本文關鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡法反演晴空大氣濕度廓線的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡法反演晴空大氣濕度廓線的研究

Study on the Inversion of Clear Sky Atmospheric Humidity Profiles with Artificial Neural Network

[1] [2]

LIU Yang GUAN Li （School of Atmospheric Physics,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044）

南京信息工程大學大氣物理學院,南京210044

文章摘要：高光譜分辨率大氣紅外探測器AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）作為第一個超高光譜大氣紅外探測儀,開辟了衛(wèi)星大氣探測的新時代。以無線電探空值與SARTA（Stand-Alone Radiative Transfer Algorithm輻射傳輸模式）v1.05版的前向模式模擬出的AIRS輻射亮溫值組成樣本對,利用神經(jīng)網(wǎng)絡法反演大氣濕度廓線。將反演所得的結(jié)果與特征向量統(tǒng)計法的反演結(jié)果進行比較,結(jié)果表明,與特征向量統(tǒng)計法相比,神經(jīng)網(wǎng)絡法反演精度高,所獲得的水汽廓線更加貼近真實廓線。AIRS因其高光譜分辨率（即高垂直分辨率）顯示了精細的大氣結(jié)構(gòu)。在基于高光譜資料反演大氣濕度廓線技術上,神經(jīng)網(wǎng)絡顯示出了較強的非線性處理能力。

Abstr：AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）,the first high spectral atmospheric infrared detector, started a new era of satellite sounding atmosphere.The samples,composed of the radiosonde observations and the AIRS brightness temperature value simulated by the SARTA（Stand-Alone Radiative Transfer Algorithm） v1.05 forward mode,were inversed to the atmospheric humidity profiles using neural network. The results show that,compared with the result of eigenvector statistics,the neural network inversion is of higher precision,and the humidity profiles obtained are closer to the true profiles.AIRS displays the fine structure of the atmosphere because of its high spectral resolution（high vertical resolution）.Neural network has a strong nonliner processing capability in the issue that the inversion of the atmospheric humidity profiles is based on high spectral data.

文章關鍵詞：

Keyword：:neural network BP network AIRS（Atmospheric Infrared Sounder） humidity retrieval eigenvector statistics algorithm

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課題項目：公益性行業(yè)科研專項（GYHY200806014）資助

作者信息：會員可見

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