人工神经网络法反演晴空大气湿度廓线的研究

发布时间：2017-05-31 21:09

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【摘要】：高光谱分辨率大气红外探测器AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)作为第一个超高光谱大气红外探测仪,开辟了卫星大气探测的新时代。以无线电探空值与SARTA(Stand-Alone Radiative Transfer Algorithm辐射传输模式)v1.05版的前向模式模拟出的AIRS辐射亮温值组成样本对,利用神经网络法反演大气湿度廓线。将反演所得的结果与特征向量统计法的反演结果进行比较,结果表明,与特征向量统计法相比,神经网络法反演精度高,所获得的水汽廓线更加贴近真实廓线。AIRS因其高光谱分辨率(即高垂直分辨率)显示了精细的大气结构。在基于高光谱资料反演大气湿度廓线技术上,神经网络显示出了较强的非线性处理能力。
【作者单位】： 南京信息工程大学大气物理学院;
【关键词】： 神经网络 BP网络 AIRS 湿度反演 特征向量统计法
【基金】：公益性行业科研专项(GYHY200806014)资助
【分类号】：P426.1
【正文快照】： 引言在过去的几十年中，大气温度、湿度等廓线的反演已经取得一定进展，然而其精度并没有达到数值天气预报的要求，主要原因有两个:第一，目前业务上使用的是多分辨率的红外垂直探测器，受遥感技术水平限制，光谱分辨率较低，反演精度和分辨率不如人意。小尺度的垂直结构很难

【参考文献】

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1 吴建生,周优军,金龙;神经网络及其研究进展[J];广西师范学院学报(自然科学版);2005年01期

2 官莉;;利用AIRS卫星资料反演大气廓线Ⅰ.特征向量统计反演法[J];南京气象学院学报;2006年06期

3 官莉;刘e

本文编号：410638