排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
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
2.
地基微波辐射计反演水汽密度廓线精度分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以探空水汽廓线为标准,对00:00UTC、12:00UTC北京南郊(39.93°E,116.28°N)观测站的微波辐射计水汽廓线与WRF(Weather ResearchForecasting Model)模拟的水汽廓线进行精度分析。结果表明,整体上WRF水汽密度接近探空,但在近地面处微波辐射计的更接近探空;水汽密度偏差在夏季较大冬季较小;微波辐射计的水汽密度在3km左右偏大,根据北京地区历史天气记录中有中云的天气较多的信息,推测可能是由于云对微波辐射计反演有影响。06:00UTC和18:00UTC以WRF水汽廓线为参考对微波辐射计的水汽廓线进行精度分析,得到的结果与00:00UTC和12:00UTC的类似。 相似文献
1