晴空时大气红外遥感及其反演问题 I. 理论研究

本文首先研究了晴空情况下大气温、湿廓线及表层温度等参数的同步反演问题。利用一阶变分原理，从红外辐射传输方程中得到了大气温度、水汽权重函数的解析形式，然后利用牛顿非线性迭代法求解大气温度廓线、大气水汽廓线和表层温度。并从“最佳信息层”的概念出发，指出水汽遥感反演的两个特点。     

东亚地区气象参数卫星遥感反演理论和方法研究I:ISPRM和SRRM

文中对10a来改进的同步物理反演方法（ISPRM）实践与发展进行了总结。在不违背先验信息和卫星测值之间独立的原则下,所做的改进都是针对这类非适定反演问题的欠定性（under－determinedness）进行的。由适定反演理论知道,正演是反演的基础,又是卫星辐射率测值输入和反演结果输出之间的桥梁。为了获得好的正演,就必须竭尽可能充分利用一切可以使用的先验信息,把非适定反演问题转化成适定的反演问题,从而通过Ridge回归或Bayes反演过程,把先验信息、理论模拟信息和卫星探测信息三者最佳地结合起来,以最大限度减少这类反演问题的欠定性对数值解的影响。     

东亚地区气象参数卫星遥感反演理论和方法研究Ⅰ:ISPRM和SRRM

文中对10a来改进的同步物理反演方法(ISPRM)实践与发展进行了总结。在不违背先验信息和卫星测值之间独立的原则下,所做的改进都是针对这类非适定反演问题的欠定性(under-determinedness)进行的。由适定反演理论知道,正演是反演的基础,又是卫星辐射率测值输入和反演结果输出之间的桥梁。为了获得好的正演,就必须竭尽可能充分利用一切可以使用的先验信息,把非适定反演问题转化成适定的反演问题,从而通过Ridge回归或Bayes反演过程,把先验信息、理论模拟信息和卫星探测信息三者最佳地结合起来,以最大限度减少这类反演问题的欠定性对数值解的影响。     

有云时大气红外遥感及其反演问题：Ⅰ.理论研究

我们已经研究了晴空情况下的大气红外遥感及其反演问题。本文对有云情况下的大气红外遥感及其反演问题进行了研究，首先指出国际上通用的处理有云反演的晴空订正法存在误差放大问题，然后提出了３×３相邻视场同步反演法。在该方法中，假定３×３相邻视场具有共同的大气温度廓线和大气水汽廓线，从而使求解方程数增加到９倍，反而反演参数只增加有限的几个，大大提高了有云情况下反演的稳定性。     

应用ATOVS资料反演大气温湿廓线

本文用牛顿迭代的方法反演NOAA-15极轨气象卫星ATOVS资料，求解大气温度廓线和水汽廓线，本文利用一阶变分原理从辐射传输方程中得到了大气温度、水汽权重函数的解析形式，并改进了传统使用的线性迭代方法，利用牛顿非线性迭代方法求解大气表层温度，大气温度廓线及大气水汽廓线，并根据大气参量的自相关性，将大气温度廓线、大气水汽廓线用经验正交函数（EOF）的线性组合表示，减少了要反演的参数，提高了反演稳定性和迭代速度。     

有云时大气红外遥感及其反演问题 I. 理论研究

我们已经研究了晴空情况下的大气红外遥感及其反演问题。本文对有云情况下的大气红外遥感及其反演问题进行了研究，首先指出国际上通用的处理有云反演的晴空订正法存在误差放大问题，然后提出了3×3相邻视场同步反演法，在该方法中，假定3×3相邻视场具有共同的大气温度廓线和大气水汽廓线，从而使求解方程数增加到9倍，而反演参数只增加有限的几个，大大提高了有云情况下反演的稳定性。     

预估临边探测大气温度和水汽廓线的反演精度

针对在研仪器——大气辐射超高光谱探测仪的临边探测模式,模拟计算了大气温度和水汽的权重函数。以此为基础,利用信息量和权重函数线性化方法,结合仪器的可探测亮温阈值0.3 K,计算并分析6种大气状态下,大气温度和水汽混合比廓线在不同反演精度条件下可获得的光谱通道数,在满足最佳光谱通道数200的要求下,理论上预估其反演精度。温度廓线整体反演精度为0.6 K,水汽混合比廓线反演精度可达到5%,但热带大气在16~20 km高度的水汽廓线反演精度仅为10%。反演精度预估,仅提供了一种全面认识仪器性能的方法,精度的确定还有赖于真实探测数据的获取和反演方法。     

晴空卫星红外模拟资料反演大气温度廓线的研究

HIRS／3资料的反演是一个典型的非适定问题,而奇异值分解法（SVD）是一种解病态线性代数方程组的有效方法,它在遇到矩阵的不适定问题时依然可以保持其数值稳定性并能尽量多地利用各探测通道的有效信息。将SVD方法应用于卫星资料的温度反演问题中可以将资料空间和参数空间分型,从中提取有效信息来反演大气温度廓线。通过理想资料试验,分析了温度廓线初猜值、水汽廓线误差等因素对温度反演结果的影响。结果表明：对HIRS／3资料来说,用SVD法反演大气温度廓线时只能截取一定的阶数,以取4～7为宜;温度廓线初猜值的选取对反演结果的影响较大,当模式层的中层误差较大时得到的反演结果最稳定;水汽廓线的扰动对中低层的温度反演结果和第5,8,10,11和16通道的亮温值有较大影响。     

晴空时大气红外遥感及其反演问题研究 II. 反演试验研究

前文给出了卫星红外观测资料的反演处理方法，并对方法作了理论上的分析，在本文中，我们将此方法应用到TOVS、GOES-8实际资料及AIRS模拟观测资料处理中并重点对TOVS资料进行试验。在反演中，我们将大气温度廓线和水汽混合比（lnq）廓线用各自的经验正交函数（EOF）表示以提高反演的稳定性并缩短计算时间，同时采用一种过滤操作以加速迭代的收敛速度。除了用本文提出的方法对TOVS资料进行处理外，还用国际TOVS处理软件包（ITPP-4.0）对同样的资料进行反演。试验表明，本文方法的反演结果优于ITPP的结果。AIRS模拟反演结果表明，高分辨率红外垂直探测器的遥感精度能够达到温度1 K、水汽10%。     

应用FY-3A/MWHS资料反演太平洋海域晴空大气湿度廓线

发展Smith迭代算法,建立适用于微波波段的物理迭代算法。采用搭载于FY-3A卫星之上的微波湿度计亮温数据及矢量辐射传输模式,对我国西北太平洋海域晴空区域的大气水汽廓线进行反演计算。反演得到的水汽廓线与MODIS水汽廓线产品比较,单点结果表明,反演混合比廓线与MODIS水汽廓线趋势一致,下层水汽反演能力较中上层强;500 hPa水汽场反演结果表明,可基本反映水汽干湿中心分布情况,反演水汽混合比值与MODIS产品相比偏低。经统计所有气压层反演结果与MOD07水汽廓线产品相比偏差均控制在5.76 g/kg以内。      

基于一维变分算法的红外高光谱(IASI)卫星遥感大气温湿廓线研究

大气温湿度廓线是大气重要参数,在数值天气预报及天气预警中具有重要的应用价值。为获得高精度的大气温度与水汽混合比廓线数据,研究了基于Metop-A/IASI红外高光谱资料的大气温度与水汽混合比廓线变分反演方法。利用IASI高光谱传感器温度和水汽探测通道资料,结合CRTM模式和WRF模式预报技术,使用一维变分方法,研究了卫星资料质量控制、背景误差协方差本地化、观测误差协方差计算等方法,构建了大气温度及水汽混合比廓线变分反演系统,并在北京、青岛、沈阳3个地区开展了反演试验。以探空为标准的反演结果对比显示,使用WRF模式预报值作为背景场,温度的平均误差绝对值小于0.6 K,均方根误差为0.89 K;水汽混合比的平均误差绝对值小于0.021 g/kg,均方根误差为0.02 g/kg。试验结果表明:基于一维变分方法,可以利用Metop-A/IASI红外高光谱资料进行大气温度与水汽混合比廓线高精度探测。     

TOVS水汽及演的误差分析及其订正

该文利用同步物理反演法以６小时数值预报场为背景场对１９９２年１月份ＮＯＡＡ－１２卫星垂直探测（ＴＯＶＳ）资料进行了大气参数反演，并对水汽反演误差进行了检验和分析．以常规观测作为检验的标准，检验结果按３条轨道统计，发现反演的相对湿度平均误差与背景场的误差密切相关，均为负值；在高层和高纬度，误差绝对值随高度的增加而增加，随纬度的升高而增加；误差的日际变化在高层比较稳定，低层振动较大．对反演误差进行订正后的结果表明，在５００ｈＰａ以上反演均比背景质量要好，尤其轨道Ａ所有层次上订正后的反演比背景场好．     

红外高光谱资料模拟大气廓线反演对云的敏感性

用不同云顶高度和不同有效云量时的星载红外高光谱观测值,模拟大气温湿垂直廓线反演对云参数的敏感性。用特征向量统计反演法按照云顶高度和有效云量分类反演了大气温湿廓线,统计了不同云高（200,300,500,700和850hPa）及云高有50hPa误差时温度、水汽混合比反演的均方根误差随有效云量的变化。结果表明,随着有效云量的增大,云顶以下各高度层上的温度、水汽混合比反演误差都明显增大。云高有50hPa误差较准确已知而言,温度和水汽混合比的反演误差增大,但温度反演对云高误差的敏感性比水汽反演要高。     

VISUAL FOXPRO下“所见即所得”功能的实现

ＶＩＳＵＡＬＦＯＸＰＲＯ下“所见即所得”功能的实现侯怀昌岳鹏宇丁娜佳（山西经济管理干部学院０３０００６）（山西省气象局０３０００２）在雅奇６．２、王特２０００等优秀的ＭＩＳ生成工具中,都具有向屏幕输出报表即所谓的“所见即所得”功能。“所见即所得”功能...     

一种新的TOVS大气湿度反演方法及试验

利用国家气象中心的数值天气预报（NWP）6 h预报场。作为同步物理反演模式初估场，由气象卫星垂直探测（TOVS）资料推导出大气湿度，并给出了试验结果。结果表明，TOVS湿度反演的相对误差（RMS）约为20%。其中，夏季反演结果略优于冬季，而且低层（1000 hPa）和高层（500 hPa以上）与初估场相比有较大的改进，中层（850，700 hPa）二者大致相当。与统计回归反演结果相比其精度约提高10%。该研究为在我国建立“卫星反演/数据同化/数值预报”相互影响的循环系统奠定了基础     

东亚地区高分辨率物理反演方法的数值试验;内部比较研究

为了考察同步物理反演法(Simultaneous physical retrieval method,简称SPRM)的性能,本文着重在反演方法、红外大气透过率算法效应以及SPRM对不同初估值的依赖性三方面,进行了内部比较研究。结果表明:使用透过率调整算法,可以在一定程度上改善物理反演法精度:SPRM的反演精度对初估值的依赖性比统计回归反演法(Statistical regression retrievalmethod,简称SRRM)弱;本阶段SPRM温度反演试验,就大范围纬向平均而论,尚不及改进的SRRM的精度,但在探空资料稀少地区同步物理反演的气象场结构略优于SRRM。     

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

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%。     

近十年南京城市热岛演变的遥感研究

利用２０００—２００８年南京夏季晴空天气的ＭＯＤＩＳ地表温度产品（代码为‘ＭＯＤ１１Ａ２’）及同期ＭＯＤＩＳＬ１Ｂ资料,采用劈窗算法反演生成地表温度,对比分析了南京城市热岛时空变化特征、热岛区面积变化情况,同时通过与台站地表温度的对比,评估了ＭＯＤＩＳ资料的反演精度．结果表明：１）ＭＯＤ１１Ａ２资料的精度略高于ＭＯＤＩＳＬ１Ｂ反演资料,ＭＯ ＤＩＳ资料的地温的空间分布型态与实际接近;２）基于ＭＯＤ１１Ａ２数据和基于ＭＯ ＤＩＳＬ１Ｂ数据的地表温度在２０００—２００８年都反映了南京的热岛效应,热岛区主要分布在主城区、大厂区和江宁区,总体呈“摊饼式”扩大趋势,但基于ＭＯＤＩＳＬ１Ｂ数据的热岛范围扩大比基于ＭＯＤ１１Ａ２数据的明显很多;３）南京夏季热岛区面积在２０００—２００８年起伏增加,基于ＭＯＤ１１Ａ２数据和基于ＭＯＤＩＳＬ１Ｂ数据的增长趋势分别为５０２１３ｋｍ２／ａ、９９９３ｋｍ２／ａ     

高原地区基于微波辐射计反演大气廓线的神经网络算法研究

以2007~2018年西宁二十里铺气象站探空资料为模拟样本,利用MonoRTM模式模拟中心频率21.985~58.759GHz的35通道亮温,应用BP神经网络对模拟数据进行反复训练,构建最优反演模型,并以2019年探空资料为测试样本,对比分析了不同季节和不同天气条件下BP神经网络与微波辐射计的反演效果。结果表明:晴空条件下,BP神经网络与微波辐射计在温度反演上效果最佳,水汽密度次之,相对湿度最差,其中冬春季BP神经网络反演效果优于微波辐射计,夏秋季反之;有云条件下,BP神经网络温度反演效果在冬、春和夏季均优于微波辐射计,其水汽密度反演效果在四季均较微波辐射计有明显提升,其相对湿度反演效果在冬、春和夏季均较微波辐射计更佳。晴空和有云条件下,BP神经网络在不同季节反演温度、水汽密度和相对湿度的平均绝对误差和标准偏差均小于微波辐射计,尤其是相对湿度的反演精度提升最为明显。晴空条件下,BP神经网络反演温度廓线在春、夏和秋季效果最佳,反演水汽密度廓线在中低层精度较高,反演相对湿度廓线的精度较差,但基本和探空资料趋势一致;有云条件下,BP神经网络反演温度廓线与晴空时基本一致,较微波辐射计精度更高,反演水汽密度和相对湿度廓线在8km以上效果较好。      

红外超光谱资料(AIRS)反演“云娜”台风外围晴空大气温度廓线的研究

研究反演了2004年8月11日“云娜”台风附近晴空像元大气温度、臭氧廓线及表层温度、地表气压、地表比辐射率等参数,并与观测资料进行了对比验证。在研究了用高空间分辨率的MODIS成像仪的云检测信息来进行空间匹配,客观确定高光谱大气垂直探测器AIRS的云检测的基础上,用特征向量统计法反演的廓线作为物理反演法的初始猜值,然后利用牛顿非线性物理迭代法求解表层温度、表层气压、大气温度廓线和臭氧廓线等,并将反演结果与多种观测资料进行了对比验证。结果表明,反演得到的廓线水平分辨率可达到13.5 km（星下点）,垂直分辨率达到101层,反演误差较小,可以弥补高原、沙漠以及高原等地方常规观测资料的不足。