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针对地基微波辐射计的资料处理和应用,围绕基于辐射传输方程的微波辐射计工作状态判断、晴空大气温度廓线反演算法本地化以及微波辐射计亮温观测数据对闪电高温的响应等方面展开工作。首先,结合无线电探空每日早、晚08：00时各一次的现实,提出利用晴天每日早、晚08：00时微波辐射计观测资料,以大气温度季节变化统计特征为依据,判断微波辐射计观测期间的工作状态。根据南京冬春季节大气温度变化的统计特征,以南京某辐射计2010年11月27日至2011年5月29日期间08：00晴天的实验观测资料为例,通过对其12个通道的亮温观测值和计算值进行统计对比和物理分析,给出该辐射计实验观测期间的工作状态判断,为微波辐射计观测资料质量控制提供参考。其次,利用NCEP廓线资料,通过微波辐射传输模式(the Microwave Radiative Transfer Model,简写为MWRTM)模拟地基微波辐射计观测亮温,建立晴空条件下进行大气温度廓线反演的本地化反演算法BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,简写为BPNN),得出本地化的BPNN优于仪器自带的Stuttgart Neural Network Simulator(本文为了方便描述,将其记为RNN)。为对地基微波辐射计配套的反演软件进行本地化、本地资源利用最大化提供参考。最后,从微波辐射传输理论出发,研究地基微波辐射计亮温观测对闪电发生时形成的高温气柱产生的响应,探讨性地给出了亮温响应量的理论表达式,通过理论模拟计算发现,微波辐射计的任一通道观测到的亮温增量随闪电通路到辐射计之间的距离R1增加而减小；近距离(R1=0)的闪电使地基微波辐射计大气吸收较强的通道的亮温增量较大；因此会出现某个确定的距离处有某个确定的频率对应着所有通道相比的亮温增量最大值。灵敏度为0.5K的微波辐射计观测到闪电是很有可能的,但要进行实际观测,难点可能是辐射计天线如何对准闪电。本文对后续研究工作进行了展望,希望一方面能够进一步优化反演算法、提高大气温度廓线反演的精度,另一方面开展针对雷电天气的实际观测,来探讨地基微波辐射计用于观测和研究闪电特征的可能性。