地基微波辐射计论文-刘晓璐,刘东升,郭丽君,雷连发,冯金燕

导读:本文包含了地基微波辐射计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:地基微波辐射计,无线电探空,廓线,精度

地基微波辐射计论文文献综述

刘晓璐,刘东升,郭丽君,雷连发,冯金燕[1](2019)在《国产MWP967KV型地基微波辐射计探测精度》一文中研究指出MWP967KV型地基微波辐射计是我国自主研发,拥有完整自主知识产权的新型大气微波遥感探测设备,为了实现国产设备在气象业务中的应用,需对设备的探测精度进行对比分析。利用2015年8月—2018年3月四川盆地南部山区的无线电探空数据和地基微波辐射计数据,分析晴空和有云天气条件下温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线及相关物理参数的精度。结果表明:晴空、层积云和高积云的微波辐射计与探空仪的温度、水汽密度和相对湿度相关系数整体上分别在0.9890,0.9665,0.5868以上,均达到0.01显着性水平。3种参数廓线的相关系数整体均呈地面大于高空,仅温度廓线相关系数达到0.01显着性水平,相对湿度廓线和水汽密度廓线在高空的相关系数未达到0.01显着性水平。3种参数的相关性整体上温度最高,水汽密度次之,相对湿度最低。温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差平均值分别为2.8℃,22%和1.38 g·m~(-3),温度廓线和相对湿度廓线在层积云和高积云的云中及云上的精度明显降低,均方根误差较云层下温度升高1℃~2℃,相对湿度增大10%~20%。逆温层会影响廓线及物理参数的精度。晴天或云天等大范围相似天气条件下,探空气球飘移距离与温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线偏差的相关性较弱。(本文来源于《应用气象学报》期刊2019年06期)

樊旭,吴肖燕,曲宗希,张北斗,张文煜[2](2019)在《地基微波辐射计反演温/湿度廓线的BP神经网络训练方案对比》一文中研究指出为提高地基微波辐射计反演大气温/湿度廓线的精度,提出了一种直接利用高垂直分辨率探空资料与地基微波辐射计观测亮温训练反演温/湿度廓线BP神经网络方案.基于地基微波辐射计的观测特点,提出了一种基于微波辐射计地面观测资料和探空资料的观测亮温综合质量控制方案,利用质量控制后的观测亮温训练BP神经网络(OBS-BP),并与基于MonoRTM辐射传输模式模拟亮温训练BP神经网络(SIM-BP)的方法进行了对比.结果表明, OBS-BP反演温度廓线的均方根误差随高度逐渐增大,范围为0.62~2.81 K,偏差范围为-0.67~0.43 K,相关系数随高度的升高逐渐减小,变化范围为0.92~0.99;相对湿度廓线的均方根误差在0~4.75 km随高度升高而增大,在4.75 km以上随高度升高而减小,范围为8.21%~24.37%,偏差范围为-3.87%~4.54%,相关系数随高度升高逐渐减小,变化范围为0.13~0.94.将OBS-BP和SIM-BP反演高时间频次的温/湿度廓线的效果进行了对比,得出OBS-BP的反演结果能更好地反映对流层内大气温/湿度演变过程,相对于利用SIM-BP的反演结果, OBS-BP反演温/湿廓线在各个高度层上均优于SIM-BP,与探空资料具有更好的一致性,更适用于实际观测中地基微波辐射计温/湿度廓线的反演.(本文来源于《兰州大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期)

乔贺,徐进,刘寅,周晨[3](2019)在《地基微波辐射计温湿廓线对比试验初步分析研究》一文中研究指出国内外6种不同型号的地基微波辐射计在南京开展了为期42天的对比观测试验。文章以同址探空数据为真值参考,分析了试验期间微波辐射计的温湿廓线差异,结论如下:根据降水与否分类,微波辐射计温度的相关系数较相对湿度更高,温度相关系数达0.9以上。温度相关系数差异不大,平均差值在0.02,而相对湿度相关系数差值要高一个数量级。根据探测高度分类,微波辐射计温度相关系数、平均偏差随高度增加有减少的趋势,温度随高度变化较相对湿度更为平稳。从温度评估指标看,BJ001、XA001、QD001为设备编码的微波辐射计相关系数、平均偏差、均方根误差整体较佳;从相对湿度评估指标看,NJ001、BJ001、SH001为设备编码的微波辐射计整体较佳。(本文来源于《环境科学与管理》期刊2019年10期)

孙艳桥,汤达章,桑建人,王洋,吕晶晶[4](2019)在《RPG_HATPRO_G4型地基微波辐射计温度数据质量控制方法与效果分析》一文中研究指出针对隆德站地基微波辐射计温度资料,根据数据本身规律及各类疑误数据表现形式,结合历史探空资料,利用垂直变化强度极值检查、标准差检查、极值检查、奇异值检查和僵值检查5种检查方法进行质量控制实验,与同期探空资料比对,分析其应用效果。结果表明:各质量检查结果对数据质量均有一定的区分能力,且对控制参数是敏感的;数据质量以晴空最优、云天次之、降水稍差,各高度层数据质量基本相当。质量控制结果相关性分析表明各高度层上晴空相关性最好,云天次之,降水稍差,相关性都处在较高的水平上;降水情况下质量控制效果最显着。(本文来源于《干旱区地理》期刊2019年06期)

周晨,张军,乔贺[5](2019)在《MP-3000型地基微波辐射计探测性能分析》一文中研究指出本研究利用南京MP-3000型地基微波辐射计与L波段高空气象探测系统2016年逐日探测的温湿度数据进行对比分析。结果表明:微波辐射计与探空测量温、湿度具有较好的相关性和一致性,两者观测58层高度的温度、相对湿度的相关系数分别为0.98、0.59和0.86,均达到0.01显着性水平。(本文来源于《中国设备工程》期刊2019年18期)

徐桂荣,张文刚,万霞,王斌,冷亮[6](2019)在《地基微波辐射计反演的青藏高原东侧甘孜大气温湿廓线分析》一文中研究指出微波辐射计能够获取分钟级别的大气温湿廓线,可以弥补气象探空在时间分辨率上的不足。本文利用青藏高原东侧甘孜站2017年8—10月并址观测的微波辐射计和探空资料,对微波辐射计反演大气廓线的精度进行分析,并利用这些廓线探讨甘孜大气热力和云水变化特征。分析结果显示,总体上微波辐射计反演参量与探空观测之间具有高相关系数,微波辐射计反演的温度、相对湿度和水汽密度与探空观测的偏差分别为1.3℃、-2%和0.71 g·m~(-3),相应的均方差分别为2.9℃、20%和1.08 g·m~(-3),非强降水对微波辐射计观测质量的影响较小。微波辐射计与探空的温度偏差在多数高度层上小于2℃,能够达到气象业务的偏差要求。非雨天时微波辐射计与探空的相对湿度偏差在多数高度层上约为10%,雨天时相对湿度偏差在3.5 km以下小于5%。基于甘孜微波辐射计资料的统计分析发现,甘孜大气具有白天干热、夜间湿冷的日变化特征,云液态水含量白天较小、夜间较大,而且白天低层云发展较弱、云底较高,夜间低层云发展较强、云底较低。云液态水含量在云天和雨天具有相似的垂直结构,云液态水含量随高度增加先快速增大,然后在一定高度内波动变化,之后又快速变小,能够较好地指示入云和出云的特征。此外,云天低层云的云体主要处在0.1—2.5 km高度,而雨天低层云的云体分布高度范围更大为0—3.5 km高度。这些分析结果表明,微波辐射计反演大气廓线在甘孜具有可用性,能为定量研究云特征提供科学数据。(本文来源于《暴雨灾害》期刊2019年03期)

郑飒飒[7](2019)在《MWP967KV型地基微波辐射计反演产品的质量评估》一文中研究指出利用MWP967KV型地基微波辐射计和L波段探空资料,采用了平均误差、相关分析、回归分析等统计方法,评估了微波辐射计和L波段探空在降水和无降水时温度、相对湿度、水汽密度的差异,了解地基微波辐射计的性能。研究结果表明:(1)微波辐射计和探空探测温度、相对湿度和水汽密度为显着性的线性相关,两者相对湿度相关性不如温度和水汽密度高,且离散度较大。(2)无降水时,相对湿度和水汽密度平均误差小,有降水时,温度和相对湿度的均方根误差大;在低层时,无降水时温度平均误差小,水汽密度的均方根误差大,中高层时,有降水时温度平均误差小,水汽密度均方根误差大。(3)温度和水汽密度为显着性正相关;相对湿度在有降水时表现为0~2km的显着性正相关和9.25~10km的显着性负相关,无降水时表现为0~8km的显着性正相关。总体来看,微波辐射计能弥补探空时空不足的问题,相对湿度的可信度需要进一步提高,降水对微波辐射计影响较大。(本文来源于《高原山地气象研究》期刊2019年02期)

樊旭[8](2019)在《基于机器学习的半干旱地区地基微波辐射计反演算法研究》一文中研究指出大气温湿度廓线是描述大气热力和动力状态变化的重要参数。传统的系留气球探测方法可以在多种复杂天气条件下进行观测,但是运作耗费大,探测频率低,而地基微波辐射计具有全天候自动观测能力,能够提供高时间分辨率的观测资料,对提高短时临近预报的准确性、研究天气的演变过程、人工影响天气的实现具有重要意义。本文利用兰州大学SACOL站TP/WVP 3000型号地基微波辐射计观测资料和榆中站探空资料,提出了地基微波辐射计受云影响的观测亮温订正算法,选取BP神经网络算法、RBF神经网络算法、多元线性回归和SVR算法研究了多种机器学习算法在半干旱地区地基微波辐射计气象要素反演方面的适用性,并对比了观测亮温训练方案和模拟亮温训练方案在微波辐射计反演算法本地化应用的中差异;选取SVR为最优算法进行了小时分辨率的大气温度、相对湿度和水汽密度反演,检验了订正算法和SVR反演算法在半干旱地区多种大气条件下的适用性,并研究了以榆中为代表的半干旱地区大气边界层的变化特征,主要结论如下:(1)选取268 K作为判断地基微波辐射计是否受云影响的红外亮温阈值并对微波辐射计亮温观测数据进行判定,将云样本与MonoRTM模拟亮温对比可以发现云对地基微波辐射计1~7通道的观测影响较大,会造成亮温异常升高。利用模拟亮温和观测亮温基于支持向量机回归训练得到订正算法,对云样本进行订正,订正后12通道观测亮温的均方根误差均减少,其中对4、5、6通道的订正效果最为显着,但是会引起9~12通道亮温偏差增大,因此该方法仅适用于1~8通道的观测亮温订正。(2)对BP神经网络算法、RBF神经网络算法、多元线性回归和SVR算法的观测亮温和模拟亮温训练方案进行了对比,得出以下结论,就温度廓线而言在0~0.2 km的近地层,四种算法的模拟亮温训练方案均能取得较好的结果,但是在其余高度层上观测亮温训练方案效果更好;就湿度廓线而言BP神经网络算法、RBF神经网络算法和SVR算法的相对湿度廓线的对比验证结果与温度廓线类似,而OBS-MLR算法除在0.4~3.5 km的高度层更有优势外,在其余高度精度均低于SIM-MLR;就水汽密度廓线而言,四种方法水汽密度廓线训练方案的对比结果与相对湿度类似,由此可以得出叁种非线性算法的观测亮温训练方案更适用于半干旱地区微波辐射计温度、相对湿度和水汽密度的反演,而线性算法多元线性回归的观测亮温训练方案仅在大气温度廓线反演方面更有优势。(3)将观测亮温训练所得的四种反演算法进行对比可以看出,四种算法反演的温度廓线均方根误差均随高度升高而逐渐增大,在4 km以下四种算法精度较为接近,4 km以上OBS-SVR均方根误差最小;反演的相对湿度廓线在0~5 km反演结果的均方根误差均随高度逐渐增大,5 km以上均方根误差逐渐减小;OBS-SVR反演所得温度廓线的相关系数在所有高度层上均大于OBS-BP;OBS-SVR反演的水汽密度廓线的均方根误差随高度逐渐降低,其余叁种算法在0~1 km随高度升高,1 km以上随高度逐渐降低,除近地层外OBS-SVR的均方根误差均小于其他叁种算法,OBS-SVR为地基微波辐射计反演算法本地化训练最佳方案,SVR算法在半干旱地区地基微波辐射计反演算法本地化方面更有优势。(4)利用OBS-SVR反演所得2009年6月到2010年6月小时分辨率的大气温度廓线研究了以榆中为代表的半干旱地区边界层年和季节平均日变化特征显着。榆中地区在15:00达到全年日平均最大高度为1163 m,6:00达到全年日平均边界层高度最低值为304 m;大气边界层高度日变化有明显的季节性差异,最大边界层高度由夏季的1557 m减少为春季的1012 m,春、夏均存在大气边界层高度达到最大高度后维持和波动,而冬、秋大气边界到达最大值后就开始降低。(5)利用OBS-SVR分别反演晴天和阴天个例,对比研究了以榆中为代表的半干旱地区晴天和多云天气状况下边界层发展及边界层内气象要素的变化特征。晴空天气条件下,该地区大气边界层高度日变化显着,日出加热地表,促进对流发展,边界层高度开始抬升水汽由地面向上输送,日落后地面辐射冷却,温度降低,对流减弱有逆温层形成,残留层保留了日间混合边界层特征,水汽分布均匀;多云天气条件下,边界层高度没有显着的日变化,物质和能量向上输送减缓,水汽输送效应不明显。(6)利用OBS-SVR反演所得的温度、相对湿度廓线和水汽密度廓线可以完成全年多种复杂天气情况下温度、相对湿度和水汽密度反演,其反演资料能够应用于晴天和多云天气条件下的气象要素演变特征研究,说明SVR订正算法能够减少云对地基微波辐射计观测亮温的影响,提高观测亮温的反演精度,OBS-SVR训练方案训练所得的SVR反演算法具有较好的泛化能力,能够适用于半干旱地区多种天气条件下的气象要素反演,在半干旱地区地基微波辐射计反演算法本地化中具有优势。(本文来源于《兰州大学》期刊2019-05-01)

樊旭,毛文茜,吴肖燕,曲宗希,张北斗[9](2019)在《基于伪逆学习算法的地基微波辐射计反演算法研究》一文中研究指出利用兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL站)2009-2010年的地基微波辐射计亮温资料和榆中站探空资料,基于伪逆学习算法建立了应用于地基微波辐射计温度、相对湿度和水汽密度反演的神经网络(PIFN),并将反演结果与地基微波辐射计自带反演产品进行了对比,研究了伪逆学习算法在地基微波辐射计气象要素反演算法本地化的应用效果.结果表明:PIFN反演的温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差的最大值分别为6.41K,31.21%和1.5g/m3,地基微波辐射计温度、相对湿度和水汽密度产品的均方根误差最大值分别为11.93K,53.18%和3.06g/m3,与微波辐射计自带神经网络反演结果在不同高度层进行比较可以看出PIFN对2~10km、1~7km和0~3km的大气温度、相对湿度和水汽密度廓线的反演均有明显改善,伪逆学习算法能够应用于地基微波辐射计气象要素的反演算法的本地化.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期)

康晓燕,张博越,田建兵,刘娜,马学谦[10](2019)在《地基微波辐射计反演产品在青海省东部适应性研究》一文中研究指出利用2013年青海省东部西宁站(08:00和20:00两个时次)探空观测资料和同址MP-3000A型微波辐射计反演数据,分析了该地区大气温度和相对湿度的垂直分布特征,讨论了微波辐射计的反演效果,并对温度偏差较大的月份进行偏差订正。结果表明:①从高度来看,微波辐射计对低层温湿度反演明显优于高层。微波辐射计反演和探空探测年平均温度相关系数随高度上升基本呈现递减的趋势,最大在近地面,为0. 988;最小在距地10 km处,为0. 529,且通过了0. 01水平的显着性检验。而年平均相对湿度相关系数仅3. 0 km以下通过了0. 01水平的显着性检验。②从季节来看,春、夏、秋季温湿度的微波辐射计反演与探空吻合度明显好于冬季。春、夏、秋季温度相关系数均通过0. 01水平的显着性检验。春、夏、秋季相对湿度的相关系数在地面到2. 0 km处通过0. 01水平的显着性检验,而冬季在1. 5 km以下通过0. 01水平的显着性检验。③应用订正方程对温度偏差较大的月份进行了偏差订正,效果较好。(本文来源于《干旱区研究》期刊2019年02期)

地基微波辐射计论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

为提高地基微波辐射计反演大气温/湿度廓线的精度,提出了一种直接利用高垂直分辨率探空资料与地基微波辐射计观测亮温训练反演温/湿度廓线BP神经网络方案.基于地基微波辐射计的观测特点,提出了一种基于微波辐射计地面观测资料和探空资料的观测亮温综合质量控制方案,利用质量控制后的观测亮温训练BP神经网络(OBS-BP),并与基于MonoRTM辐射传输模式模拟亮温训练BP神经网络(SIM-BP)的方法进行了对比.结果表明, OBS-BP反演温度廓线的均方根误差随高度逐渐增大,范围为0.62~2.81 K,偏差范围为-0.67~0.43 K,相关系数随高度的升高逐渐减小,变化范围为0.92~0.99;相对湿度廓线的均方根误差在0~4.75 km随高度升高而增大,在4.75 km以上随高度升高而减小,范围为8.21%~24.37%,偏差范围为-3.87%~4.54%,相关系数随高度升高逐渐减小,变化范围为0.13~0.94.将OBS-BP和SIM-BP反演高时间频次的温/湿度廓线的效果进行了对比,得出OBS-BP的反演结果能更好地反映对流层内大气温/湿度演变过程,相对于利用SIM-BP的反演结果, OBS-BP反演温/湿廓线在各个高度层上均优于SIM-BP,与探空资料具有更好的一致性,更适用于实际观测中地基微波辐射计温/湿度廓线的反演.

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

地基微波辐射计论文参考文献

[1].刘晓璐,刘东升,郭丽君,雷连发,冯金燕.国产MWP967KV型地基微波辐射计探测精度[J].应用气象学报.2019

[2].樊旭,吴肖燕,曲宗希,张北斗,张文煜.地基微波辐射计反演温/湿度廓线的BP神经网络训练方案对比[J].兰州大学学报(自然科学版).2019

[3].乔贺,徐进,刘寅,周晨.地基微波辐射计温湿廓线对比试验初步分析研究[J].环境科学与管理.2019

[4].孙艳桥,汤达章,桑建人,王洋,吕晶晶.RPG_HATPRO_G4型地基微波辐射计温度数据质量控制方法与效果分析[J].干旱区地理.2019

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[7].郑飒飒.MWP967KV型地基微波辐射计反演产品的质量评估[J].高原山地气象研究.2019

[8].樊旭.基于机器学习的半干旱地区地基微波辐射计反演算法研究[D].兰州大学.2019

[9].樊旭,毛文茜,吴肖燕,曲宗希,张北斗.基于伪逆学习算法的地基微波辐射计反演算法研究[J].西南大学学报(自然科学版).2019

[10].康晓燕,张博越,田建兵,刘娜,马学谦.地基微波辐射计反演产品在青海省东部适应性研究[J].干旱区研究.2019