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E-Book

Passive Microwave Remote Sensing of the Earth

for Meteorological Applications

AutorFuzhong Weng
VerlagWiley-VCH
Erscheinungsjahr2017
Seitenanzahl380 Seiten
ISBN9783527336296
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis142,99 EUR


Dr. Fuzhong Weng received his PhD degree in 1992 from Department of Atmospheric Science, Colorado State University (CSU), Fort Collins, Colorado, USA. He joined NOAA in 1998 as a physical scientist and then managed the US Joint Center for Satellite Data Assimilation Program (JCSDA) from 2002-2005. He served as the chief of sensor physics branch at NOAA/NESDIS from 2005-2010. From 2011 to 2017, Dr. Weng was appointed as the chief of Satellite Meteorology and Climatology of NOAA/NESDIS/Center for Satellite Applications and Research, JCSDA Senior Scientist and Joint Polar Satellite System (JPSS) Sensor Science Chair. He won a number of awards including the first winner of the 2000 NOAA David Johnson Award for his outstanding contributions to satellite microwave remote sensing fields and the utilization of satellite data in the NWP models, US Department of Commerce Gold Medal Award in 2005 for his achievement in satellite data assimilation, NOAA bronze medal for leading successful NOAA-18 instrument calibration, and NOAA Administrator's Award for developing new and powerful radiative transfer models to assimilate advanced satellite data in 2009 and NOAA Administrator's Award for leadership in developing a state-of-the art satellite instrument health monitoring system enabling corrective actions to extend instrument life. He published over 160 papers in US and other international journals.

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Inhaltsverzeichnis
Cover1
Title Page5
Copyright6
Dedication7
Contents9
Preface15
Chapter 1 Introduction17
1.1 A Microwave Radiometer System17
1.2 Blackbody Emission19
1.3 Linearized Planck Function20
1.4 Stokes Vector and Its Transformation21
1.5 Microwave Spectrum23
1.6 Spectral Response Function24
1.7 Microwave Antenna Gain and Distribution Function26
1.8 Microwave Instrument Scan Geometry27
1.9 Microwave Data Records and Their Terminology29
Chapter 2 Atmospheric Absorption and Scattering31
2.1 Introduction31
2.2 Microwave Gaseous Absorption32
2.2.1 Absorption Line and Shape32
2.2.2 Oxygen Absorption34
2.2.3 Water Vapor Absorption38
2.2.4 Nitrogen and Ozone Absorption39
2.2.5 Line-by-Line Radiative Transfer Model (LBLRTM)39
2.2.6 Zeeman Splitting Absorption40
2.2.7 Parameterized Transmittance Model44
2.3 Cloud Absorption and Scattering48
2.3.1 Scattering Parameters48
2.3.2 Particle Size Distribution50
2.3.3 Rayleigh Approximation54
2.3.4 Henyey-Greenstein and Rayleigh Phase Matrix58
2.4 Summary and Conclusions60
Chapter 3 Radiative Transfer Modeling at Microwave Frequencies61
3.1 Introduction61
3.2 Radiative Transfer Equation61
3.3 Vector Discrete-Ordinate Method63
3.4 Radiance Gradient or Jacobians69
3.5 Benchmark Tests71
3.6 The Zeroth-Order Approximation to Radiative Transfer Solution76
3.7 The First-Order Approximation to Radiative Transfer Solution78
3.8 Ocean Emissivity Model78
3.8.1 Ocean Roughness Phenomena78
3.8.2 Approximation of Water Dielectric Constant80
3.8.3 Ocean Roughness Heights and Spectrum83
3.8.4 Foam Coverage89
3.8.5 Surface Emissivity Vector90
3.9 Land Emissivity Model94
3.9.1 Theoretical Approach for Land Emission94
3.9.2 Optical Parameters of Vegetation Canopy97
3.9.3 Optical Parameters of Snow99
3.9.4 Surface Reflection at Layer Interfaces101
3.9.5 Soil Dielectric Constant103
3.9.6 Simulated Surface Emissivity Spectra103
3.10 Summary and Conclusions104
Chapter 4 Microwave Radiance Simulations107
4.1 Introduction107
4.2 Fast Radiative Transfer Simulations108
4.3 Calculations of Antenna Brightness Temperatures112
4.4 Simulations of ATMS Sounding Channels Using Global Forecast Model Outputs115
4.5 Simulations of ATMS Sounding Channels Using GPSRO Data121
4.5.1 Collocation of GPS RO and ATMS Data121
4.5.2 ATMS Bias with Respect to GPS RO Data123
4.6 Uses of TRMM-Derived Hydrometeor Data in Radiative Transfer Simulations125
4.6.1 Collocation of ATMS and TRMM Data125
4.6.2 ATMS Biases With Respect to TRMM-Derived Simulations128
4.7 Advanced Radiative Transfer Simulations133
4.8 Summary and Conclusions136
Chapter 5 Calibration of Microwave Sounding Instruments139
5.1 Introduction139
5.2 Calibration Concept140
5.3 ATMS Instrument Description140
5.4 ATMS Radiometric Calibration144
5.5 Impacts of ATMS Antenna Emission on Two-Point Calibration149
5.6 Retrieval of Reflector Emissivity Using ATMS Pitch-Over Data151
5.7 ATMS Noise-Equivalent Difference Temperature (NEDT)154
5.8 Conversion from Antenna to Sensor Brightness Temperature159
5.9 Summary and Conclusion163
Chapter 6 Detection of Interference Signals at Microwave Frequencies167
6.1 Introduction167
6.2 Microwave Imaging Radiometers and Data Sets168
6.3 Radio-Frequency Interference Signals in Microwave Data170
6.4 Detection of RFI over Land171
6.4.1 Double Principal Component Analysis (DPCA)171
6.4.2 Spectral Difference Method176
6.5 RFI Detection over Oceans178
6.6 Summary and Conclusions191
Chapter 7 Microwave Remote Sensing of Surface Parameters193
7.1 Introduction193
7.2 Remote Sensing of Ocean Surface Parameters194
7.2.1 Retrievals of Surface Wind Vector194
7.2.2 Simultaneous Retrieval of Sea Surface Temperature and Wind Speed199
7.3 Remote Sensing of Land Surface Parameters206
7.3.1 Retrievals of Land Surface Temperature206
7.3.2 Retrieval of Land Surface Emissivity211
7.3.3 Error Sensitivity of Land Surface Emissivity214
7.3.4 Fast Land Emissivity Algorithms218
7.4 Summary and Conclusions221
Chapter 8 Remote Sensing of Clouds from Microwave Sounding Instruments223
8.1 Introduction223
8.2 Remote Sensing of Cloud Liquid Water224
8.2.1 Principle of Microwave Remote Sensing of Clouds224
8.2.2 Cloud Liquid Water Algorithm226
8.3 Remote Sensing of Cloud Ice Water229
8.3.1 Microwave Scattering from Ice-Phase Cloud229
8.3.2 Cloud Ice Water Retrieval Algorithm232
8.4 Cloud Vertical Structures from Microwave Double Oxygen Bands240
8.4.1 FY-3C Microwave Sounding Instruments and Their Channel Pairing241
8.4.2 Typhoon Neoguri Observed by MWHS and MWTS243
8.4.3 The Cloud Emission and Scattering Index (CESI)246
8.5 Summary and Conclusions248
Chapter 9 Microwave Remote Sensing of Atmospheric Profiles251
9.1 Introduction251
9.2 Microwave Sounding Principle252
9.3 Regression Algorithms255
9.4 One-Dimensional Variational (1DVAR) Theory260
9.5 Multiple 1DVARs for All-Weather Profiles263
9.6 Microwave Integrated Retrieval System (MIRS)267
9.7 Summary and Conclusions273
Chapter 10 Assimilation of Microwave Data in Regional NWP Models275
10.1 Introduction275
10.2 NCEP GSI Analysis System276
10.3 ATMS Data Assimilation in HWRF278
10.3.1 Hurricane Weather Research and Forecast (HWRF) System278
10.3.2 Hurricane Events in 2012280
10.3.3 ATMS Data Quality Control282
10.3.4 Comparison between (o - B) and (o - A) Statistics288
10.3.5 Impact of ATMS Data on Forecasting Track and Intensity288
10.4 SSMIS Data Assimilation298
10.4.1 SSMIS Instrument298
10.4.2 SSMIS Data Quality Control303
10.4.3 SSMIS Bias Correction304
10.4.4 Impacts from SSMIS and AMSU-A Data Assimilation309
10.4.5 Impact of SSMIS LAS Data on GFS Operational Forecasts312
10.5 Summary and Conclusions312
Chapter 11 Applications of Microwave Data in Climate Studies315
11.1 Introduction315
11.2 Climate Trend Theory316
11.3 A Long-Term Climate Data Record from SSM/I319
11.3.1 Simultaneous Conical Overpassing (SCO) Method320
11.3.2 Bias Characterization of Specific SSM/I Instrument323
11.3.3 RADCAL Beacon Interference with F15 SSM/I324
11.3.4 SSM/I Intersensor Bias Correction326
11.3.5 Impact of Cross-Calibration on SSM/I SDR329
11.3.6 Impacts of SSM/I Intersensor Calibration on TPW331
11.4 A Long-Term Climate Data Record from MSU/AMSU336
11.4.1 Impacts of Clouds and Precipitation on AMSU-A Trends339
11.4.2 Emission and Scattering Effect on AMSU-A339
11.4.3 AMSU-A Brightness Temperature Trend342
11.5 Atmospheric Temperature Trend from 1DVar Retrieval346
11.5.1 Climate Applications of 1DVar346
11.5.2 MSU and AMSU-A Cross-Calibration347
11.5.3 Cloud Detection Algorithm for MSU Applications347
11.5.4 Temperature Trend from 1DVar350
11.6 Summary and Conclusions353
References357
Index375
EULA380

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