GF-5 AIUS水汽廓线反演算法研究

针对红外掩星载荷的分层探测特性,本文在Rodgers提出的LM（Levenberg-Marquardt）最优估计算法的基础上进行修改,构建一种适合掩星探测的水汽廓线反演算法。首先,考虑到红外掩星的高光谱数据在反演时存在通道信息冗余的问题,相关的干扰成分信息对反演精度也有严重影响。使用通道选择和敏感性分析选择合适的反演通道,从而减轻计算负担并提高反演效率。其次,采用分层平滑因子修正Rodgers的LM最优估计算法,使算法更适合红外掩星载荷的分层探测特性。最后,为了验证修正算法的可靠性,分别对ACE-FTS观测数据和GF-5AIUS模拟光谱数据进行水汽廓线反演,并对同次迭代的反演结果进行对比。结果表明：对于ACE-FTS观测数据,修正后算法的反演总体相对偏差从±10％降低到±6％;对于GF-5 AIUS模拟光谱数据,修正后算法的反演总体相对偏差从±9％降低到±5％。此外,在部分高度层中相对偏差明显减小,对于ACE-FTS的反演实验,在不同高度层中修正后算法减小的相对偏差百分比超过25.17％;对于GF-5 AIUS反演实验,不同高度层减小的相对偏差百分比超过48.26％,表明修正后的算法使反演效果得到了改善,证实了该算法的有效性。因此,本文提出的算法可以为今后掩星探测水汽廓线的研究提供参考,为预测降雨、天气灾害、维持全球生态平衡等领域的研究提供高质量的水汽基础数据。