本文關(guān)鍵詞：微波輻射計(jì)降雨條件下海氣參數(shù)反演算法研究

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【摘要】：微波輻射計(jì)是通過(guò)測(cè)量地物微波輻射亮溫從而提取地物信息的被動(dòng)式微波遙感器,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于大氣微波遙感、海洋微波遙感和陸地微波遙感等眾多領(lǐng)域。海洋表面是海洋和大氣能量及其他交換的界面,是人類(lèi)研究和開(kāi)發(fā)海洋的一個(gè)重要議題。本文針對(duì)降雨條件下海氣參數(shù)反演較為困難這一問(wèn)題,采用AMSR2在軌亮溫?cái)?shù)據(jù),利用半統(tǒng)計(jì)模型法和統(tǒng)計(jì)模型法,分別發(fā)展了適用于颶風(fēng)情況的風(fēng)速反演算法和適用于全球的降雨條件下海表溫度和風(fēng)速的反演算法,彌補(bǔ)了AMSR2傳感器無(wú)降雨條件下的海表風(fēng)速和溫度數(shù)據(jù)產(chǎn)品的不足,為颶風(fēng)等海洋災(zāi)害預(yù)報(bào)和評(píng)估,提供數(shù)據(jù)支持。本文的主要內(nèi)容和結(jié)論包括:(1)AMSR2在軌亮溫?cái)?shù)據(jù)穩(wěn)定性評(píng)價(jià)。闡述最低亮溫分析方法的基本原理,利用多項(xiàng)式擬合,確定AMSR2各個(gè)通道的最低亮溫值,并分析其變化情況,發(fā)現(xiàn)各通道最低亮溫標(biāo)準(zhǔn)差為0.2K-1.3K,與同類(lèi)傳感器水平相當(dāng),結(jié)果表明AMSR2輻射計(jì)在軌性能穩(wěn)定,在軌亮溫?cái)?shù)據(jù)穩(wěn)定、可靠。(2)降雨條件下颶風(fēng)風(fēng)速反演算法。基于輻射傳輸模型,考慮降雨對(duì)大氣吸收的影響,研究不同頻率亮溫對(duì)降雨的敏感度,得到了對(duì)降雨不敏感而對(duì)于風(fēng)速較為敏感的通道組合TB6.8H-0.39*TB10.7H,用于颶風(fēng)風(fēng)速反演算法的建立。最終算法結(jié)果通過(guò)與HRD風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)比較,線性回歸算法的反演結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)偏差2.7m/s,相對(duì)誤差11%;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的反演結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)偏差2.2m/s,相對(duì)誤差8%。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)果優(yōu)于線性回歸算法。(3)降雨條件下全球海氣參數(shù)反演算法。利用AMSR2的L1B亮溫?cái)?shù)據(jù),提取降雨點(diǎn)數(shù)據(jù),與NDBC浮標(biāo)數(shù)據(jù)匹配,分別建立線性回歸算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。線性回歸算法的海表溫度SST標(biāo)準(zhǔn)偏差1.9℃,相關(guān)系數(shù)0.97;海表風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)偏差3.0m/s,相關(guān)系數(shù)0.70。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法反演算法,得到海表溫度SST標(biāo)準(zhǔn)偏差1.6℃,相關(guān)系數(shù)0.98;海表風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)偏差2.4m/s,相關(guān)系數(shù)0.81。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)果優(yōu)于線性回歸算法。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：P714

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本文編號(hào)：1272290