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基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度.结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3.与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值. 相似文献
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毫米波雷达测云个例研究 总被引:9,自引:2,他引:7
云参数是影响降水和大气辐射过程的重要因子,但对云参数的遥感探测存在许多困难。利用35GHz的毫米波雷达进行云探测,并进行云参数反演研究,反演了云水含量、冰水含量和云滴有效直径的垂直廓线,得到了6类云况的垂直分布。结果表明:1)不同类型的云具有不同的云参数分布;2)在低于-15dBz的非降水云情况下,反演的云水含量及云滴有效直径较可靠;3)雷达探测的线性退偏振比因子,可以用于判别云中的过冷却水和冰晶,有助于更好了解云的宏微观特征。 相似文献
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