Exploring RTTOV to retrieve land surface temperature from a geostationary satellite constellation

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bento, Virgílio Alexandre da Silva Marques
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/9388
Resumo: Tese de mestrado em Ciência geofísicas, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013
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spelling Exploring RTTOV to retrieve land surface temperature from a geostationary satellite constellationCiências geofísicasMeteorologiaTeses de mestrado - 2013Tese de mestrado em Ciência geofísicas, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013A constelação de satélites meteorológicos de órbita geostacionária, actualmente em funcionamento operacional, abre perspectivas interessantes para a monitorização de propriedades da superfície terrestre, nomeadamente as caracterizadas por elevada variabilidade temporal. De entre estas, destaca-se a temperatura da superfície do solo cujo ciclo diurno pode ser resolvido através de uma amostragem de alta frequência que, no caso da actual constelação de satélites geostacionários, varia no intervalo de 15 minutos até uma hora. No entanto, a determinação da temperatura à superfície a partir da constelação de satélites geostacionários implica ultrapassar algumas dificuldades relacionadas com as características dos diferentes radiómetros a bordo dos diferentes satélites, podendo mencionar-se, a título de exemplo, o número distinto de canais na janela do infravermelho e a diferente largura de banda dos próprios canais disponíveis, características essas que constituem constrangimentos ao tipo de algoritmo comum a utilizar para a determinação da temperatura da superfície do solo. Os modelos de transferência radiativa constituem uma ferramenta indispensável quando se pretende desenvolver e testar a qualidade de um dado algoritmo de determinação da temperatura da superfície do solo. Neste particular, o modelo RTTOV é capaz de simular radiâncias no topo da atmosfera e perfis verticais da transmissividade da atmosfera, desde que se conheçam os respectivos perfis atmosféricos de temperatura e humidade, bem como as concentrações dos gases activos radiativamente que constituem a atmosfera seca e outras propriedades relativas às nuvens e à superfície do solo. De forma a justificar a utilização do modelo RTTOV nesta dissertação, procede-se a uma avaliação sistemática do desempenho do RTTOV através do cálculo da radiância no topo da atmosfera e a da transmissividade da atmosfera, simuladas para uma vasta gama de perfis atmosféricos com o RTTOV, valores esses que são, em seguida, comparados com simulações, obtidas para condições idênticas, recorrendo ao modelo MODTRAN. Os resultados obtidos apontam para uma tendência para valores mais frios na temperatura de brilho simulada com o modelo RTTOV, relativamente ao modelo MODTRAN. Em termos de transmissividade, o modelo RTTOV apresenta, em geral, valores mais elevados que os do MODTRAN. Pode, assim, concluir-se que o RTTOV apresenta um comportamento mais “transparente” que o MODTRAN. O valor da raiz do erro quadrático médio (REQM) da transmissividade é de 0.04, que não difere em ordem de grandeza do valor do viés, de 0.03, sugerindo que a “transparência” do modelo RTTOV é sistemática e não aleatória. Uma REQM de 0.04 na transmissividade poderá ser relevante no caso de atmosferas secas, onde se podem atingir erros até 20%. Por outro lado, a REQM (viés) da temperatura de brilho no topo da atmosfera é de 0.21K (-0.04K), tendo-se neste caso que o erro é de cariz aleatório, e os erros máximos são da ordem de 0.1%. Estes resultados sugerem que o modelo RTTOV está de acordo com o modelo MODTRAN para a maioria dos casos, com excepção daqueles cuja atmosfera seja mais opaca, onde os erros na transmissividade podem ser relevantes. No entanto, o desempenho do modelo RTTOV é aceitável para aplicações em tempo quase real, especialmente tendo em conta o desempenho em termos de tempos de corrida, quando comparado com o MODTRAN. No presente trabalho, explora-se o potencial do RTTOV como ferramenta computacionalmente eficiente para inverter a equação de transferência radiativa num canal centrado em 10.8 μm, e como instrumento de base para o desenvolvimento de um mono-canal estatístico para determinar a temperatura da superfície do solo. Começa por proceder-se a uma avaliação do desempenho do RTTOV para uma gama vasta de condições atmosféricas e de superfícies do solo. Para tal, gera-se um elevado número de temperaturas de brilho sintéticas recorrendo a uma base de dados constituída por mais de 10 000 perfis atmosféricos, juntamente com uma ampla variedade de valores de emissividade à superfície e de ângulos de visão do satélite. Em seguida, relaciona-se as radiâncias obtidas (no topo da atmosfera) com as respectivas temperaturas à superfície, utilizando coeficientes obtidos estatisticamente através de regressões lineares. A fim de estimar o erro na determinação da temperatura da superfície do solo, assumem-se incertezas nos dados de entrada, nomeadamente uma componente de incerteza associada ao ruído do radiómetro a bordo do satélite, uma outra componente associada à emissividade da superfície do solo e uma terceira associada aos perfis de temperatura e humidade, sendo, neste último caso, a incerteza estimada a partir das matrizes de covariância dos erros do modelo operacional do Centro de Previsão do Tempo a Prazo Médio. Os resultados obtidos mostram que a temperatura da superfície do solo estimada apresenta uma raiz do erro quadrático médio de 1.4K quando se utiliza o método físico baseado no RTTOV, valor este que aumenta em cerca de 15%, para 1.6K, quando se recorre ao método estatístico, baseado em regressões lineares. Quando subdivididos em classes de vapor de água na atmosfera e na emissividade do solo, o método físico apresenta sempre um desempenho ligeiramente superior, com excepção do caso de atmosferas húmidas conjugadas com elevada emissividade da superfície do solo, onde o desempenho do método estatístico apresenta um valor mais baixo da raiz do erro quadrático médio. Se bem que, em termos globais, o método físico apresente um desempenho superior ao método estatístico, a simplicidade deste último método aliada ao facto de o primeiro requerer um conhecimento preciso de termos da equação de transferência radiativa que são, normalmente, difíceis de estimar por serem sensíveis às incertezas no perfil da atmosfera abre perspectivas interessantes para a utilização, de forma operacional e em tempo quase real, do método estatístico para determinar a temperatura da superfície do solo com base em informação fornecida por uma constelação de satélites geostacionarios. Neste contexto se antevê que o método estatístico desenvolvido na presente dissertação venha a constituir a base para o desenvolvimento de um novo produto operacional de determinação da temperatura da superfície do solo baseado nos satélites GOES e MTSAT a desenvolver no contexto do “Copernicus Global Land Service”.The geostationary constellation of meteorological satellites that is currently in operations opens interesting perspectives in the monitoring of surface properties that are characterized by a high variability in time. One of such properties is the Land Surface Temperature whose daily cycle may be retrieved thanks to the high frequency sampling that presently ranges from 15 min to 1 hour. Retrieval of LST from the geostationary constellation implies nevertheless solving for a number of difficulties that are linked to the radiometers on-board the different satellites, namely the range and number of available channels in the infrared window which constrain the algorithms to be used to retrieve LST. Radiative transfer models are an indispensable tool when developing and assessing the quality of a given algorithm for LST retrieval. The so-called RTTOV (Radiative Transfer for TOVS) model is a fast radiative transfer model that is able to simulate radiances when given an atmospheric profile of temperature, variable gas concentrations, cloud and surface properties. In the present work, we explore the potential of RTTOV both as a computationally-efficient means to invert the equation of radiative transfer in a channel centered about 10.8 μm and as a basis of development of a statistical mono-window procedure to retrieve LST. First the performance of RTTOV is evaluated for a very wide range of conditions. For this purpose a large number of synthetic values of brightness temperature are generated using a dataset of more than 10,000 atmospheric profiles, together with a wide variety of values of surface emissivity and viewing angles. Obtained top-of-atmosphere radiances are then related with LST using coefficients statistically obtained by means of linear regressions. In order to estimate the error of LST retrievals assuming realistic uncertainties in the input data, an uncertainty component was added to surface emissivity as well as to temperature and humidity profiles using appropriate error covariance matrices. The top-of-atmosphere brightness temperatures were further perturbed according to the sensor expected noise. Obtained results show that estimated LST presents RMSE (with respect to reference values) of 1.4K when using the physically-based approach based on RTTOV, and of 1.6K when using a statistically-based mono-window procedure.Trigo, Isabel Franco, 1969-Câmara, Carlos Portugal da, 1957-Repositório da Universidade de LisboaBento, Virgílio Alexandre da Silva Marques2013-10-18T13:54:03Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/9388enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:53:44Zoai:repositorio.ul.pt:10451/9388Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:33:37.251221Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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