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利用中国气象局大气探测试验基地的L波段探空数据和微波辐射计观测数据,采用MonoRTM辐射传输模型作为正演亮温模型,BP (back propagation) 神经网络作为反演工具,在由亮温反演大气湿度廓线的过程中,添加与样本匹配的云底高度和云厚度信息,建立新的反演模型,使新反演模型得到的反演湿度廓线和未添加云信息的反演湿度廓线分别与探空数据进行对比,获取两种反演方法各高度层的均方根误差,分析云信息对反演大气湿度廓线的影响。对比结果表明:未添加云信息时,测试样本的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.685,而添加云信息后,相关系数平均值为0.805。相比未添加云信息的反演廓线,添加云信息之后多数高度层的均方根误差均有不同程度减小,而在有云以上高度层表现尤为明显。 相似文献
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利用2012年1月至2014年8月重庆沙坪坝站的微波辐射计和探空数据,通过数值模拟检验微波辐射计的亮温精度,并统计分析晴空、有云和降水天气条件下微波辐射计反演产品的变化特征。结果表明:(1)有云时微波辐射计氧气通道53.85、54.00 GHz亮温与探空观测温度相关性较好;晴空和有云时MonoRTM模拟亮温与微波辐射计观测亮温相关性较好。(2)不同天气条件下,微波辐射计反演温度与探空观测值的相关性都较高,降水时4.0 km以下微波辐射计反演温度明显偏高,有云和晴空时3.8 km以下的温度平均绝对误差小于2℃。微波辐射计反演的相对湿度与探空观测值的相关性较同高度层温度的相关性差,有云时1.0~2.6 km高度反演的相对湿度平均误差很小,降水时4.5 km以下平均误差也较小且稳定。降水时4.0 km以下微波辐射计反演的水汽密度平均误差明显偏大,有云时多数高度层平均误差较小。(3)4.2 km以下降水时08:00微波辐射计反演温度的平均误差较大,有云时08:00微波辐射计反演温度和水汽密度的平均误差均较小。说明微波辐射计反演的大气廓线具有可用性,且在稳定大气环境中反演效果更好。 相似文献
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利用兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL站)2009—2010年的地基微波辐射计亮温资料和榆中站探空资料,建立了应用于地基微波辐射计温度、相对湿度和水汽密度反演的径向基神经网络,并将反演结果与地基微波辐射计自带反演产品进行了对比,探究了径向基神经网络在地基微波辐射计气象要素反演算法本地化的应用效果。结果表明:径向基神经网络反演的温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差最大值分别为2.72 K、22.32%和0.73 g·m^-3,在所有高度层上径向基神经网络的反演结果均优于微波辐射计,反演产品对2—10 km、1—7 km、0—3 km的大气温度、相对湿度和水汽密度廓线的反演均有明显改善,径向基神经网络能够应用于地基微波辐射计气象要素的反演算法的本地化。 相似文献
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利用地基微波辐射计资料反演0-10km大气温湿廓线试验研究 总被引：3，自引：0，他引：3
实测与模拟的微波辐射计亮温存在偏差,导致基于BP神经网络模型的大气温湿廓线反演精度的降低。研究了一种基于资料订正后的BP神经网络反演大气温湿廓线的方法。首先,基于2014年6月南京江宁探空资料,利用MonoRTM模式,模拟中心频率在22.2GHz~58.8GHz范围内22通道亮温;对比模拟和实测南京站微波辐射计资料,建立实测微波辐射计资料订正模型。然后,以南京地区2011-2013年探空资料为输入,模拟22通道亮温数据,并基于模拟的22通道亮温数据和当地探空资料,利用BP神经网络算法,建立大气温度、水汽密度、相对湿度廓线反演模型。最后,利用构建的订正模型,对2014年7月试验获取的微波辐射计资料进行订正,并将订正后的微波辐射计资料输入BP神经网络反演模型,反演0-10km高度58层的大气温度、水汽密度和相对湿度,对比实际探空资料以及微波辐射计二级产品,评估分析反演效果。实验结果表明：所建的反演模型提高了大气温湿廓线反演精度,大气温度、水汽密度和相对湿度均方根误差范围分别为1.0~2.0K、0.20 ~1.93g/m3和2.5%~18.6%。 相似文献
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为提升地基微波辐射计在不同天气条件下, 特别是云天条件下温湿廓线的反演精度, 利用2011年1月—2016年12月中国气象局北京国家综合气象观测试验基地探空数据, 在微波辐射计反演温湿度廓线的过程中通过区分晴天和云天条件并引入全固态Ka波段测云仪云高及云厚信息, 对反演输入亮温进行质量控制和偏差订正, 建立BP神经网络模型, 采用2017年1月—2018年3月微波辐射计探测数据评估检验, 结果表明:在亮温订正前提下, 晴天温度模型、云天温度模型、晴天相对湿度模型和云天相对湿度模型反演结果与探空的相关系数分别为0.99, 0.99, 0.80和0.78, 均方根误差为2.3℃, 2.3℃, 9%和16%, 较微波辐射计自带产品（LV2产品）减小约0.4℃, 0.3℃, 11%和9%, 准确性提升约30%, 28%, 64%和45%;温度模型偏差在±2℃以内、湿度模型偏差在±20%以内的占比分别为68%, 70%和95%, 78%, 较LV2产品分别提高了7%, 5%和27%, 23%, 其中相对湿度改善明显。可见亮温订正、区分天气类型训练反演模型有利于改善地基微波辐射温湿廓线反演精度。 相似文献
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星载降水雷达机载校飞试验：地基多通道微波辐射计估算雷达路径积分衰减 总被引：1，自引：1，他引：0
介绍了在雷达观测降水试验中如何配合利用地基微波辐射计估算雷达路径积分衰减(PIA)的一种方法.所用的GPS高空探空资料和地基多通道微波辐射计的观测资料,均为中国首次星载降水雷达机载校飞试验中获得的数据.由于常规探空资料中没有云水含量的直接信息,因此,通过绝热液态水含量分析方法,从GPS探空数据中计算得到这些云参数值.用MWMOD进行亮温模拟并计算液态水含量.在晴空条件下,用该模式模拟了地基多通道微波辐射计12个通道的下行辐射亮温.通过设置相对湿度阈值,利用MWMOD模式自带的绝热液态水含量分析方法,从探空廓线中分析出液态水廓线,进而模拟出有云情况下的下行辐射亮温.辐射传输模式的模拟亮温和地基多通道微波辐射计观测亮温的对比表明,进行云分析之后的模拟亮温值更接近于实测值.由此,利用由辐射传输模式和地基微波辐射计,从探空廓线中分析出液态水廓线,计算出有云情况下的大气整层透过率,进而得到路径积分衰减,为降水雷达衰减订正提供一种有效手段. 相似文献
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目前,国内外对于地基微波辐射计的探测能力多从温湿廓线等二级产品级进行考察,其误差包含反演算法和硬件系统两部分的贡献,不易区分。为直接考察硬件系统的观测性能,试验将评估对象前移,直接对一级亮温数据进行比对分析。利用2016年1月-2018年3月中国气象局大气探测试验基地4台地基微波辐射计和业务探空的同址观测数据,以探空数据输入MonoRTM辐射传输模型得到的正演亮温为参考,考察不同天气、不同季节微波辐射计的探测准确性。结果表明:国产与进口设备观测亮温的准确性相当。4台地基微波辐射计实测亮温与模拟亮温相关性较好,相关系数基本超过0.9,均达到0.001显著性水平。晴空条件下,实测亮温较模拟亮温均方根误差平均为2.08~3.75 K;德国辐射计亮温偏差最小,各通道平均偏差为1.08 K,均方根误差平均为2.08 K。亮温偏差在冬季最小,夏季达到最大。建议提高定标准确度并进行质量控制以确保亮温准确性,谨慎使用降水期间辐射计的观测数据。 相似文献
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目前多数资料同化系统中对卫星的观测值都是采用晴空模拟,然而用晴空辐射传输模式模拟云区卫星微波通道的辐射值会造成与观测较大的偏差,导致大量云区卫星资料被直接抛弃无法进入同化系统,因而有必要改进云区卫星辐射亮温的模拟能力,进而提高同化系统中云区卫星资料利用率。以2010年台风“圆规”、“凡比亚”和“鲇鱼”为例,基于先进的微波扫描辐射计AMSR-E观测应用一维变分算法反演台风区域的云宏观参数,包括云液水含量廓线、云冰水含量廓线和雨水含量廓线;然后,以大气温度、湿度廓线及这些反演的云参数作为快速辐射传输模式CRTM的输入参数,模拟AMSR-E各通道的辐射亮温。通过对比晴空、有云两种情况下模拟亮度温度与实际观测亮度温度间的偏差,发现增加云参数作为辅助参数、启动辐射传输的散射模块,可以有效地改进台风外围云区卫星辐射亮温的模拟效果,大幅减少模拟亮温与观测亮温间的偏差,增加了同化进数值预报系统的卫星观测数据量。 相似文献
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As a typical physical retrieval algorithm for retrieving atmospheric parameters, one-dimensional variational (1DVAR) algorithm is widely used in various climate and meteorological communities and enjoys an important position in the field of microwave remote sensing. Among algorithm parameters affecting the performance of the 1DVAR algorithm, the accuracy of the microwave radiative transfer model for calculating the simulated brightness temperature is the fundamental constraint on the retrieval accuracies of the 1DVAR algorithm for retrieving atmospheric parameters. In this study, a deep neural network (DNN) is used to describe the nonlinear relationship between atmospheric parameters and satellite-based microwave radiometer observations, and a DNN-based radiative transfer model is developed and applied to the 1DVAR algorithm to carry out retrieval experiments of the atmospheric temperature and humidity profiles. The retrieval results of the temperature and humidity profiles from the Microwave Humidity and Temperature Sounder (MWHTS) onboard the Feng-Yun-3 (FY-3) satellite show that the DNN-based radiative transfer model can obtain higher accuracy for simulating MWHTS observations than that of the operational radiative transfer model RTTOV, and also enables the 1DVAR algorithm to obtain higher retrieval accuracies of the temperature and humidity profiles. In this study, the DNN-based radiative transfer model applied to the 1DVAR algorithm can fundamentally improve the retrieval accuracies of atmospheric parameters, which may provide important reference for various applied studies in atmospheric sciences. 相似文献
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MWP967KV型地基微波辐射计是我国自主研发,拥有完整自主知识产权的新型大气微波遥感探测设备,为了实现国产设备在气象业务中的应用,需对设备的探测精度进行对比分析。利用2015年8月—2018年3月四川盆地南部山区的无线电探空数据和地基微波辐射计数据,分析晴空和有云天气条件下温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线及相关物理参数的精度。结果表明:晴空、层积云和高积云的微波辐射计与探空仪的温度、水汽密度和相对湿度相关系数整体上分别在0.9890,0.9665,0.5868以上,均达到0.01显著性水平。3种参数廓线的相关系数整体均呈地面大于高空,仅温度廓线相关系数达到0.01显著性水平,相对湿度廓线和水汽密度廓线在高空的相关系数未达到0.01显著性水平。3种参数的相关性整体上温度最高,水汽密度次之,相对湿度最低。温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差平均值分别为2.8℃,22%和1.38 g·m-3,温度廓线和相对湿度廓线在层积云和高积云的云中及云上的精度明显降低,均方根误差较云层下温度升高1℃~2℃,相对湿度增大10%~20%。逆温层会影响廓线及物理参数的精度。晴天或云天等大范围相似天气条件下,探空气球飘移距离与温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线偏差的相关性较弱。 相似文献
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提出利用晴天每天早晨08时的观测资料,以大气温度季节变化统计特征为依据,来判断微波辐射计观测期间的工作状态。简要介绍了大气微波辐射传输方程,以南京冬春季节大气温度变化的统计特征为依据,以2010年11月27日—2011年5月29日期间南京某辐射计08时晴天的实验观测资料为例,通过对其12个通道的亮温观测值和计算值进行统计对比和物理分析,给出该辐射计实验观测期间的工作状态判断,认为用于湿度遥感的22.235、23.035、23.835、26.235和30.000GHz五个通道观测期间工作状态良好、稳定,而用于温度遥感的51.25、52.28、53.85、54.94、56.66、57.29和58.80 GHz七个通道性能一直衰退。本文提出的方法可供微波辐射计工作状态监测和观测资料质量控制参考。 相似文献
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总结了自主研制的MWP967KV型地基35通道微波辐射计系统设计原理和主要特点。系统将K、V双频段宽带天线及接收机、宽带调谐本振、温湿压计以及电源模块紧凑集成为一台整机设备。对各传感器的测量输出实时进行一体化综合处理,采用BP神经网络实时反演大气温度、湿度廓线和汽、水总量。廓线的垂直覆盖范围为地表至顶空10km,共划分为58层。辐射计样机于2012年秋冬季节在北京地区开展了为期2个月的观测试验,利用这段时期内的69个探空资料样本对辐射计2个层次的实时观测输出都进行了对比检验,计算了水汽、氧气通道亮温和反演所得大气温湿廓线的平均偏差、均方差以及相关性。结果表明该系统能够满足实时气象监测的需求,达到国际先进水平。 相似文献
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利用2018年1月至2019年12月河北省中南部地区的微波辐射计和探空数据，将两种探测设备取得的资料在时间和空间上进行点对点匹配，共筛选出187条晴空廓线、1176条云天廓线和12条毛毛雨天廓线，定量分析了各个高度层的晴天、云天和毛毛雨天气条件下两种大气探测设备的温度、相对湿度和水汽密度廓线的相关性及误差情况。结果表明：3种天气条件下的微波辐射计与无线电探空仪温度和水汽密度的相关性整体较好，地基微波辐射计观测的大气参数分布存在不同程度的差异，但是微波辐射计和探空的变化趋势一致性较好，并且无线电探空仪观测的大气参数和微波辐射计反演的温度、相对湿度和水汽密度相关性整体上均呈现低层大气优于高层大气，温度相关性最好，水汽密度次之，相对湿度最低。通过对比各个高度层的拟合程度，发现3.5 km以下的低层大气参数精度更可靠，对于需要间接计算的大气物理量，如K指数、有效位能、积分水汽含量等，使用低层数据计算的大气物理量精度会更好。本文开展的地基微波辐射计反演的大气物理参数与探空仪观测对比研究工作，对提高微波辐射计在大气物理和人工影响天气的探测精度方面具有参考意义。 相似文献
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采用2013年中国科学院大气物理研究所香河大气综合观测试验站的地基微波辐射计和激光雷达观测数据,以激光雷达探测的大气边界层高度为参考,分别利用非线性神经网络和多元线性回归方法建立微波亮温直接反演大气边界层高度的算法,并对比两种方法的反演能力, 同时分析非线性神经网络算法在不同时段及不同天气状况下反演结果的差异。结果表明:非线性神经网络算法的反演能力优于多元线性回归算法,其反演结果与激光雷达探测的大气边界层高度有较好一致性,冬、春季的相关系数达到0.83,反演精度比线性回归算法约高26%;对于不同时段和不同天气条件,春季的反演结果最好,晴空的反演结果好于云天; 四季和不同天气状况的划分也有利于提高反演精度。 相似文献
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为提高地基微波辐射计大气探测精度,融合BP神经网络与遗传算法,研究0~10 km大气温湿度廓线。首先,结合数据特征,基于数值模拟技术,建立一套TP/WVP-3000型号地基微波辐射计的一级数据质量控制和订正模型。然后,为减小训练样本代表性误差对模型反演精度的影响,利用遗传算法优化训练样本数据,建立一套精度更高的神经网络大气温湿度反演模型。最后,利用构建的反演模型,开展大气温湿度反演试验,结合探空资料和微波辐射计二级产品,评价反演模型精度。研究结果表明:(1)经过质量控制后的实测数据与模拟数据之间的相关性有显著提升;(2)经过质量控制与订正后建立的神经网络模型对比原微波辐射计二级产品的反演精度有一定提升,温度提升6.77%,湿度提升20.11%;(3)经过遗传算法优化后的训练样本所建立的神经网络反演模型对比原微波辐射计二级产品反演精度有进一步的提升,温度提升10.21%,湿度提升23.75%,反演结果与该地区同类型研究结果相比有着较大提升。 相似文献