【摘 要】
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大气廓线作为数值预报、气候研究领域的重要观测数据,它反映了大气环境中温湿度、水汽密度和液态水含量等要素与海拔高度的变化关系。地基微波辐射计由于其实时性强、时空分辨率高等优势,现已被广泛应用于大气探测领域,成为获取大气廓线的重要观测设备之一。因此,本文研究了地基微波辐射计大气廓线的反演算法,并设计和实现了地基微波辐射计综合应用平台。首先,介绍了来源于北京南郊观象台的地基微波辐射计观测数据、云雷达观测
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大气廓线作为数值预报、气候研究领域的重要观测数据,它反映了大气环境中温湿度、水汽密度和液态水含量等要素与海拔高度的变化关系。地基微波辐射计由于其实时性强、时空分辨率高等优势,现已被广泛应用于大气探测领域,成为获取大气廓线的重要观测设备之一。因此,本文研究了地基微波辐射计大气廓线的反演算法,并设计和实现了地基微波辐射计综合应用平台。首先,介绍了来源于北京南郊观象台的地基微波辐射计观测数据、云雷达观测数据和探空数据,讨论了数据预处理方法,包括微波辐射计数据质量控制算法、云雷达数据处理方法和探空数据模拟亮温正演方法,并提出一种可消除云中液态水影响的微波辐射计亮温数据订正方法。随后,研究了地基微波辐射计大气温湿度廓线反演算法,讨论了BP神经网络反演算法,并提出一种结合神经网络和支持向量回归的改进反演算法。该算法利用BP神经网络对原始数据进行非线性特征提取,使用支持向量回归机构建预测模型。并将改进算法与其他算法进行对比实验,实验结果表明:在0～10km高度范围内,相比于设备自带反演算法和BP神经网络算法,改进算法的反演效果有显著提升,温度廓线的均方根误差分别减少0.72℃和0.32℃,湿度廓线的均方根误差分别减少4.2%和2.08%。最后,结合实际业务需求,本文设计并实现了地基微波辐射计综合应用平台,并将上述数据处理方法和反演算法集成至平台内。该平台支持多类观测数据的解析与处理,实现多种格式微波辐射计数据的统一集中管理,提供大气廓线反演模型的自动化训练功能,能够高效、低成本地构建高精度、定制化的大气廓线反演模型,并实现微波辐射计相关观测产品的可视化展示功能,形成微波辐射计综合应用闭环。目前平台已在中国气象局气象探测中心内网部署试运行,并取得预期的效果。
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