基于MonoRTM模型的微波輻射計反演方法研究

doi:10.3969/2012jms.0127

首頁 > 過刊瀏覽>2013年第33卷第2期 >138-145. DOI:10.3969/2012jms.0127

基于MonoRTM模型的微波輻射計反演方法研究
DOI:
                        10.3969/2012jms.0127
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
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中圖分類號:
基金項目:公益性行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY200806015;GYHY201106002)

Study on retrieval methods with MonoRTM for microwave radiometer measurements

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摘要:

基于輻射傳輸模型MonoRTM計算天空亮溫度,使用多元線性統(tǒng)計回歸方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別對大氣溫度和水汽密度廓線進行了反演,檢驗并分析了兩種方法的反演精度。結(jié)果表明,多元線性回歸方法反演的溫度偏差總體不大于6 K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m³;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法反演的溫度偏差小于2 K,反演的水汽密度誤差總體不大于2 g/m³。與探空數(shù)據(jù)的對比表明,對于大氣溫度和水汽密度反演,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的反演結(jié)果都要比多元線性回歸方法的反演結(jié)果更接近探空資料值。

Abstract:

This paper focuses on calculating brightness temperature based on monochromatic radiative transfer model MonoRTM, retrieving atmosphere temperature and water vapor density profiles by multiple linear regression and the BP neural network method, as well as comparing and analyzing retrieval accuracies of these two methods. The results show that the deviation of temperature profiles retrieved by multiple linear regression method is no more than 6 K and that of retrieved water vapor density profiles is less than 4 g/m³ on the whole, while the deviation of retrieved temperature using the BP neural network method is less than 2 K, and that of retrieved water vapor density is generally lower than 2 g/m³. Compared to the radiosonded data, the retrieval results of temperature and water vapor density from BP neural network method are better than those from multiple linear regression method.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

黃興友,張曦,冷亮,李峰,樊雅文.基于MonoRTM模型的微波輻射計反演方法研究.氣象科學(xué),2013,33(2):138-145 HUANG Xingyou, ZHANG Xi, LENG Liang, LI Feng, FAN Yawen. Study on retrieval methods with MonoRTM for microwave radiometer measurements. Journal of the Meteorological Sciences,2013,33(2):138-145

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收稿日期:2012-02-23
最后修改日期:2012-06-14
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在線發(fā)布日期: 2013-04-25
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