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大气温湿是气象预报和气候预测研究及业务的主要参数,红外高光谱遥感能提供区域和全球高精度大气温湿资料。风云四号(FY-4)是国内第一个装载高光谱红外垂直探测仪的静止卫星,国际上无相关高轨同类载荷的相关研究和反演经验,且随着风云四号高光谱红外大气垂直探测仪的处理流程、产品质量等指标的不断完善,在温湿廓线反演研究中使用这些资料的需求越来越迫切。为推动我国FY-4高光谱红外垂直探测仪(GIIRS)资料温湿廓线反演研究,本文基于FY-4 GIIRS辐射正演模拟理论,利用神经网络构建了四套反演体系:全球以及中国区域的温度和湿度反演算法模型,对反演效果进行评价,同时建立了 Metop-A高光谱红外垂直探测仪(IASI)反演温湿廓线的模型,并对比分析两种模拟资料反演大气温湿廓线的能力。本文的主要研究成果及结论:(1)完成了 GIIRS和IASI的正演模拟计算过程。将全球晴空训练样本CIMSS数据作为辐射传输模式的输入,通过一系列的理论计算,得到模拟的GIIRS和IASI亮温值,并作对比分析发现,虽然GIIRS模拟亮温值在总体上低于IASI,但是两者在所有通道的模拟亮温值走势一致,这也验证了 GIIRS正演模拟的准确性。(2)实现了 GIIRS模拟资料的大气温度廓线反演试验,建立了全球和中国区域两种大气温度反演模型。通过对该反演模型精度的分析,发现中国区域反演大气温度的精度(RMSE=1.922K)高于全球(RMSE=2.630K)。对比分析用5类CIMSS数据反演大气温度的效果,发现用NOAA88的CIMSS数据进行大气温度反演的精度最高(RMSE=1.853K),平均误差达到了 0.070K,具有高度相关性(R=0.998)。且对流层大气温度反演精度(RMSE=0.846K)明显高于平流层(RMSE=2.020K),平均误差分别为-0.003K和0.024K。(3)实现了 GIIRS模拟资料的大气湿度廓线反演试验,建立了全球和中国区域的两种大气湿度反演模型。对于全球区域下的反演模型,水汽混合比RMSE为0.440g/kg,且用NOAA88的CIMSS数据进行大气水汽混合比的反演精度(RMSE=0.315g/kg)最高。对于中国区域下的反演模型,反演大气水汽混合比、相对湿度和水汽密度的RMSE分别为0.362g/kg、9.079%和0.450g/m3,且中国区域反演大气湿度的模型精度优于全球。(4)实现了 IASI模拟资料的大气温湿廓线反演试验,建立了全球和中国区域的四种反演大气温湿廓线的模型。对于全球反演模型,反演大气温度和湿度的RMSE分别为1.054K和0.524g/kg,且用NOAA88的CIMSS数据进行反演大气水汽混合比的精度最高(RMSE=0.439g/kg)。对于中国区域的反演模型,反演大气温度和湿度的RMSE分别为0.989K和0.487g/kg(水汽混合比)、5.307%(相对湿度)、0.364g/m3 (水汽密度)。且在中国区域建立反演温湿廓线的模型精度要优于全球。(5)对比分析了 GIIRS与IASI两种模拟资料反演大气温湿廓线的精度。对于反演温度能力的检验,发现FY-4 GIIRS大气温度反演精度在低层优于IASI,在高层误差大于IASI;而对于反演湿度能力的检验,发现GIIRS大气湿度的反演精度明显优于IASI。总之我国FY-4 GIIRS资料在温湿廓线反演方面具有重要研究前景。