【摘 要】
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针对星载微波成像仪低频窗区通道观测数据中存在大范围无线电频率干扰(简称RFI)的情况,本文以AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer)为例,首先用改进的主成分分析
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044
【出 处】
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2014年大气环境监测技术及其应用国际研讨会
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针对星载微波成像仪低频窗区通道观测数据中存在大范围无线电频率干扰(简称RFI)的情况,本文以AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer)为例,首先用改进的主成分分析方法对RFI进行识别;进而探讨RFI存在对反演地表参数的影响.利用经过线性拟合RFI订正后的AMSR-E观测资料,采用一维变分1D-Var方法进行地表参数反演,通过对美国地区陆地RFI订正前、后地表反演产品(地表温度及降水率)的比较,发现RFI干扰使得受影响区域反演的地表温度及降水率异常偏高,存在较大误差.因此,在使用星载微波成像仪低频窗区通道观测进行地表参数反演和资料同化前必须进行有效地RFI识别和订正,改进的主成分分析识别方法和线性拟合的RFI订正算法对陆地上观测是相当有效的.
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