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为了为星载、机载以及地基微波大气温湿廓线探测仪通道的设置、大气参数反演指标的论证、反演算法的开发以及反演产品的质量评定提供参考依据,基于快速辐射传输模式(RTTOV10)和大气参数廓线库,建立了基于神经网络的微波大气温湿廓线反演性能分析方法,分析了反演方法、通道选择、亮温观测误差和地表比辐射率等因素对大气温湿廓线反演性能的影响。模拟试验分析表明:1神经网络反演算法显著优于线性统计回归反演算法,特别是对亮温观测噪声的敏感性相对较弱;2183.31GHz附近的水汽探测通道能够为大气温度廓线反演提供一定的信息;118.75GHz附近的温度探测通道对整个大气的温度反演均有明显影响,在200hPa附近误差的影响量达0.4K;350~60GHz和118.75GHz附近的温度探测通道对基于183.31GHz附近通道的湿度廓线反演具有重要影响,而且存在一定的互补性;4微波亮温观测误差以及地表比辐射率假定对大气温湿廓线反演有着显著影响。 相似文献
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机载微波辐射计大气温湿廓线反演性能分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于RTTOV实现了机载平台的大气微波辐射传输快速计算,给出了机载微波遥感的权重函数;结合ECMWF大气温、湿廓线库建立了用于算法开发的训练库和检验库,并基于神经网络反演算法分析了不同通道组合、观测误差、平台飞行高度等因素对机载平台下微波大气温、湿廓线反演性能的影响。结果表明;神经网络反演算法可以简便、高效地利用多波段的观测信息得到大气温、湿廓线,湿度探测通道可有助于大气温度廓线的反演,且50GHz和118.75GHz附近通道对湿度廓线的反演尤其重要,具有良好的互补性;另外,飞机平台高度的降低能够显著改进飞机以下高度一定范围内的大气温度反演结果。 相似文献
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