibration/mbcc_implemmentation.html.]
Woo, J., B. I. Lee, H. Oh, J. S. Kim, and S. H. Sohn, 2013: Diurnal variation of COMS MI image navigation and registration performance. 4th Asia-Oceania Meteorological Satellite Users Confereence, Oct. 9–11, Melbourne, Australia.
Wu, X., and F. Yu, 2011: GSICS Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) for GOES-AIRS/IASI Inter-Calibration, NOAA NESDIS. [Available online at https://gsics.nesdis.noaa.gov/wiki/GPRC/AtbdCentral.]
Wu, X. Q., and F. F. Yu, 2013: Correction for GOES imager spectral response function using GSICS. Part I: Theory. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 51(3), 1215–1223.
Wu, X. Q., T. Hewison, and Y. Tahara, 2009: GSICS GEO-LEO inter-calibration: Baseline algorithm and early results. Proc. SPIE, 7456, 745604-1–745604-12.