一、An airborne microwave radiometer and measurements of cloud liquid water（论文文献综述）
王婉,雷恒池,聂皓浩,王兆宇,郭晓军[1]（2021）在《基于机载微波辐射计探测大气水汽通道饱和问题研究》文中研究说明183.31 GHz微波辐射计在探测低含量水汽时具有优势,但也存在通道饱和问题,定量研究该问题对明确该类型仪器探测水汽能力和适用范围具有重要意义。基于天津市人工影响天气办公室增雨飞机运-12搭载的183.31 GHz微波辐射计GVR（Gband water Vapor Radiometer）,采用探空资料对该辐射计4个通道进行饱和问题研究,定量计算其饱和阈值及探测灵敏度,分析各通道水汽探测能力及适用范围。结果表明:机载微波辐射计4个通道水汽探测灵敏度及饱和阈值与观测高度有关,当水汽含量较低时,通道1（（183±1）GHz）观测高度越高灵敏度越高,通道3（（183±7）GHz）和通道4（（183±14）GHz）观测高度越高灵敏度越低,通道2（（183±3）GHz）灵敏度几乎不受观测高度影响,通道1和通道4观测高度越高积分水汽探测饱和阈值越小,观测高度越低饱和阈值越大,通道2和通道3饱和阈值几乎不受观测高度影响。晴空条件下选择水汽探测能力最强的单通道对积分水汽含量进行反演,当积分水汽含量处于0—1.3、1.3—4.0和4.0—9.8 mm时,分别选择通道1、通道2、通道3作为反演通道,不同观测高度的积分水汽含量反演均适用。云的发射作用使辐射计各通道亮温升高,亮温升高幅度与云液态水含量、云与观测高度的距离及云厚有关,云液态水含量越大,各通道水汽探测灵敏度及饱和阈值越小;云天条件下选择水汽探测能力最强的双通道对积分水汽含量进行反演,以液态水路径区间来选择合适的水汽探测通道,液态水含量越高,积分水汽可探测范围越小。要探测到0.1 mm的积分水汽含量变化,机载微波辐射计（GVR）在晴空条件下的水汽探测适用范围为0—9.8 mm,其探测能力在云天条件下减弱,水汽探测适用范围因云液态水含量不同而不同。
李青[2]（2021）在《地基微波辐射计亮温观测数据的质量评价、订正与反演应用研究》文中研究说明本文针对地基微波辐射计应用中疏于系统标定和数据订正而导致的亮温数据偏差以及云对大气温湿度反演的影响问题,根据辐射传输理论和辐射计性能开展地基微波辐射计亮温模拟计算分析和质量控制研究,细化晴空、云天样本的筛选,建立起基于晴空样本的全样本亮温数据的系统偏差订正方案;根据云天辐射传输理论定量分析云的辐射贡献,基于辐射计各通道对云的响应分析,提出“三通道法”利用微波辐射计自身三个通道的观测亮温反演云参数;提出去除“云辐射贡献”的“云影响订正”方案。北京2010年1月-2011年12月两年间的数据资料实验表明,采取了本研究所提出的上述方案,可以有效地改善地基微波辐射计观测得到的亮温数据与模拟计算的亮温数据之间的一致性,由此反演得到的大气温湿廓线与无线电探空之间的相关性得到了很大提高,误差偏差接近于零,误差均方根明显下降。由订正后的地基微波辐射计2分钟分辨率亮温数据反演得到的大气温湿剖面,可以更好地用于天气系统分析,比LV2产品明显合理。本文主要的研究内容和结论包括:（1）研究强调了天线罩和环境温度等对旁瓣的影响,提出了一种基于“晴空”条件下辐射理论分析和统计的环境干扰校正方案。基于“晴空”大气温湿度样本的计算结果分析表明,天线周围的环境温度必须考虑在内,特别是在K波段,以消除污染的天线罩和旁瓣的影响。校正后消除了亮温观测数据中的“跳跃”现象、提高了亮温观测数据自身的时间连续性和与基于NCEP-fnl数据的正演数据之间的系统一致性。利用订正后的亮温数据反演得到的大气温湿度廓线与无线电探空数据（RAOB）一致性明显提高,各高度上的偏差、均方根误差和相关系数都有明显的合理改善。利用辐射计2分钟一次的亮温数据,经订正后反演得到的大气温湿度剖面可以很好地展示大气层结的连续变化过程,连续12小时的一次逆温层生消变化个例分析表明,经亮温订正后反演得到的大气温湿度剖面所揭示的逆温层生消连续变化过程,是无线电探空数据所不能得到的,比辐射计系统自带软件提供的二级产品数据更加合理。本文所提出的这一修正方案,既可用于实时数据质量控制与系统工作状态监测,也可用于对微波辐射计在校准不当或观测环境发生改变的情况下已经积累的大量数据进行数据抢救。（2）本文针对地基辐射计观测和大气层结反演受云的影响问题,提出“三通道法”,用给定的地面微波辐射计22个观测通道中对云参数敏感的3个通道,估算出云层厚度和云水浓度,同时辨别出亮温数据的“晴空”以及“云天”样本。在此基础上,完成其余通道观测数据的“云辐射贡献”订正,以便进行温湿度反演计算。本文强调,除了对亮温数据进行质量控制以保证观测系统所提供亮温数据的稳定性和可对比性外,还应进一步进行亮温数据的"云影响校正",以去除亮温数据中云层（尤其是厚浓云层）带来的影响,然后再将数据用于大气温湿度和液体水含量等垂直廓线与剖面的反演。通过对北京两年的数据进行了分析表明,对亮温观测数据进行“云的辐射贡献”订正是必要的,订正后反演得到的温湿度廓线与剖面明显改善,与无线电探空数据（RAOB）一致性明显提高,天气变化过程个例分析更加合理。研究发现,云影响因子（CI,Cloud impact Index）越大（即云越浓厚）,云订正就越困难且越有必要。（3）将强对流降水前辐射计以2分钟时间分辨率观测得到的亮温数据进行系统订正和云影响订正后进行大气温湿度垂直廓线的反演,计算出相应的对流有效位能CAPE和对流抑制能量CIN,并应用于强对流降水前对流不稳定性的分析,能够有效捕捉到在较短时间内完成的局地对流有效位能积累过程。本文给出的一次强对流降水发生过程个例结果,印证了很多文献揭示的现象:对流有效位能在一段时间内出现波动中持续增加、然后在短时间内呈波动减小趋势,随后强对流降水发生。这对临近降水预报有一定的意义。
刘黎平[3]（2021）在《毫米波云雷达观测和反演云降水微物理及动力参数方法研究进展》文中指出云雷达是探测和反演云降水微物理及动力参数精细结构的重要手段。回顾了世界和我国云雷达观测模式、数据质量控制和数据融合方法,特别是脉冲压缩、相干积累和非相干积累技术在提高云雷达灵敏度的应用,分析了基于回波强度与粒子下落速度关系、单波段云雷达小粒子跟踪方法、双波段云雷达回波强度谱密度比值方法等空气垂直运动速度反演和雨滴谱反演方法,并讨论了这些方法的特色,为今后云雷达观测方法设定和数据分析提供参考。
窦芳丽,商建,吴琼,谷松岩[4]（2020）在《风云三号卫星被动微波反演海洋上空云液态水含量》文中研究说明云液态水含量是气候和水循环研究的重要云微物理参数,也是目前气候变化研究中的最不确定因素之一。通过极轨气象卫星被动微波观测的光谱和极化特征能够实现对云液态水含量的直接测量,本文介绍了一种基于风云三号卫星微波成像仪（MWRI）观测亮温的全天候云液态水含量反演算法,利用快速辐射传输模式、云模型和大气廓线库建立MWRI模拟亮温库并训练反演系数的宽气候态物理算法可以保证算法系数在不同季节和不同地区的适应性。同时提出了一种基于观测增量（O-B）筛选晴空像元并对算法系数及比例因子进行订正的方法。利用统计直方图方法和卫星间交叉比对方法对反演产品精度进行了检验,统计直方图方法检验结果表明,FY-3C云水反演误差为0.028 mm,FY-3D为0.025 mm,与国外同类产品的精度相当;与低轨卫星微波辐射计GMI云水产品的交叉比对结果表明,两者具有较高一致性,均方根误差为0.0325 mm。FY-3C/3D CLW产品目前已经投入业务应用,上下午星组网能够一天内基本覆盖全球,实现全球云水分布监测。
徐继伟[5]（2020）在《气溶胶和水云宏微观参数的激光与微波联合遥感反演》文中提出气溶胶和云是大气重要的组成部分,其辐射效应在气候变化和评估中具有较强的不确定性,这与气溶胶和云自身的参数有关。激光雷达和毫米波雷达具有观测连续性好,时、空分辨率高等特点,是遥感探测气溶胶和云的有效技术手段。激光雷达和毫米波雷达对气溶胶和云宏、微观参数的协同观测,发挥了激光短波段探测气溶胶和冰晶小粒子,微波长波段探测云和降水的优势,一方面为气溶胶和云宏、微观参数的反演提供更多的信息,另一方面为气溶胶和云相互作用实验研究提供不可或缺的有效途径。精确反演气溶胶和云的宏、微观参数,是研究其辐射效应和相互作用的前提。宏观参数包括光学厚度、几何高度等,反演方法比较直接,难度较低。微观参数主要包括尺度大小、单次散射反照率等,反演方法比较复杂,难度较高。本文对气溶胶微观参数的反演,使用了激光雷达在山西文水实验中观测得到的数据,该雷达是一台自行研制的多波长拉曼偏振激光雷达。对其中两个时间段的雷达数据进行反演,得到了气溶胶的光学参数3β+2α,即三波长后向散射系数（355 nm,532 nm,1064 nm波长）和两波长消光系数（355 nm,532 nm波长）,然后在米散射理论的基础上建立正演模型并用于实际探测数据气溶胶谱分布的反演,得到了气溶胶的微物理参数包括尺度谱、复折射指数以及单次散射反照率等。与常用的正则化方法不同,本文使用气溶胶组分模态构建气溶胶谱分布基函数并考虑了相对湿度对气溶胶的影响。将激光雷达数据反演得到的气溶胶粒子数浓度、体积浓度、有效粒子半径与同时进行的飞机采样探测结果进行了比较,结果表明在直径为0.1 um～3 um的范围内,2013年8月8日两者的结果具有较好的一致性。对云宏、微观参数的反演利用了三个月的激光雷达和毫米波雷达在合肥的联合观测实验数据。分析了激光雷达和毫米波雷达在观测云宏观特征方面的优势和劣势,并通过联合反演算法得到了云的宏观参数和垂直分布特征。理论模拟了激光雷达和毫米波雷达对水云粒子谱分布的联合反演方法,将其应用到实际测量中,得到了云滴粒子尺度谱和液态水含量廓线。结果表明,激光雷达和毫米波雷达联合反演可以得到更好的云宏观参数,在此基础上,联合反演水云的微物理参数,相比单用毫米波雷达数据的反演方法可以减少假设条件,改善云微物理参数的反演精度。除了地基遥感,还将星载激光雷达CALIOP（/CALIPSO）和毫米波雷达CPR（/CloudSat）十年观测数据,与MODIS卫星反演的云微物理参数产品相结合,研究了东亚地区气溶胶对水云宏、微观参数的影响,给出了气溶胶和水云在东亚地区的分布特征,分析了气溶胶光学厚度与水云粒子有效半径和降水云比例之间的关系。结果表明,当云液态水路径较小时,云滴有效半径和气溶胶的光学厚度存在正相关关系;当云液态水路径较大时,两者存在负相关关系。这可能与海陆的气象条件和气溶胶类型有关,需要进一步研究。
周迪[6]（2019）在《微波遥感大气参数的反演与数值优化方法研究及应用》文中研究表明近代以来,微波遥感技术以其高稳定性、可靠性以及智能化等特点逐渐被应用在大气探测领域,同时其24小时不间断测量能力成功解决了传统探空数据低时间分辨率的问题,使得人们能够实时的掌握大气运动状态。然而在实际应用中,较低的算法执行效率和数据准确性使得微波遥感技术仍无法完全替代探空测量。高精度的微波遥感技术已成为大气探测领域的难点之一。为提高微波遥感大气参数的精度和效率,本文以地面以上十公里范围内的大气参数为研究对象,首先对当前的大气测量方法进行总结,概述了微波遥感技术的发展以及当前无源微波遥感设备的组成和原理,然后对大气微波辐射传输的物理过程、大气参数反演方法、微波遥感输出数据的后验修正方法以及大气状态与大气微波辐射间的关系四个关键问题进行重点研究,并得出相关的研究结论。本文第一部分详细分析了微波辐射在大气中传输的物理过程,根据微波辐射与大气分子间相互作用的物理规律,建立了下行大气微波辐射传输的物理模型,给出了大气中影响微波辐射传输的物理量和数学计算模型。根据建立的数学模型,课题利用实测数据计算得到大气对不同频率微波辐射的衰减系数,然后据此得到不同频率点的下行大气辐射亮温。在此基础上,本部分研究了不同频率辐射亮温的特性和其蕴含的不同高度的大气信息,验证了微波遥感大气温度和水汽参数的可行性,然后对微波遥感设备的组成结构和运行原理进行分析,并对课题使用的实验平台进行说明。本文第二部分在得到精确正演过程的基础上,重点研究了基于神经网络的大气参数反演方法。传统反演方法将地面起十公里范围内大气层作为一个整体,这导致神经网络训练过程的低效率和低准确率。为解决该问题,本文首先对神经网络训练算法进行研究。研究表明传统训练算法训练过程中,神经网络输出存在振荡现象,较大程度的延长了收敛时间。针对该现象,本文提出了渐进训练算法。渐进训练算法兼顾代价函数和网络输出两方面,根据两次训练迭代的网络模型参数利用局部线性化和加权均值方法直接确定网络参数的更新值,有效避免了学习率参数和网络输出振荡。为进一步提高效率,本文对十公里范围内的大气参数进行研究,将云层对大气微波辐射传输的影响考虑在内,并依据历史微波遥感数据对传统神经网络反演的结果特征进行分析,得出了不同高度大气参数的误差特征,最终将十公里范围内的大气按云层分布和误差特征分为三大层。本部分针对得到的三个大气分层,分别建立相应的神经网络,最终得到大气参数的分层反演方法,再利用实测数据设计实验以验证提出算法的可行性和有效性。本文第三部分对微波遥感数据进行质量控制和数值修正。主要针对微波遥感输出的大气参数进行二次检验,确保输出数据符合大气物理规律。研究发现将微波遥感测量的大气参数输入大气微波辐射传输模式得到的辐射亮温与观测的亮温数据无法有效的吻合。针对该问题本文提出了后验数值修正方法。根据微波辐射在大气中传输的物理过程,本文分析了下行大气微波辐射亮温对大气层中任意高度点大气温度变化的响应,推导了下行大气辐射亮温与大气温度参数之间权值函数的数学表达式,并结合实际数据给出了氧气波段五个通道权值函数的计算值。在此基础上,建立了后验数值修正算法详细数学模型,并利用实际测量数据设计实验,然后结合实验结果对算法的性能进行分析和评价并给出结论。最后,本文建立了降水天气下大气状态和大气辐射之间的关系,并据此对降水前两小时大气辐射亮温变化进行研究,然后对降水事件进行预测。针对大气辐射亮温的季节性差异,本文提出亮温变化比率的概念对亮温进行转换,从而实现亮温数据的一致性。根据晴天与降水天亮温变化比率之间的差异,挑选四组最具代表性观测通道,然后利用线性和指数函数提取降水前两小时的变化比率特征。为降低预测数据的维度和计算量,论文采用测量数据与特征方程间的相关系数来表征降水事件,然后分别利用神经网络和贝叶斯网络模型实现降水预测,最后根据实验结果对两种预测方法的性能进行评价。
陈冠宇,艾未华,陆文,冯梦延[7]（2019）在《一维综合孔径微波辐射计遥感海面温度的敏感性分析》文中指出一维综合孔径微波辐射计能够有效提高观测的空间分辨率,其观测入射角通常在0°～55°范围内变化。为了开发适用于一维综合孔径微波辐射计的海面温度反演算法,需要评估其观测亮温对海洋大气环境要素的敏感性。利用海面发射率模型和大气辐射传输模型,构建了适用于一维综合孔径微波辐射计的微波海洋大气辐射传输模式,研究了C波段垂直和水平极化微波辐射亮温在不同入射角下对海洋大气环境要素的敏感性变化情况,并定量计算了相应的敏感系数。结果表明:垂直和水平极化亮温对海洋大气环境要素的敏感性表现出不同的特性。随着入射角的增大,垂直极化亮温对海面温度的敏感性增强,对海面风场的敏感性相对减弱;水平极化亮温则相反。由大气水汽含量和云液态水含量误差引入的垂直和水平极化亮温误差随入射角增大而增大,但是,即使在55°的大入射角下垂直和水平极化亮温误差仍小于0.12 K。对于海面温度反演精度优于1 K的要求,一维综合孔径微波辐射计的测温精度需优于0.6 K。研究结果对于一维综合孔径微波辐射计海面温度反演算法的研究和载荷设计具有一定的理论指导意义。
陈冠宇[8]（2018）在《一维综合孔径微波辐射计海面温度遥感技术研究》文中研究表明海面温度在全球气候变化和长期天气过程中起着重要作用,是海气界面水循环和能量循环中的重要参数,对全球水循环和全球表面的能量收支平衡也具有重要作用。针对实孔径微波辐射计遥感海面温度空间分辨率低的缺点,本文利用一维综合孔径微波辐射计开展海面温度遥感的相关技术研究,以反演获取高空间分辨率的海面温度产品。本文主要研究内容如下:（1）构建了适用于C波段一维综合孔径微波辐射计的完整海洋大气辐射传输正演模型框架,针对一维综合孔径微波辐射计多入射角观测特点,分析了多入射角条件下垂直极化和水平极化亮温对海水盐度、海面温度、海面风速、海面相对风向、大气水汽含量和云液态水含量的敏感性,计算了相关的敏感系数,对一维综合孔径微波辐射计载荷设计提出了建议。（2）结合一维综合孔径微波辐射计的系统参数,利用构建的完整海洋大气辐射传输正演模型框架和综合孔径微波辐射计亮温成像算法,研究了从目标场景辐射亮温转化到可见度函数,再从可见度函数重构得到目标场景亮温图像的过程。最后,对一维综合孔径微波辐射计的场景亮温图像进行了仿真,按照理论计算其空间角分辨率可达到0.43°,对于900km的卫星轨道高度,星下点的空间分辨率大约为7.8km。（3）首次利用物理反演算法和经验反演算法针对一维综合孔径微波辐射计亮温仿真数据,开展海面温度反演实验。对于物理反演算法,分析了辐射计定标精度和辅助数据误差对海面温度反演精度的影响,并定量计算了相应的海面温度反演误差;对于经验反演算法,基于BP神经网络设计了适用于多入射角的海面温度反演算法,验证了神经网络方法的准确性,并分析了观测亮温误差和辅助数据误差对海面温度反演结果的影响。（4）设计了用于一维综合孔径微波辐射计海面温度正反演仿真分析的可视化软件,可以快速、直观地对一维综合孔径微波辐射计观测亮温进行仿真,对海面温度反演误差进行分析。
王婉,雷恒池,王兆宇,郭晓军,聂皓浩[9]（2018）在《机载微波辐射计亮温数据中RFI识别方法研究》文中指出机载微波辐射计（G-band water Vapor Radiometer,GVR）在使用过程中发现存在无线电频率干扰信号（Radio-Frequency Interference,RFI）,为准确使用数据,需对干扰信号进行识别和订正。在分析多种RFI识别方法在GVR数据中的适用性基础上,根据GVR探测及定标原理提出适用于GVR的RFI识别和订正方案。采用该方案对天津市2016年11月20日一次GVR亮温数据进行识别和订正,结果表明,该方法能较好的识别出各通道亮温数据中的RFI信号;RFI存在于多个通道中,时空分布无规律,具有随机性,为干扰源确定带来较大困难;RFI在亮温数据中除少数以孤立点形式存在,多数为连续干扰点,连续干扰点越多,订正效果越差,当连续干扰点较多时建议剔除该部分数据。RFI订正前后的反演结果对比分析表明,多数情况下,RFI的存在使得垂直累积水汽和垂直累积液态水含量值被高估,少数值被低估,单个通道做订正对反演结果的影响不同。
王婉,雷恒池,郭晓军,王兆宇,陈超,王彦,吴彬贵[10]（2018）在《GVR机载微波辐射计反演算法适用性分析》文中研究表明为研究GVR（G-band water Vapor Radiometer）机载微波辐射计自带反演算法在天津地区的适用性,将2016年北京探空资料分成春夏秋冬,对垂直累积液态水和垂直累积水汽的反演精度进行数值模拟检验。结果表明:垂直累积液态水反演精度随高度变化不明显,春夏秋冬4个季节反演结果相对偏差值范围分别为29%78%、31%71%、36%67%、35%79%,绝对偏差值范围分别为0.040.492 mm、0.0750.294 mm、0.0740.315mm、0.1160.347mm;垂直累积水汽反演精度随高度降低（3000m以上降低更为明显）,春、夏、秋、冬4个季节相对偏差3000m以下时分别为2.6%20.8%、7.9%19.1%、4.3%16.5%、3.4%14.2%,3000m以上时分别为6.4%89.7%、12.5%36.9%、13.2%50%、11.8%301%。与其他类型机载微波辐射计反演精度及GVR在北极地区地基观测反演精度相比,GVR自带反演算法在天津地区的垂直累积液态水和垂直累积水汽反演精度明显偏低。
二、An airborne microwave radiometer and measurements of cloud liquid water（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、An airborne microwave radiometer and measurements of cloud liquid water（论文提纲范文）
（2）地基微波辐射计亮温观测数据的质量评价、订正与反演应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 地基微波辐射计在大气遥感探测中的应用发展简介 |
| 1.3 地基微波辐射计数据质量控制以及反演的研究进展 |
| 1.3.1 辐射计数据质量控制的研究进展 |
| 1.3.2 辐射计一级数据反演的研究进展 |
| 1.3.3 辐射计二级数据在对流性天气监测中的应用研究进展 |
| 1.4 问题的提出 |
| 1.5 本文的研究内容以及论文结构 |
| 第二章 微波辐射传输理论、辐射计工作原理及本文所用数据 |
| 2.1 热辐射理论 |
| 2.1.1 极化方式 |
| 2.1.2 Kirchhoff定律 |
| 2.1.3 普朗克定律和瑞利-金斯近似 |
| 2.1.4 亮温度 |
| 2.2 辐射传输方程的表达 |
| 2.3 大气微波吸收模式 |
| 2.3.1 大气成分和吸收气体 |
| 2.3.2 大气吸收谱线理论 |
| 2.3.3 氧气、水汽吸收计算 |
| 2.3.4 云水吸收计算 |
| 2.4 地基微波辐射传输模型以及亮温模拟计算流程 |
| 2.5 辐射计工作原理及亮温数据质量控制流程 |
| 2.5.1 地基微波辐射计工作原理介绍 |
| 2.5.2 辐射计亮温数据质量控制 |
| 2.5.3 数据质量控制的流程 |
| 2.6 本文所用数据 |
| 2.6.1 地基微波辐射计数据 |
| 2.6.2 RAOB、NCEP-fnl、ERA5等数据 |
| 第三章 基于“晴空”样本的一级数据评价和系统订正研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 “系统订正”理论与方法 |
| 3.3 使用资料 |
| 3.3.1 地基辐射计数据 |
| 3.3.2 “晴空”概念以及“晴空”时次筛选 |
| 3.4 系统订正效果分析 |
| 3.4.1 “系统订正”前后的亮温对比评价 |
| 3.4.2 基于“系统订正”后亮温数据的温湿廓线反演和结果分析 |
| 3.5 基于系统订正后亮温数据反演的大气温湿度剖面在天气过程中的应用分析 |
| 3.5.1 一次逆温层过程的遥感反演分析 |
| 3.5.2 一次夏季降水前后的水汽监测 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 一级亮温数据的“云影响”订正研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 云天微波遥感理论 |
| 4.3 云天亮温订正与温湿廓线反演方法 |
| 4.3.1 “云天”模拟计算样本构建与云影响因子(CI) |
| 4.3.2 基于模拟样本的云亮温贡献特征分析 |
| 4.3.3 云水浓度和云厚度的估计方法——“三通道法” |
| 4.3.4 云天亮温的云影响订正方法——“亮温扣除法” |
| 4.4 实测数据云影响订正效果分析 |
| 4.4.1 实测数据“云天”样本提取 |
| 4.4.2 效果评价方法 |
| 4.4.3 实测数据“云订正”前后的亮温对比分析、温湿廓线反演和结果分析 |
| 4.4.4 云参数对云订正和大气温湿度廓线反演效果的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 地基微波辐射计数据在对流性天气监测中的应用研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 CAPE和CIN值 |
| 5.2.1 CAPE和CIN的定义 |
| 5.2.2 高时间分辨率大气廓线数据集的构建方法 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 .“三通道法”得到的云变化 |
| 5.3.2 降水前大气层结的高时间分辨率数据变化 |
| 5.3.3 .降水前CAPE和CIN的高时间分辨率数据变化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 论文的特色和创新点 |
| 6.3 存在的问题以及工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（3）毫米波云雷达观测和反演云降水微物理及动力参数方法研究进展（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 云雷达观测方法和数据质量控制方法 |
| 1.1 云雷达观测模式设计和数据融合方法 |
| 1.2 多模式云雷达基数据融合方法 |
| 1.3 多普勒功率谱的质量控制和融合 |
| 2 云内空气垂直运动速度反演方法 |
| 2.1 回波强度与粒子下落速度关系方法 |
| 2.2 小粒子跟踪方法 |
| 2.3 W波段云雷达Mie散射效应方法 |
| 2.4 双波段云雷达功率谱方法 |
| 3 云降水微物理参数反演方法 |
| 3.1 基于回波强度的含水量反演方法 |
| 3.2 微波辐射计和云雷达联合反演含水量方法 |
| 3.3 双波段云雷达含水量廓线和滴谱反演方法 |
| 3.4 单波段云雷达多普勒功率谱的雨滴谱反演方法 |
| 3.5 双波段云雷达多普勒功率谱方法 |
| 4 讨论 |
（4）风云三号卫星被动微波反演海洋上空云液态水含量（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 CLW产品反演算法 |
| 2.1 反演算法原理 |
| 2.1.1 非降水云反演 |
| 2.1.2 有降水云反演 |
| 2.2 算法模式设置 |
| 2.3 反演参数订正 |
| 3 CLW产品精度检验 |
| 3.1 检验数据和方法介绍 |
| 3.1.1 国外同类微波云水产品 |
| 3.1.2 再分析资料 |
| 3.1.3 检验方法介绍 |
| 3.2 检验结果分析 |
| 3.2.1 基于统计直方图的检验结果 |
| 3.2.2 卫星间交叉比对结果 |
| 3.2.3个例分析 |
| 3.2.3.1 FY-3C/3D日产品分析 |
| 3.2.3.2热带气旋个例分析 |
| 4 结论 |
（5）气溶胶和水云宏微观参数的激光与微波联合遥感反演（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 大气气溶胶及其源和汇 |
| 1.2 水云的特征 |
| 1.3 大气气溶胶的气候效应 |
| 1.4 激光遥感大气气溶胶参数 |
| 1.5 激光、微波联合遥感水云的宏、微观参数 |
| 1.6 研究目的、意义和目前的研究现状 |
| 1.7 论文的创新性和主要内容 |
| 第2章 实验遥感探测设备介绍 |
| 2.1 多波长拉曼偏振激光雷达系统 |
| 2.2 多波长水汽气溶胶激光雷达系统 |
| 2.3 毫米波雷达系统 |
| 第3章 气溶胶光学和微物理参数的反演 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 激光雷达数据预处理 |
| 3.3 气溶胶光学参数的反演 |
| 3.3.1 Mie散射技术反演气溶胶光学参数的方法 |
| 3.3.2 Raman-Mie散射技术反演气溶胶光学参数的方法 |
| 3.3.3 退偏振比的计算方法 |
| 3.3.4 利用实验观测数据反演气溶胶的光学参数 |
| 3.4 气溶胶微物理参数的反演 |
| 3.4.1 气溶胶的谱分布模型 |
| 3.4.2 利用Mie散射理论构建正演模型 |
| 3.4.3 气溶胶谱分布反演方法 |
| 3.4.4 谱分布理论模拟研究 |
| 3.4.5 实验反演结果和机载观测结果的对比 |
| 3.5 本章总结 |
| 第4章 云宏微观参数的反演 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 毫米波雷达数据预处理 |
| 4.3 云宏观参数的反演 |
| 4.4 水云相态的识别方法 |
| 4.5 激光、微波联合反演云微物理参数的方法 |
| 4.6 本章总结 |
| 第5章 大气气溶胶与水云相互作用的星载观测 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 星载观测与数据介绍 |
| 5.3 东亚地区气溶胶与水云的分布特征 |
| 5.4 气溶胶光学厚度与水云粒子有效半径的关系 |
| 5.5 本章总结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 论文的创新性 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 缩写 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（6）微波遥感大气参数的反演与数值优化方法研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 博士学位论文创新成果自评表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 无源微波遥感大气参数的优势 |
| 1.3 无源微波遥感大气参数方法研究进展及存在的不足 |
| 1.3.1 微波辐射测量与反演算法研究进展 |
| 1.3.2 大气参数质量控制研究进展 |
| 1.3.3 微波遥感技术预测降水研究进展 |
| 1.4 论文主要内容和结构安排 |
| 第2章 微波遥感大气参数的理论与方法 |
| 2.1 大气参数测量基本理论 |
| 2.2 无源微波遥感大气参数基本原理 |
| 2.2.1 大气微波辐射理论 |
| 2.2.2 大气微波辐射亮温计算模型 |
| 2.3 微波辐射计原理及实验平台分析 |
| 2.3.1 微波辐射计组成结构 |
| 2.3.2 微波辐射计工作原理分析 |
| 2.3.3 微波辐射计标定方法及误差源 |
| 2.3.4 课题实验平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于神经网络的大气参数反演方法研究与改进 |
| 3.1 基于神经网络的大气参数反演算法研究 |
| 3.2 神经网络训练方法优化与改进 |
| 3.2.1 网络参数雅可比矩阵计算方法研究 |
| 3.2.2 神经网络渐进训练算法 |
| 3.3 改进算法实验设计及结果分析 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 实验设计 |
| 3.3.3 实验结果及分析 |
| 3.4 大气参数分层反演算法 |
| 3.4.1 大气云分类分析 |
| 3.4.2 大气参数统计误差特性分析 |
| 3.4.3 分层反演算法及其实验设计 |
| 3.4.4 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 微波遥感大气参数的数值优化算法研究 |
| 4.1 大气廓线参数遥感测量及数据质量控制 |
| 4.2 大气温度廓线后验修正方法 |
| 4.2.1 宇宙辐射对下行辐射亮温的影响 |
| 4.2.2 大气温度变化对下行辐射亮温的影响 |
| 4.2.3 大气温度廓线后验修正 |
| 4.3 后验修正方法实验设计 |
| 4.3.1 数据来源及处理 |
| 4.3.2 实验设计 |
| 4.4 实验结果及其分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 微波遥感大气亮温在降水预测中的应用 |
| 5.1 微波遥感大气亮温预测降水方法研究 |
| 5.1.1 降水前大气亮温变化分析 |
| 5.1.2 特征通道亮温验证及特征提取 |
| 5.2 降水预测实验设计 |
| 5.3 实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 附录A 高空全月观测数据归档格式(G格式） |
（7）一维综合孔径微波辐射计遥感海面温度的敏感性分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 微波辐射传输模型 |
| 2.1 海面发射率模型 |
| 2.2 大气辐射传输模型 |
| 3 亮温对海洋大气环境要素的敏感性分析 |
| 3.1 亮温对海洋环境要素的敏感性分析 |
| 3.1.1 海面温度敏感性分析 |
| 3.1.2 海面风场敏感性分析 |
| 3.2 亮温对大气参数的敏感性分析 |
| 3.2.1 大气水汽含量敏感性分析 |
| 3.2.2 云液态水含量敏感性分析 |
| 4 结论 |
（8）一维综合孔径微波辐射计海面温度遥感技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综合孔径微波辐射计研究现状 |
| 1.2.2 海面温度反演算法研究现状 |
| 1.2.3 面临的主要问题 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第二章 辐射传输模型框架及海洋大气环境要素敏感性分析 |
| 2.1 辐射传输模型框架 |
| 2.1.1 粗糙海面亮温模型 |
| 2.1.2 大气辐射传输模型 |
| 2.2 海洋大气环境要素敏感性分析 |
| 2.2.1 亮温对海洋环境要素的敏感性分析 |
| 2.2.2 亮温对大气环境要素的敏感性分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 一维综合孔径微波辐射计亮温成像仿真 |
| 3.1 综合孔径微波辐射计成像原理 |
| 3.1.1 二元相关干涉测量 |
| 3.1.2 可见度函数 |
| 3.1.3 亮温图像重构 |
| 3.1.4 综合孔径微波辐射计空间分辨率 |
| 3.2 一维综合孔径微波辐射计参数 |
| 3.3 场景亮温图像仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 一维综合孔径微波辐射计海面温度反演算法 |
| 4.1 物理反演算法 |
| 4.1.1 理论基础 |
| 4.1.2 数据说明 |
| 4.1.3 反演结果及分析 |
| 4.2 经验反演算法 |
| 4.2.1 理论基础 |
| 4.2.2 数据说明 |
| 4.2.3 反演结果及分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 一维综合孔径微波辐射计海面温度正反演软件设计 |
| 5.1 软件总体设计 |
| 5.2 正演模块 |
| 5.2.1 亮温仿真模块 |
| 5.2.2 亮温敏感性分析模块 |
| 5.3 反演模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 一、论文主要工作 |
| 二、论文创新点 |
| 三、论文存在问题及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（10）GVR机载微波辐射计反演算法适用性分析（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 机载微波辐射计垂直累积水汽和液态水反演 |
| 1.1 微波辐射传输方程 |
| 1.2 数学反演方法 |
| 2 GVR自带反演算法及在天津地区适用性分析 |
| 2.1 数据及分类 |
| 2.2 模拟检验方法 |
| 2.3 模拟检验结果 |
| 3 结论 |
四、An airborne microwave radiometer and measurements of cloud liquid water（论文参考文献）
- [1]基于机载微波辐射计探测大气水汽通道饱和问题研究[J]. 王婉,雷恒池,聂皓浩,王兆宇,郭晓军. 气象学报, 2021(03)
- [2]地基微波辐射计亮温观测数据的质量评价、订正与反演应用研究[D]. 李青. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [3]毫米波云雷达观测和反演云降水微物理及动力参数方法研究进展[J]. 刘黎平. 暴雨灾害, 2021(03)
- [4]风云三号卫星被动微波反演海洋上空云液态水含量[J]. 窦芳丽,商建,吴琼,谷松岩. 遥感学报, 2020(06)
- [5]气溶胶和水云宏微观参数的激光与微波联合遥感反演[D]. 徐继伟. 中国科学技术大学, 2020
- [6]微波遥感大气参数的反演与数值优化方法研究及应用[D]. 周迪. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [7]一维综合孔径微波辐射计遥感海面温度的敏感性分析[J]. 陈冠宇,艾未华,陆文,冯梦延. 海洋学报, 2019(03)
- [8]一维综合孔径微波辐射计海面温度遥感技术研究[D]. 陈冠宇. 国防科技大学, 2018(01)
- [9]机载微波辐射计亮温数据中RFI识别方法研究[J]. 王婉,雷恒池,王兆宇,郭晓军,聂皓浩. 高原气象, 2018(04)
- [10]GVR机载微波辐射计反演算法适用性分析[J]. 王婉,雷恒池,郭晓军,王兆宇,陈超,王彦,吴彬贵. 气象科技, 2018(03)
标签：气溶胶论文; 微波辐射论文; 宇宙微波辐射背景论文; 孔径分布论文; 微波遥感论文;