MonoRTM软件功能及其输出对输入参数的敏感性分析

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目 录

第一章 引 言 5

1.1 研究目的及意义 5

1.2 国内外研究进展 6

1.3 研究的主要内容 6

第二章 monoRTM中的大气折射计算 7

2.1 monoRTM中大气折射率的计算 7

2.2 monoRTM中折射的分类 9

第三章 monoRTM中的辐射传输衰减计算 12

3.1 大气吸收特性 12

3.2 水汽吸收计算 12

3.3 氧气吸收计算 13

3.4 大气分子的瑞利散射消光计算 13

3.5 其他气体吸收计算 14

第四章 输出亮温对输入参数的敏感性实验 14

第五章 结论与展望 15

5.1 结论 15

5.2 存在的问题和展望 16

参考文献 16

致谢 18

MonoRTM软件功能及其输出对输入参数的

敏感性分析

马昕芮

（，China

Abstract

This article through to MonoRTM software resolution to a more detailed understanding of the application framework, module structure, related physical quantities calculation formula and process and radiative transfer model, and through some experimental research on the radiative transfer model sensitivity parameters, lay a foundation for further development and utilization of the model. This article first summarizes the purpose and significance of this study and the research progress at home and abroad, as well as the main research content. Then the principle of atmospheric refraction and the calculation of the refractive index in the model are analyzed, and the formula for calculating the approximate refractive index in the model is corrected. Afterwards, the calculation formulas for the absorption coefficients of oxygen, water vapor, nitrogen, and other gases in the model are summarized. Finally, by changing the temperature data in the input data, observe the corresponding change in the bright temperature value output by the analysis mode. Four typical channels were selected: 22.35, 30, 53.34, and 58.8 GHz. When the temperature changes by 0.01°C, the brightness temperature value changes by 0.031, 0.010, 0.007, and 0.008 K. Each channel is calculated based on the temperature and brightness temperature changes. The average sensitivity was 3.102, 1.020, 0.853, and 0.917 K/°C. From this we can draw conclusions about the temperature sensitivity of light temperature.

Key words：MonoRTM; atmospheric refraction; absorption coefficient; sensitivity analysis.

第一章 引 言

1.1 研究目的及意义

一些较为常见的中小尺度天气现象（例如暴风雨、闪电、强降雨、冰冻等）总是很难预报。而这是因为缺少灾害性天气发生时边界层的实时观测数据（例如大气温度、压力、风、湿度等），所以限制了预报的准确性。目前的探测手段都各有其的局限性：无线电探空和大型飞机的探测受到空间和时间的限制，天气雷达则对早期的对流活动不是太敏感，卫星遥感数据则在离地面5km范围内存在较大的误差。

地基微波辐射计作为一种新兴的气象观测仪器，不但能填补一般常规大气探测资料的不足之处，克服常规大气探测手段在某些应用中存在的局限性，而且还能获得在研究大气结构方面比较新颖有价值的气象资料^[1]。地基微波辐射计纯粹是被动接收的，不需要对外发射电磁信号，甚至也不依赖目标主动发射的电磁波。作为一种无球探空方式，它还具有无线电探空设备难以实现的时间和空间上的连续性、无人值守操作、位置精确和隐蔽探空能力，因此具有很高的实用价值^[2]。

MonoRTM是美国大气环境研究室（AER）提供的一种辐射传输模型，用于处理一个或多个单色波情况下的辐射传输数值计算。虽然该模型最初是针对微波领域开发的，但是从第4版开始的MonoRTM可以用于从微波到紫外线的任何频率。众所周知的，MonoRTM与逐线积分辐射传输模型（LBLRTM）基于相同的物理原理。该模式可用于计算与所有光谱区域中的分子和微波波段云液态水的大气吸收相关的辐射，以及微波中的云液态水。MonoRTM有10个输入文件（见表1），经由输入文件输入大气各高度层气温、气压、相对湿度、液态水含量等大气信息以及所用微波辐射计的通道数、通道频率等，该模式可模拟出7种不同情况下的亮温值（见表2）。

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