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目 录

摘要 3

1. 引言 5

1.1 研究目的及意义 5

1.2 国内外研究进展 5

1.3 本文主要研究工作 6

2.地基微波辐射计及monoTRM模式介绍 8

2.1 地基微波辐射计介绍 8

2.2 地基微波辐射计探测原理 10

2.3 monoTRM模式介绍及正演模拟 11

3. 观测亮温质量控制实验 14

3.1质量控制方法介绍 14

3.2 质量控制试验 14

3.3订正模型试验 15

4. BP神经网络反演大气温湿廓线试验 19

4.1 BP神经网络系统介绍 19

4.2 bp神经网络系统的设置 20

4.3 反演精度评价及反演个例试验 21

4.3.1温度反演精度评价 23

4.3.2反演个例分析 21

5. 总结 25

参考文献： 26

致谢 28

地基微波辐射计反演温度廓线

蒲哲

，China

Abstract：The microwave radiometer can observe the bright temperature data from the desired site and can invert the temperature profile through its own neural network algorithm. However, because of the internal neural network algorithm of the MP-3000A microwave radiometer used in this experiment.，which make it can not be adjusted, and there is a certain error between the actual measurement of the brightness temperature, so the actual brightness temperature can not meet the actual situation, it is necessary to establish the measured brightness temperature correction model and localized neural network model, this paper uses the sounding data and monoTRM mode and the simulated bright temperature data was obtained. By inputting simulated bright temperature data and sounding data, the BP neural network inversion model can be trained. At the same time, the revised model can be obtained by comparing the simulated bright temperature data with the measured bright temperature data, and the corrected model can be obtained. The atmospheric temperature profile can be obtained by inputting the brightness temperature data of the microwave radiometer into the BP neural network model. Finally, we compare the sounding data and microwave radiometer level2 products to obtain the mean square error of the two, so as to evaluate the inversion accuracy.

Key words：temperature profile; BP neural network algorithm; ground-based microwave radiometer

引言

1.1 研究目的及意义

探空探测是一种传统的探空手段，在北京时间的早上八点和晚上八点放飞携带上探空仪器的探空气球，便能够对大气中的温度和相对湿度等信息进行观测。然而，探空气球在高空中会发生移动，所以会产生高空观测误差，并且探空探测在仪器成本、空间分辨率、时间分辨率方面有一定的局限性^[1]。现在逐渐有越来越多的探测方法能够弥补这种缺陷并且能够满足要求更高的现代大气探测。微波辐射计就是其中之一，它的工作原理是接收各个高度层发出的微波信号，来定量测量各高度层上的的温度、湿度信息。与传统探空手法相比能够满足全天候、全天时工作，在连续观测方面有着突出的表现，并且由于微波的穿透力强，能够满足0-10km高度上温度、湿度资料的获取以及连续降水监测的需要，故其具有分辨率高、灵敏度高的优点。在现代大气探测手段中，微波辐射计测量大气垂直廓线是必不可少的一环，并且比传统的探空探测更具备优势。

微波辐射计是一种被动遥感仪器，利用了辐射传输原理，接收来自大气中氧气、水汽粒子发射、散射的微波辐射信号的变化，得到一级亮温数据，并且通过微波辐射计的气象传感仪可以测得的近地面温度、湿度和气压的数据，利用这些数据结合仪器自带的反演算法可以获得大气温度、大气相对湿度、大气中总水汽量、总液态含水量、水汽和液态水廓线等二级数据。本实验所使用的是美国生产的型地基微波辐射计，其具有精度高、连续观测等优点，该仪器反演算法是神经网络算法^[2]。神经网络算法多用于分类问题，尤其是在非线性分类问题，理论上神经网络算法可以无限逼近任意函数,神经网络算法在温度、湿度廓线的反演上有着比其他算法出色的表现^[3]。但由于该辐射计中的神经网络算法无法修改，不能完全适应本地气候，其模拟的一级亮温数据和实测亮温数据的仍有差距，所以，本文在探空数据的基础上利用monoTRM模式得到模拟的一级亮温数据，并用这些数据作为训练样本，得到模拟的本地化神经系统模型。再将订正后的微波辐射计亮据带入已经训练好的的bp神经网络系统模型中，便可以实现温度廓线的反演^[14]。

微波辐射计在雨天的情况下，由于会接收到云液水粒子发射、散射的微波辐射，会对微波辐射计各通道的亮温度都有不同程度的影响，反演得到的大气温度廓线结果也会造成很大的误差^[4]。因此，想要提高辐射计的数据精度，除了使用合适的反演算法外，还要对微波辐射计的level1亮温数据进行质量控制，剔除雨天数据，进而提高反演结果的精度^[15]。

1.2 国内外研究进展

利用微波辐射计对大气进行观测最早可以追溯到1946年，迪克（Dicke）等人在美国联省理工大学第一次研制出了大气微波辐射计，并且能够用于气象探测。在之后又出现了各种各样的微波辐射计，生产了具有35个通道的型地基微波辐射计，用于测量液态水含量和大气垂直温度，公司生产了的14通道微波福射计，其中7个通道为水收通道，7个通道为氧气吸收通道。加拿大的伯尼尔大学研制出了对流层水汽微波辐射计TROWARA以及多波长微波辐射计ASMUWARA，用于测量垂直水汽和液态水含量^[5]。我国微波辐射计的研究起步于1970年，北京大学、中国科学院分别开展了对微波辐射计的研究，并且研制了微波遥感设备，将其应用于观测。90年代末期，中国气象科技研究院开发了双通道的微波辐射计，不久后，我国成功研制出了具有10个通道的微波辐射计，虽然不同的微波辐射计适用于不同的观测对象并且搭载工具也有所不同，但其工作原理基本相似^[6]。

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