紅外高光譜資料模擬大氣廓線反演對云的敏感性

doi:10.3969/2012jms.00**

首頁 > 過刊瀏覽>2009年第卷第3期 >312-316. DOI:10.3969/2012jms.00**

紅外高光譜資料模擬大氣廓線反演對云的敏感性
DOI:
                        10.3969/2012jms.00**
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:P407.6
基金項目:國家自然科學(xué)基金資助項目(40605009)

Simulation of atmospheric profile retrieval sensitivity to cloud from hyperspectral infrared data

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訪問統(tǒng)計

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摘要:

用不同云頂高度和不同有效云量時的星載紅外高光譜觀測值，模擬大氣溫濕垂直廓線反演對云參數(shù)的敏感性。用特征向量統(tǒng)計反演法按照云頂高度和有效云量分類反演了大氣溫濕廓線，統(tǒng)計了不同云高（200, 300, 500, 700和850 hPa）及云高有50 hPa誤差時溫度、水汽混合比反演的均方根誤差隨有效云量的變化。結(jié)果表明，隨著有效云量的增大，云頂以下各高度層上的溫度、水汽混合比反演誤差都明顯增大。云高有50 hPa誤差較準(zhǔn)確已知而言，溫度和水汽混合比的反演誤差增大，但溫度反演對云高誤差的敏感性比水汽反演要高。

Abstract:

In this paper the simulated space-based high spectral resolution AIRS infrared radiances with different cloud top heights and effective cloud fractions are used to demonstrate the measurement sensitivity and atmospheric profile retrieval performance. The simulated cloudy retrieval of atmospheric temperature and moisture derived from the statistical eigenvector regression algorithm are analyzed with different effective cloud fractions and different cloud height. We compute the temperature and humidity root-mean-square error with cloud fraction ranging from 01 to 10 (with interval of 01) for cloud height (200, 300, 500, 700 and 850 hPa) known perfectly and cloud height error of 50 hPa. Results show that the root-mean-square error of retrieved temperature and the mixed ratio of water vapor below the cloud top increase with effective cloud fraction. The retrieval accuracy of the cloud height error of 50 hPa decrease comparing with the cloud height known perfectly, while the temperature retrieval is more sensitive to cloud height error than humidity retrieval.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

官莉,王振會,Huang Hunglung.紅外高光譜資料模擬大氣廓線反演對云的敏感性.氣象科學(xué),2009,(3):312-316 Guan Li, Wang Zhenhui, Huang Hunglung. Simulation of atmospheric profile retrieval sensitivity to cloud from hyperspectral infrared data. Journal of the Meteorological Sciences,2009,(3):312-316

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