北京红外窗区大气透过率观测

文章总结了１９９０－１９９５年对红外窗区大气透过率的观测结果，以实测整层大气透过率与理论模拟计算透过率作了对比，并对大气中的水汽，微量气体和大气污染物对透过率的影响作了初步分析。     

红外窗区大气透过率的测量

文章主要介绍了红外窗区太阳光谱测量的实验装置，观测方法和数据处理方法。处理了2390—3470 cm-1和750—1300 cm-1区域内的太阳光谱资料，得到了它们的大气透过率数据，并对处理结果进行了初步分析。我们认为这些大气透过率对气象卫星遥感仪器红外窗区通道选择和卫星气象资料反演等都是有用的。     

CO2大气透过率的统计算法

红外CO2吸收带大气透过率算法的改进,是将物理反演法用于业务反演系统所必须突破的最大障碍之一,本文基于McMillin和Fleming的工作而进行的回归变量调整和谱通道宽度的非确定性修正两个算法试验,结果表明:利用前两个算法计算的透过率精度明显地优于后者。     

地球大气透过率及辐射率计算

文章介绍了一种比较简单实用的地球大气的光谱透过率和到达大气层顶的红外辐射率的计算模型,光谱波长从4 μm到∞ μm,吸收气体H2O、CO2、O3的吸收计算采用Elsasser带模式及其经验参数,H2O的连续吸收公式是美国LOWTRAN-6计算程序的水汽连续吸收经验公式。透过率的计算结果与LOWTRAN计算结果相一致。以这种透过率简化模型为基础,建立了辐射传递正演计算模型,开发了相应软件,并用于卫星遥感射出长波辐射的资料处理中,取得了良好结果。     

大气对NOAA通道辐射透过率的影响研究

本文利用LOWTRAN7大气辐射计算模式，对NOAA三个通道分别选取不同的模式大气进行计算，得到了各种模式大气的大气透过率。详细计算了探测路径上卷云、不同气溶胶模式、大气温度、水汽含量变化等气象要素及大气成分的变化对大气透过率的影响，得出一些有意义的结论。     

基于梯度提升树的大气分层透过率快速计算方法

大气透过率的计算是红外辐射传输计算的核心,RTTOV(Radiative Transfer for TOVS)通过建立大气廓线中温度、水汽、臭氧和其他气体浓度等参数与卫星通道透过率的统计关系,可实现卫星通道透过率和大气顶辐射率的快速准确计算。但在一些复杂吸收波段,如水汽波段,RTTOV的计算误差较大。为提高RTTOV在水汽敏感波段的计算精度,利用机器学习中的梯度提升树(Gradient Boosting Tree,GBT)方法,选取从ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的IFS-137(The Integrated Forecast System,137-level-profile)廓线集中挑选的1406条廓线和由此计算的透过率真值作为样本,选取风云三号气象卫星上搭载的红外分光计(Infra Red Atmospheric Sounder,IRAS)通道12(7.33μm)进行个例研究,分别建立陆地和海洋晴空大气等压面至大气层顶透过率的快速计算模型(GBT模型)。通过和透过率、亮温真值的比较,验证了GBT模型...     

用蒙特卡洛方法求取云层的反射率与和透过率

本文利用蒙特卡罗方法计算了平面云层的反射率与透射率，给出了不同光学厚度，不同入射角下云层反射率与透射率随天底角的分布，以及吸收作用对反射与透射的影响。     

激光制导波段大气透过特性的仿真计算

利用大气辐射传输模型MODTRAN对激光制导波段的大气透过特性进行了仿真计算,分析了大气分子、气溶胶、雾、降雨、水平能见度以及不同探测路径对激光制导波段透过率的影响,结果表明:1.06μm激光在大气传输中大气分子吸收衰减作用非常小,基本可忽略不计;气溶胶的影响较大,且透过率随着能见度的降低而减小;雾和降雨对激光的衰减作...     

气体选择性吸收的透过度计算

当太阳短波和地气系统长波辐射在地气中传输时,在各种形式的衰减中,气体的选择性吸收很重要,它由吸收气体万分、吸收气体状态参数等决定,在反演大气温度和大气吸收成分含量以及计算地球大气的加热冷却等方面都有重要作用。本文的内容主要是气体选择性吸收透地率的各种计算方法。     

大气红外窗区(10.5-11.5μm和11.5-12.5μm)辐射传输的敏感性试验

大气窗区卫星红外遥感的辐射资料可应用于地表温度的确定,但必须考虑大气影响。为此,本文利用辐射传输模式和中纬度及青藏高原模式大气,用数值模拟的方法研究了大气和地表状态(大气温、湿廓线、地表温度与高度)的改变对大气顶红外窗区射出辐射的影响以及射出辐射对发射方向(天顶角)依赖关系。主要结论见正文小结。     

CH4红外透过率的测定与计算

对ＣＨ４红外透过率的测定及计算作了介绍。测定是在实验室内进行的，主要设备是６０ＳＸＲＦＴＩＲ分光计及可变光程吸收池；计算用的是ＦＡＳＣＯＤＥ２程序。测定结果与计算结果作了比较。     

计算HIRS/2通道透过率的指数和模式

气象卫星HIRS/2各通道的吸收系数,透过率及权重函数与温度廓线一样随地点与时间而变化。把石广玉提出的指数和模式加上各通道仪器响应函数的修正,得出适合气象卫星HIRS/2各通道不同气体吸收系数的指数和模式,可以较快地计算HIRS/2各通道不同温度廓线下的透过率与权重函数。用修正的指数和模式计算CO2一些通道的透过率,与精确的逐线积分法的计算结果相比,CO2通道绝对差值小于0.0036;水汽1364 cm-1通道绝对差值小于0.0035。     

线翼截断方式对大气辐射计算的影响

在大气辐射传输计算方法中,有3种基本方法,即,逐线积分方法,k-分布方法和带模式方法。其中,逐线积分方法是最精确的计算大气透过率的方法,本文根据透过率计算方式的不同,将逐线积分方法分为追线积分法和追点积分法。由于逐线积分计算需要耗费大量的计算时间,在大气遥感和大气探测业务中使用时,必须减少计算成本,提高计算速度。本文在追线积分法的基础上,给出了简化的逐线积分的基本方法,在保证同样计算精度的同时,大大提高了计算速度。对在精确的和简化的逐线积分下,不同线翼截断方式(CUTOFF)对吸收系数、大气透过率和冷却率的影响进行了更详细的探讨。通过数值试验发现,对谱线线翼的截断方式是影响辐射计算精度和计算速度的重要因子。在不同压力下,用CUTOFF=2计算的吸收系数误差最大;对CUTOFF=1,在大多数取样点上误差都小于2%;对CUTOFF=3或4,对绝大多数取样点上计算的吸收系数误差都在5%以内,但所用的计算时间却明显减少。大气低层的透过率对不同的计算方法和不同的线翼截断方式不敏感;对大气高层,无论是对精确的还是简化的逐线积分方法,当CUTOFF=2时的透过率结果与其他线翼截断方式的结果差别较大。通过比较,本文给出线翼截断的优选方案。     

台湾地区大气气溶胶光学特性的测量与分析

1995年10～12月在台湾阿里山和台南地区采用MS-120型太阳光度计测量了大气气溶胶的消光系数、?ngstr?m浑浊度系数和波长指数。分析了消光系数与气象条件的关系。     

从红外太阳透过率反演大气可降水量的研究

从红外波段太阳透过率测量中可以反演大气可降水量#AW#a。我们在近、中红外波段选取了三对波长，用LOWTRAN 7辐射传输模式，主要研究了散射和气溶胶对这三对波长反演#AW#a算式的影响。结果表明，通常采用近红外波长对（即0.9422～0.862 μm）反演#AW#a并非最佳选择，因为其反演算式受到大气状态（混浊度）的很大影响；而在稍远段两对波长（1.47～1.55 μm和3.704～3.067 μm）对应的算式较为稳定。     

污染大气边界层的长波冷却率模式

考虑大气气溶胶在长波窗区的散射和吸收作用以及水汽的连续吸收作用，建立了一个适用于污染大气边界层的长波冷却率模式。计算结果表明：当单位面积气柱中气溶胶含量为７８５．９ｍｇ／ｍ２时，气溶胶的作用可使到达地面的长波向下辐射增大３９Ｗ／ｍ２。在大气窗区，大气气溶胶和水汽的连续吸收对长波冷却率的影响是同等重要的。在水汽含量和气溶胶浓度较大的大气边界层内，水汽连续吸收的冷却率最大时可达１．３Ｋ／ｄ，气溶胶的冷却率最大时可达到１．６６Ｋ／ｄ，二者对长波冷却率的贡献均不容忽视     

提高“К分布法”计算遥感通道透过率精度的方法

卫星测量地面或云面反射的氧气0.76μm吸收带一些通道的太阳辐亮度,可遥测洋面或地面气压场及云顶气压。由于洋面或地面气压相对变化约10-3量级,用“К分布法”计算氧气通道透过率要求较高的精度和速度。提高“К分布法”计算精度的途径是：①减少产生误差的简化计算;②增加截点数,特别是波段内吸收线较多、吸收系数变化较复杂的通道。假设在卫星上用干涉光谱仪测量氧气0.76μm吸收带一些通道的带宽均为1cm-1,在12930~13220cm-1范围内,选190个波段,计算不同温度廓线下通道的平均透过率。大部分通道“К分布法”的截点数N≤20,个别通道氧气吸收线较多,吸收系数变化较复杂,为了使“К分布法”通道平均透过率的计算误差小于10-4,需增加通道内截点数N,N最多为136,与逐线计算结果相比,通道垂直透过率的最大均方差小于3×10-5。计算透过率的速度和精度都满足反演计算的要求。     

基于MODIS数据的金塔绿洲地表温度反演

地表温度(LST)是气象、水文、生态等研究领域中的一个重要参数.本文对MODIS数据的分裂窗算法进行了简要的介绍,并利用MODIS数据计算反演了地表温度所需的关键参数:大气透过率和地表比辐射率,然后运用分裂窗算法反演了金塔绿洲地区的地表温度,并与地面实测数据进行了对比分析.结果表明,这一方法能获得较合理的地表温度,符合金塔绿洲的实际地表状况.