【摘 要】
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为提高地基微波辐射计大气探测精度,融合BP神经网络与遗传算法,研究0~10 km大气温湿度廓线。首先,结合数据特征,基于数值模拟技术,建立一套TP/WVP-3000型号地基微波辐射计的
【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/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,南京信息工程大学大气物理学院,深圳航空有限责任公司,北京市气象探测中心,格尔木市气象局,青海省气象台
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC15017043、2016YFA0600703),江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX18_1026)共同资助
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为提高地基微波辐射计大气探测精度,融合BP神经网络与遗传算法,研究0~10 km大气温湿度廓线。首先,结合数据特征,基于数值模拟技术,建立一套TP/WVP-3000型号地基微波辐射计的一级数据质量控制和订正模型。然后,为减小训练样本代表性误差对模型反演精度的影响,利用遗传算法优化训练样本数据,建立一套精度更高的神经网络大气温湿度反演模型。最后,利用构建的反演模型,开展大气温湿度反演试验,结合探空资料和微波辐射计二级产品,评价反演模型精度。研究结果表明:(1)经过质量控制后的实测数据与模拟数据之间的相关性有
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