高光谱npp_cris资料反演晴空条件下温湿度廓线的初步研究

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1、综合论坛2016年第3期本文DOI:10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2016.03.75高光谱NPP/CrIS资料反演晴空条件下温湿度廓线的初步研究□马洪瑞(解放军理工大学江苏南京211100)摘要:基于特征向量法利用高光谱NPP/CrIS资料反演了晴空条件下的温湿度廓线,探究了特征向量个数对反演精度的影响,特征向量数目的增加,能够提高反演的精度,对于温度廓线增加特征向量数量能够明显改善对流层中低层的反演精度,但随着数量的增加改善作用不明显。特征向量数量对湿度廓线的改进作用不明显,在对流层中部以一定的改进作用。

2、关键词:高光谱;雾霾;温湿度廓线文章编号:1004-7026(2016)03-0114-02中国图书分类号:P407.6文献标志码:A温湿度廓线是大气科学中两个重要的参数,且在特征向量法求取系数C时采用了主成分分析的大气科学各个分支学科的研究中都有重要的应用,如方法。即用Ptr代替公式2中的Ytr,[1]T中尺度天气分析预报,中尺度数值预报模式,航空危M=cov(Ytr)=YtrYtr(3)险天气的预报与监测。随着气象水平的不断发展,对A=eig(M)(4)温湿度廓线的精度要求也不断提高。传统的地基观测△Ytr=Ytr-Ytr(5)由

3、于地理条件和成本的限制无法获取全球精确的温△Xtr=Xtr-Xtr(6)湿度廓线资料,低光谱卫星由于光谱分辨率低,权重Ptr=△YtrA(7)T-1函数过宽,只能得到较厚气层温湿度廓线的平均值,C=△XtrPtr(PtrPtr)(8)[2,3]也无法获得精细的反演结果。高光谱卫星相比前两其中M为训练集辐射样本的协方差矩阵,A为者有着明显的优势,较高的光谱分辨率能够得到窄而M的r个特征向量,Ytr训练集辐射样本的平均值,Xtr陡峭的权重函数,能够从本质上提高温湿度廓线的反为大气廓线样本的平均值,Ptr为Ytr经过主成分分析演精度。后的矩

4、阵。目前国内外用统计法反演大气温湿度廓线做了2不同特征向量个数对反演结果的影响大量研究。统计法是使用训练集和与之匹配的卫星观本次试验主要利用不同特征向量(特征向量选取测辐射值直接建立大气温湿度廓线与卫星观测值得15、20、25、30、50)反演大气温湿度廓线,探究特征向[4]回归方程。包括Smith等提出的特征向量反演法,岭量个数对反演精度的影响。将NCEP再分析资料中的回归法,统计控制法,经验正交函数展开法,最小二乘温度湿度数据插值到CrIS网格点,计算均方根误差法,神经网络法等。统计法避开了辐射传输方程,避免(RMSE)。了计算复

5、杂的权重函数,能得到稳定的解。N21特征向量法的原理RMSE=姨[Σ(Xα-Xb)]N(9)i=1特征向量法是使用训练集和与之匹配的卫星观公式9中Xα表示估计值(这里表示反演出的大测辐射,直接建立大气温湿度廓线与卫星观测辐射间气温湿度廓线),Xb表示真实值(NCEP/GDAS中的大的回归方程,其原理如下:气温湿度廓线),N表示晴空像素点个数,均方根误差假设大气参数和卫星观测值之间存在线性关系:不同特征向量个数下温度的均方根误差不同特征向量个数下相对湿度的均方根误差TX=CYobs(1)X表示大气参数,C为回归系数,Yobs表示卫星观测

6、值,上标T表示矩阵的转置。求取的系数C的原T2则是使Σ(X-CYobs)最小,求得T-1C=XtrYtr(YtrYtr)(2)下标tr表示训练集;Xtr表示训练集大气廓线样本;Ytr表示训练集辐射样本。上标“-1”表示矩阵的转置。问题的关键是如何通过训练辐射样本和大气廓线样本求取系数C。(下转第117页)·114·综合论坛2016年第3期就需要对未知的或不完全知道的总体做出一些假设,它却不能事先计算和控制由推断所带来的误差。因利用抽样法根据实际资料对所做的假设进行检验,然此,抽样调查及其推断分析方法具有普查

7、和其他非全后做出判断,已确定该不该采用或在何种条件下采用面调查的缺陷。这种新的医疗方法。结束语参考文献:重点调查和典型调查虽然与抽样调查同属非全面[1]统计学原理[M].北京出版社,2007.调查,只需从整体中抽取部分单位进行调查。但它们[2]袁志刚.中国就业报告[M].经济科学出版社,2002.是根据调查者的意愿和调查对象的性质,有意识确定[3]李洪升.对我国现行失业统计的探讨[J].内蒙古财经调查单位的,其调查资料一般不能用于推断总体,但学院学报,2005,(4).(上接第80页)结束语综上所述,随着电子商务技术的不断发展,在电参

8、考文献:子商务视角下,会计发生了实质性的变化,为了实现[1]陈立奇.浅析电子商务对传统会计的冲击[J].现代商会计网络化的可持续发展,上到国家政府,下到每一业,2008(5):114-115.个企业都应当充分认识到电子商

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