【摘 要】
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冰云中的粒子密度和降水物质的形成息息相关,对冰云特性加以分析研究对预测天气状态,估计气候影响具有重要意义。由于太赫兹波的波长与冰云粒子的尺寸相近,因此冰云粒子对太赫兹波的散射作用强烈,是理论上探测冰云微物理特性的最佳波段。经过多年发展,国外太赫兹冰云探测技术已经取得了一定的进展,而国内对太赫兹冰云实验系统和载荷的研究起步较晚,需要加强对太赫兹冰云探测的相关原理和技术的研究。目前的太赫兹冰云探测技术
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冰云中的粒子密度和降水物质的形成息息相关,对冰云特性加以分析研究对预测天气状态,估计气候影响具有重要意义。由于太赫兹波的波长与冰云粒子的尺寸相近,因此冰云粒子对太赫兹波的散射作用强烈,是理论上探测冰云微物理特性的最佳波段。经过多年发展,国外太赫兹冰云探测技术已经取得了一定的进展,而国内对太赫兹冰云实验系统和载荷的研究起步较晚,需要加强对太赫兹冰云探测的相关原理和技术的研究。目前的太赫兹冰云探测技术主要存在三个问题,一是目前对冰云探测的研究没有考虑上层痕量气体的影响;二是目前对冰云探测的研究将冰云粒子看作一种粒子对待,而实际上冰晶粒子是由冰雪霰三种相态构成的;三是研究过程中很少考虑对流与卷云的区别。本文基于以上问题首先在反演中考虑中上层痕量气体成分,分析了痕量气体对反演精度的影响,其次实现了在研究中将冰、雪、霰三种相态的粒子从太赫兹多频段冰云探测亮温数据中分别反演的算法,最后通过冰云分类算法实现了太赫兹冰云探测中对流云和卷云的分类反演。试验利用神经网络和一维变分两种算法,首先采用88+118GHz频段反演霰粒子参数,接着将得到的霰廓线作为先验值采用150+183+243GHz频段反演雪粒子参数,最后将得到的霰廓线和雪廓线作为先验值采用325+448+664+874GHz频段反演冰粒子参数。试验结果表明,痕量气体对太赫兹探测冰云存在一定影响,在反演中考虑上层痕量气体可以提高反演精度;验证了使用88～118GHz亮温反演霰参数和150～243GHz亮温反演雪参数以及325～874GHz亮温反演冰参数的有效性,其中GWP,G＿Dme和G＿Zme相对误差分别在33.7%,10.8%,8.0%以内,SWP,S＿Dme和S＿Zme相对误差分别在30.6%,32.4%,6.8%以内,IWP,I＿Dme和I＿Zme相对误差分别在31.6%,20.3%,6.5%以内;将场景分类为对流云和卷云反演有利于提高反演精度;使用一维变分算法可以对神经网络反演结果进行进一步优化。
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