在利用雷达回波反演森林生物量的研究中,后向散射是一个非常重要的参数,在饱和点以下,它随着生物量的增大而增加,从而可以利用此关系进行反演.但后向散射易受到天气状况特别是雨、雪的影响,从而降低反演精度.为了研究天气状况对雷达后向散射的影响,首先进行仿真研究,分别利用随机分布非球形例子如有限长粗圆柱、细圆柱、盘状或针状粒子层模拟森林树干、树枝与树叶；粗糙面模拟地表.树冠厚度、散射体尺寸、取向与介电常数的调节可以进行不同生物量、不同天气状况下的仿真.建立对应的辐射传输模型并求得一阶Muller矩阵解.仿真结果表明,地面直接散射随着占空比的增大而显著下降,且VV极化回波强度高于HH极化,HV与VH极化后向散射一致并低于同极化模式；森林粒子直接散射强度也是VV最高,然后是HH与HV,且都随着生物量的增加而增加,直到达到饱和点,饱和点的大小受入射波长、入射角及树种的影响.对同一树种、同一入射角,饱和点随着入射波长的增加而提高.散射强度岁雷达入射角的增大而提高.仿真结果与之前雷达数据实测结果一致.通过改变介电常数计算不同天气状态下的雷达回波,其它条件不变的情况下,介电常数的增大使得雷达后向散射强度显著提高.小雨和中雨状态下,在饱和点之上,回波强度分别增强2.2dB和3.8dB.ALOS-PALSAR实测三组红松数据,生物量分别为15.9 tons/ha, 260.2 tons/ha和353.9tons/ha.在下雨前后,雷达回波强度的变化分别为0.6dB,0.9dB,和1.7dB.在回波达到饱和点之前,变化量随生物量增加而增加,该趋势和仿真结果一致.仿真与实测结果均表明,天气状态在利用雷达散射强度反演森林生物量研究中是不可忽略的,雨雪天气下测量雷达回波明显增强,且增强程度随生物量的增加而增加,直至饱和点以后趋于平稳.