1 / 35

Platforms for Measuring SST

Polar-orbiting microwave radiometer. Platforms for Measuring SST. Geostationary orbit Infra-red radiometer. Polar-orbiting infra-red radiometer. drifting or moored buoy. VOS or SOO. research vessel. VOS = Voluntary observing ship SOO = Ship-of-opportunity.

sven
Download Presentation

Platforms for Measuring SST

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Polar-orbiting microwave radiometer Platforms for Measuring SST Geostationary orbit Infra-red radiometer Polar-orbitinginfra-red radiometer drifting or moored buoy VOS or SOO research vessel VOS = Voluntary observing ship SOO = Ship-of-opportunity

  2. Measuring SST: Sampling issues

  3. Temperature Measure Procedures Processes S Digital signal, S Detector, transducer,amplifier, digitiser Sensor calibration T.o.a. brightnesstemperature (radiance), Tb Scattering & absorptionby stratospheric dust Clouddetection Cloud Atmospheric correction Absorption byWater vapour, etc. eTS +(1-e)Tsky Water-leavingradiance Surface emissivityeffects Skin temperature, TS Thermal microlayer Diurnal thermocline 1mm Skin-bulkmodel 10 cm ? Bulk temperature, Tbulk 5 m Processes affecting SST Measurement Flow of information Tb TS Tbulk

  4. AVHRR Kanäle 12345 Aus der Betrachtung der Schwartzschild Gleichung: … wissen wir, dass die Strahlung von der Oberfläche dominieren soll, d. h. wir brauchen eine Wellenlänge in einem atmosphärischen “Fenster”, so dass td(l) groß und td(l,p)/dp klein ist. AVHRR Kanäle Kanal Wellenlängemm 1 0.58-0.68 2 0.72-1.10 3 3.55-3.93 4 10.3-11.3 5 11.5-12.5

  5. Aber: Wir haben Glück, das 10.5-12.5 mm Fenster ist breit genug für zwei Kanäle. Und: Kanal 5 des AVHRR zeigt eine höhere Absorption als Kanal 4. Transmission Ch4 Ch5 Keines dieser Fenster ist perfekt für unsere Anwendung, es wird immer Beiträge aus der Atmosphäre geben, die hauptsächlich durch Absorption/Emission des Wasserdampfes verursacht werden. Daraus ergibt sich, dass Änderungen in der Differenz beider Kanäle durch Änderungen im Wasserdampfgehalt verursacht sind.

  6. Einfachster Fall: Oberfläche + eine homogene Atmosphärenschicht: Ta, td=0.9 Ts, es=1 daraus wird, oder, Wird TB mit steigendem Wasserdampfgehalt größer oder kleiner? 10% der von der Oberfläche emittierten Strahlung wird durch die “kühlere” vom Wasserdampf emittierte Strahlung ersetzt. TB nimmt ab (bestimmt durch Ts , Ta, und td)

  7. Ta, td (4)=0.95, td (5)=0.9d(4)=-ln0.95=0.051 , d(5)=0.105 (für Nadir Blick) Ts, es=1 d doppelt so groß, d(4)=0.102, d(5)=0.210 und, td (4)=0.90, td (5)=0.81 vs Wie beeinflusst der Wasserdampf die spektrale Änderung von TB? Wenn wir den Wassergehalt verdoppeln, was ändert sich? Weil Ts und Ta sich nicht mit der Wellenlänge ändern, ergibt sich…

  8. Wie geht es richtig? Wir messen zwei Strahldichten bei zwei Wellenlängen: Was dürfen wir für die benachbarten Wellenlängen annehmen? Die Gewichtsfunktionen sind sehr ähnlich, deswegen ist Ta bei der emittiert wird nahezu gleich. Ta variiert weniger als 1K (Prabhakara, 1974). Die Oberflächenemissivität ist nahezu gleich und damit ist Ts auch gleich. Und wie wir schon wissen, Transmissionsunterschiede werden nur durch Wasserdampf hervor gerufen.

  9. Wenn W der über die Säule integrierte Wasserdampf ist dann ist: Wir haben jetzt also 2 Messungen (L1 und L2) und 3 Unbekannte (Ta, TS, W), häh? Um das zu lösen müssen wir die Wellenlängenabhängigkeit beseitigen. Weil alle Gewichtsfunktionen an der Oberfläche ihr Maximum haben, sind Ts, TB1, TB2 dicht an Ta. Entwicklung der Planckfunktion um Ta: Aufschreiben für beide Wellenlängen und eliminieren von (T-Ta) ergibt eine Gleichung, die Strahlungsänderungen bei einer Wellenlänge zu Änderungen in der anderen in Relation setzt:

  10. Verwenden, um B2(TB2) und B2(TS) zu approximieren: und Einsetzen in Gleichungen für L1 = B1(TB1) und L2 = B2(TB2) Auflösen: Gleichung für B1(TB1) nutzen, um Ta zu eliminieren:

  11. Die Split-Window Technik ist eine Korrekturmethode, d. h. die Messung bei einer Wellenlänge wird benutzt, um atmosphärische Effekte in der anderen zu korrigieren. Was war noch mit dem Wasserdampf, unserer dritten Unbekannten?  hängt nicht stark vom Wasserdampfgehalt ab! Weil die Transmission sehr groß ist, kann man schreiben (wegen: exp(-x) = 1-x für kleine x): Und daraus ergibt sich dann:

  12. Das Prinzip eines SST Algorithmus • SST wird abgeleitet aus einer linearen Differenz von Helligkeitstemperaturen bei zwei infraroten Wellenlängen; • Die zwei Kanäle werden verwendet, um den atmosphärischen Beitrag zu eliminieren und die Oberflächentemperatur zu bestimmen; • Wolken verursachen Probleme in den Algorithmen -> bevor ich so etwas anwenden kann, muss ich Wolken detektieren und eliminieren (Wolkenmaske); • Es gibt verschiedene Wege einen Algorithmus zu entwickeln, z.B. durch Regression von Helligkeitstemperaturen mit tatsächlich gemessenen Wassertemperaturen.

  13. Es gibt einige verschiedene Methoden, um Wolken zu detektieren: Maximum Temperatur alle Messungen eines kleinen Gebietes werden über einen kurzen Zeitraum verglichen. Die höchste Temperatur wird als beste Schätzung verwendet. Dies basiert auf: a. Eigenschaften der Oberfläche sind mehr persistent als die von Wolken b. Wolken sind kälter als die Oberfläche. Caveat: Diese Methode versagt, wenn wir persistente dünne Zirruswolken haben. Zwei Wellenlängen Infrarot Vergleiche Temperaturen bei 3.7 µm und 10.5 µm. Wenn die Temperaturen nahezu gleich sind, können wir annehmen, dass das gemessene Signal von a. der Oberfläche kommt, ODER b. von homogenen Wolken kommt, die wir aber in einem sichtbaren Kanal detektieren können.Wenn die Temperaturen unterschiedlich sind, dann haben wir wahrscheinlich nicht detektierte Wolken in unserer Szene.

  14. Infrarot Variabilität Temperaturen von Wolken zeigen eine höhere räumliche Variabilität als die Oberflächentemperatur. Deswegen können alle Werte in einem Gebiet, die nur kleine Abweichungen von einem Mittelwert, der dicht am erwarteten Wert der SST liegt als gute Schätzungen akzeptiert werden. Zwei Wellenlängen Sichtbar-Infrarot verwendet reflektiertes Sonnenlicht, um Wolken zu erkennen. Verwendet die Annahme, dass die Ozeanoberfläche im sichtbaren viel dunkler als die Wolken sind.

  15. AVHRR Kanal 4

  16. MCSST - Multichannel Sea Surface Temperature Die wahre SST ist ein lineares Komposit aus Kanal 4 und 5 des AVHRR, d. h. Ts = A + B T4 + C T5 A, B, und C werden empirisch bestimmt, also: Messe TS (Schiff, Boje, etc.) an vielen Orten gleichzeitig mit Messungen von T4 und T5 (AVHRR) Bestimme statistisch A, B, und C durch z. B. durch Regression Ts(x) = A + B T4(x) + C T5(x) (Warum?) Nachts kann man auch noch Kanal 3 (3.7mm Wellenlänge) benutzen Ts(x) = D + E T3(x) + F T4(x) + G T5(x)

  17. Achtung: Unterscheidung zwischen der so genannten BULK SST und der Skin SST ist notwendig! • BULK (1-5m Tiefe) SST measurements: • Schiffe • Bojen (seit Mitte der siebziger Jahre), weniger anfällig für Fehler • Skin SST von Infrarotsensoren • SR (Scanning Radiometer) und VHRR (Very High Resolution Radiometer), beide auf NOAA Platformen seit Mitte der siebziger Jahre; • AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer): • Seit 1978 (4 Kanäle, seit NOAA-6) • Seit 1988 (5 Kanäle, seit NOAA-11) • AVHRR Kanäle • Kanal Wellenlänge mm • 1 0.58-0.68 • 2 0.72-1.10 • 3 3.55-3.93 • 4 10.3-11.3 • 5 11.5-12.5

  18. Variable Input Parameter Material Constants Instrument Parameters Radiative Transfer Model Simulated Measurements Formulation of Retrieval Models Statistical Inference Interpretation Bad Good Comparison Application New Approach Means of Comparison Satellite Data Operational Application Alternative zu Bodenmessungen ist ein Strahlungsmodell:

  19. Tropical Rainfall Measuring Mission TRMM • Joint project of NASA (USA) and NASDA (Japan) • Mission for 3 years, launch: 27th November 1997 • near circular orbit in 350 km and inclination of 35° • ca. 96 min for one orbit Visible and InfraRed Scanner VIRS: channel 1 0.63 µm 2 1.6 µm 3 3.75 µm 4 10.8 µm 5 12.0 µm IFOV 6.02 mrad horizontal resolution 2 km (nadir) swath width 720 km

  20. Simulation Model • 1-D two flow radiative transfer program • Atmospheric absorption / transmission: • Water vapour continuum • Line absorption: k = S(T) . f(l,p,T) water vapour, N2, CO2, O3, N2O, CH4, CFC, HNO3 • Maritim aerosols • Surface emissivity • Input parameters • 572 vertical profiles of T(p) and w(p) from radiosondes (tropics and subtropics) • Ship measurements of surface temperature and windspeed • Radiometric parameters: response function, 0° <  < 45° , NET

  21. SST Algorithms • Split window technique: Model a0[K] a1 a2 a3a4  [K] Day -2.73 1.013 0.428 0.691 0.31 Night -4.60 1.016 -0.747 1.970 -0.623 0.38 Significance >99.9% Number of simulations >51000

  22. Validation • 93 moored and drifting buoys January - March 1998

  23. Validation Statistic Model T [K]  [K] Day -0.14 0.68Night -0.36 0.69 oceanic cool skin effect Cloudless situations Day 2387 (12.5%) Night 1241 (16.5%)

  24. Processing SST (A) START landmask OCEAN LAND test of spatial coherence for 3x3-field (pixel size 0.25° x 0.25°) |T - Tcentre|  1K else CLOUD temperature threshold for 3.7µm-, 11µm-, 12µm-channel 17°C * f()  T  35°C else CLOUD

  25. channel threshold for channel 1 and 2, channel difference day(sol90°) night(sol>90°) 0 < T11 - T12 3.5K 0 < T3.7 - T11 3K 0 < L1 < 5 0 < L1 < 2 0 < L2 < 1 0 < L2 < 0.5 0.05 < L2/L1 < 0.2 0.1 < L2/L1 < 5 else CLOUD L in mW cm-2 µm-1 RETRIEVE SST and statistical parameters (,N) temperature difference of consecutive orbits i-1, i Ti - Ti-1 > -1K else CLOUD END

  26. Global SST Analysis April 1998 Field of temperature difference between means of SST in 30 days and 5 days

  27. Interpolation Method • Methodology: i : index of neighbouring pixel (4° x 4°) d : distance to neighbouring pixel • Statistic: mean of difference between true and interpolated value standard deviation (algorithm + interpolation)no systematic error  = 0.6K

  28. SST 23th week 1998 (June)  June 1998

  29. (Dies ist auch die Strahlung, die die Atmosphäre abwärts emittiert.) Von der Atmosphäre aufwärts emittierte Strahlung: Ta H se(n) Ts es Die Gesamtstrahldichte am Oberrand der Atmosphäre ist dann: Emittierte Strahlung Oberfläche, transmittiert zum Oberrand Abwärtsemission der Atmosphäre, reflektiert an der Oberfläche und transmittiert zum Oberrand Aufwärtsemission der Atmosphäre Achtung: Oberflächenemissivität hängt von Temperatur, Salzgehalt und Rauhigkeit der Oberfläche ab…

  30. Microwaveradiometry Procedures AVHRR/Pathfinder ATSR S Sensor calibration On-boardblackbody On-boardblackbodies Tb End-to-end multi-frequency empirical algorithm.Allows for:sea state, atmosphere liquid water, viewing geometry and salinity. Multiple tests for cloud detection Multiple tests for cloud detection Clouddetection Empirical multi-spectral model with bias adjustment to match buoy measured Tbulk Independent atmosc. correction based on radiation transfer model. Uses dual view Atmospheric correction TS Skin-bulkmodel Requires in situcalibration Requires in situ skin validation Tbulk Approaches to SST recovery from space bulk or skin SST for calibration

  31. A real lecture…

More Related