基于伪逆学习算法的地基微波辐射计反演算法研究

论文摘要

利用兰州大学半干旱气候与环境观测站（SACOL站）2009-2010年的地基微波辐射计亮温资料和榆中站探空资料,基于伪逆学习算法建立了应用于地基微波辐射计温度、相对湿度和水汽密度反演的神经网络（PIFN）,并将反演结果与地基微波辐射计自带反演产品进行了对比,研究了伪逆学习算法在地基微波辐射计气象要素反演算法本地化的应用效果.结果表明:PIFN反演的温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差的最大值分别为6.41K,31.21%和1.5g/m3,地基微波辐射计温度、相对湿度和水汽密度产品的均方根误差最大值分别为11.93K,53.18%和3.06g/m3,与微波辐射计自带神经网络反演结果在不同高度层进行比较可以看出PIFN对2～10km、1～7km和0～3km的大气温度、相对湿度和水汽密度廓线的反演均有明显改善,伪逆学习算法能够应用于地基微波辐射计气象要素的反演算法的本地化.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 樊旭,毛文茜,吴肖燕,曲宗希,张北斗,张文煜

关键词: 地基微波辐射计,伪逆学习算法,温湿度廓线,水汽密度廓线

来源: 西南大学学报(自然科学版) 2019年01期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学

专业: 气象学

单位: 兰州大学大气科学学院/半干旱气候变化教育部重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(41741023),兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金(lzujbky-2017-57)

分类号: P407.7

DOI: 10.13718/j.cnki.xdzk.2019.01.017

页码: 114-122

总页数: 9

文件大小: 1575K

下载量: 57

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