核函数误差对气象卫星测温反演的影响

核函数的误差(简称KFE)是引起反演方程数值解不稳定的基本原因,也是物理反演法用于气象卫星多波段定量资料业务反演和判释的主要障碍。为了探索KFE和反演问题非适定性的内在联系,本文使用改进的Bayes和ТИХОНОВ-TWOMEY调整算法,根据不同的核函数宽度、待估参数的验前信息协方差矩阵,以及NOAA-7卫星的辐射率测值,通过求解设计的两个统计模式,初步地估计了KFE对温度廓线反演精度的影响,并对KFE在反演解中引起的系统和随机误差作了分析,为具体求解这类反演问题的完全解提供了可能性。     

估算地表热通量和近地层土壤含水量的变分方法

提出一种反演地表感热通量、潜热通量和近地层土壤含水量的变分方法,该方法把不同高度上的风速、位温以及湿度梯度的观测资料与Monin-Obukhov相似理论计算值的偏差、土壤水分蒸发参数化方案估算的蒸发潜热与由相似理论导出值的偏差在地表能量平衡的约束下融合到一个目标泛函数中,采用最优化算法寻求问题的解。利用2001年6月中国暴雨试验与研究项目在安徽肥西观测资料进行了数值验证,结果表明:该方法估算的通量值与Bowen比法具有很好的相关性且又能克服当Bowen比等于-1时计算通量出现的不稳定;同时能克服用廓线法求解热通量与地表能量平衡条件有较大出入的缺点。对观测误差的敏感性试验也表明变分方法是3类方法中最稳定的。反演的近地层土壤含水量对降水具有很好的响应并与观测的0—15 cm深度上平均土壤湿度的变化趋势具有很好的一致性,其绝对偏差小于0.03 m3/m3。     

空对地微波遥感大气温度分布的数值试验

本文讨论了地表对微波测温核函数的影响,运用最优化技术,得到了一组基本上与地表特征无关的最优核。运用统计最优反演方法对50组模拟的微波辐射资料进行了反演,并讨论了观测误差对反演精度的影响。     

北京等7个气象台站太阳总辐射观测资料的准确度评估

基于地面太阳短波总辐射对气溶胶光学特性和地表反照率的敏感性, 该文提出了一个评估我国气象台站总辐射资料准确度的方法。该方法选用气溶胶光学厚度和太阳天顶角较小情形下的晴天辐射资料, 从太阳直射辐射反演气溶胶光学厚度, 用于计算宽带透过率, 再从该透过率和总辐射资料反演太阳常数E_{0, P}, 并采用E_{0, P}对世界辐射基准 (WRR) 的偏差表示总辐射资料的不确定性。模拟结果表明:气溶胶折射率虚部和大气柱水汽含量的输入误差是两个主要的评估不确定因子。用于准确度评估的资料越多, 越有利于平滑气溶胶、水汽含量等输入参数随机误差的效应, 评估结果越合理。应用这一方法, 该文评估了2000— 2004年我国沈阳、额济纳旗、北京、乌鲁木齐、格尔木、上海和广州7个气象台站总辐射资料的准确度。7个站共有1161个太阳常数反演值, 都满足太阳天顶角余弦 (μ₀) 大于0.7的条件。这些E_{0, P}值对WRR的最大偏差为7.33%, 97.78%的E_{0, P}值对WRR的偏差小于5%, 总平均E_{0, P}值对WRR偏差只有-1.15 %。依据这些结果, 当μ₀≥0.7时, 这些台站的晴天总辐射资料的不确定度估计为5%。     

地基曙暮光光谱观测反演平流层O3和NO2柱含量

用差分光学吸收光谱(DOAS)方法,从曙暮光天顶散射可见光光谱资料反演了北京上空的O3和NO2柱含量,并对反演结果进行了验证和误差分析.斜柱含量的反演采用了线性和非线性最小二乘拟合方法,拟合时考虑了O3、NO2和H2O的吸收、Ring效应和散射的影响;斜柱含量除以空气质量因子转换成垂直柱含量.空气质量因子的计算使用伪球面DISORT辐射传输模式.O3和NO2总量的检验分别用北京的Dobson O3资料和卫星SAGE Ⅱ的NO2廓线资料.反演的O3总量与Dobson O3总量相比偏差小于10%;NO2总量与SAGE Ⅱ的偏差约20%.     

基于MonoRTM模型的微波辐射计反演方法研究

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.     

基于偏差原则利用MODIS红外资料反演大气廓线以及表层温度

遥感方程或大气辐射传输方程是属于第一类非线性Fredholm积分方程,这类方程的显著特征是不适定的,尤其此类问题解的不稳定性,增加了反演的难度.因此需要研究控制反演不稳定性和提高反演精度的有效方法.为了使解稳定,光滑参数γ作为约束因子是必要的.文中结合牛顿非线性迭代法反演大气廓线,利用偏差原则来最优选择光滑参数γ,即在同步反演大气廓线的同时对γ采用分步迭代的原则.最后利用中分辨率和成像光谱仪(MODIS)红外资料进行反演试验,反演结果表明采用偏差原则选取γ明显优于经验法,反演的表层温度和大气可降水量与美国国家宇航局(NASA)的MOD07产品类似.     

基于高光谱大气红外探测器模拟亮温的稳健变分反演研究

经典变分反演法是基于观测误差服从高斯分布的假定,对偏离均值较大的离群值较敏感。当实际观测数据包含离群值观测误差呈现非高斯分布时,如果采用经典反演法进行变分反演就会产生大的偏差,甚至导致变分反演的失败。使用经典变分反演法首先需要进行质量控制,剔除所谓的离群值,但有相当部分的离群值包含了一些亮点,如天气现象。如果对其“视而不见”,则对很多重要的信息就无法把握。基于此,研究采用稳健变分反演的思想同化这些离群值,主要思想是把M-估计法（L2、Huber、Fair和Cauchy一估计）的权重函数耦合到经典变分反演中,在每次变分反演极小化迭代过程中重新估计观测项对经典变分反演目标泛函的贡献率。采用高光谱大气红外探测器（AtmosphericInfraRedSounder,AIRS）的通道模拟亮温进行理想试验,结果表明：采用Huber一估计进行稳健变分反演对温度和湿度反演具有较好的效果;采用Cauchy-估计得到的效果反而更差,这是由Cauchy等分布函数固有的缺陷所决定的。因此,稳健变分反演观测误差非高斯分布是可行的,但依赖M-估计法权重函数的选取。     

AMSU温度反演及其在台风研究中的应用

利用物理统计综合方法，建立了统计回归模型，作AMSU（Advanced Microwave Sounding Unit）温度反演。采用Liebe模式计算了AMSU3～14通道微波波段的权重函数，利用计算得到的归一化权重函数作为统计回归模型的约束夸件，并适当调整约束因子求得方程的最佳解。结果表明，当采用近星下点的AMSU—A亮温资料样本时，该算法模型具有较高的反演精度，在100hPa以下，温度均方根偏差为0．4K，100hPa及以上的均方根偏差为1．0K。用同样的约束回归算法对AMSU偏离星下点的观测视场作了临边订正，对于通道4～14（频率52．8～57．29GHz）的大气探测通道，使其最大偏差由-15～5K减小为4-0．9K。利用反演的温度，对2002-2003年登陆和影响我国的15个热带气旋的暖心结构作了分析，发现AMSU温度不仅能够清晰地反映热带气旋的暖核结构，而且其温度距平值与热带气旋中心风速和最低海平面气压有较好的相关关系，对实际分析预报有一定的参考价值：     

大气红外间接遥测方程的估计解和验前限制

在线性估计调整方法中研究如何考虑验前信息的方法,是发展估计算法的重要途径.为此,在文中根据十五通道理论权重函数和五个不同估计方法所得到的模拟数值试验结果,从估计模式所涉及的信息形式、不同形式验前限制的效应以及估计解的实际可解性等对估计解的精度和验前限制的内在联系进行了数值分析,确认TPRD1的解和验前信息之间具有最佳的统计结构.