基于徑向基神經網絡的地基微波輻射計反演算法研究

作者：樊旭,黃穎,冷文楠,張北斗,張文煜,王國印

摘要：利用蘭州大學半干旱氣候與環境觀測站(SACOL站)2009—2010年的地基微波輻射計亮溫資料和榆中站探空資料,建立了應用于地基微波輻射計溫度、相對濕度和水汽密度反演的徑向基神經網絡,并將反演結果與地基微波輻射計自帶反演產品進行了對比,探究了徑向基神經網絡在地基微波輻射計氣象要素反演算法本地化的應用效果。結果表明:徑向基神經網絡反演的溫度、相對濕度和水汽密度的均方根誤差最大值分別為2.72 K、22.32%和0.73 g·m^-3,在所有高度層上徑向基神經網絡的反演結果均優于微波輻射計,反演產品對2—10 km、1—7 km、0—3 km的大氣溫度、相對濕度和水汽密度廓線的反演均有明顯改善,徑向基神經網絡能夠應用于地基微波輻射計氣象要素的反演算法的本地化。

發文機構：蘭州大學大氣科學學院/半干旱氣候變化教育部重點實驗室 鄭州大學地球科學與技術學院 復旦大學大氣與海洋科學系/大氣科學研究院

關鍵詞：地基微波輻射計徑向基神經網絡溫濕度水汽密度Ground-based microwave radiometerRadial basis function neural networkTemperature and humidity profileWater vapor density

分類號： P407.7[天文地球—大氣科學及氣象學]