[发明专利]一种基于一维变分算法的冰云廓线反演方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于一维变分算法的冰云廓线反演方法及系统，属于微波遥感及探测技术领域，包括：将冰粒子的高度范围划分为不同的高度类别，获得各高度类别对应的历史冰廓线和先验冰廓线，并获得历史霰廓线和先验霰廓线；利用一维变分算法从183GHz频段的冰云观测亮温T₁反演霰廓线GWC；根据目标频段内冰云的观测亮温T₂反演冰廓线的等效高度，以确定对应的高度类别C；将霰廓线GWC中高度类别C对应的霰廓线GWC_C作为背景场，根据高度类别C对应的历史冰廓线和先验冰廓线，利用一维变分算法从观测亮温T₂中反演高度类别C对应的冰廓线IWC；以霰廓线GWC和所有高度类别对应的冰廓线共同作为冰云廓线的反演结果。本发明能够有效提高冰云廓线的反演精度。

技术领域

本发明属于微波遥感及探测技术领域，更具体地，涉及一种基于一维变分算法的冰云廓线反演方法及系统。

背景技术

冰云对地球能量循环和水汽循环都有着明显的影响，因此研究冰云粒子的物理结构特性，对大气辐射传输模式、气候气象云模式和灾害天气预报等研究领域都具有重要意义。从卫星观测资料中及时、准确的反演冰云廓线，是研究冰云粒子的一个非常重要的手段。

冰云中冰晶粒子尺寸主要集中在20-600微米，相较于微波只能探测较大尺寸粒子、红外频段只能探测较小尺寸粒子，太赫兹频段由于其波长范围与冰云粒子尺寸分布接近，使用被动遥感方式的星载太赫兹波辐射计在冰云探测上具有独特优势。太赫兹波辐射计的直接观测资料为微波亮温数据，在观测得到冰云的亮温数据后，需要使用数学反演算法从观测亮温数据中反演得到冰云廓线。

目前用于地球遥感的反演算法主要包括统计回归法、神经网络法、物理法这几种类型，这些太赫兹冰云探测研究通常将冰云视为仅由冰粒子构成，在从亮温数据反演冰云廓线时，也仅反演冰粒子参数。但是，冰云的冰相离子实际上除了固态的冰粒子(Ice)外，还存在由空气、液态水和固态冰混合构成的霰粒子(Graupel)，这两种冰相离子的介电常数、粒径分布都有一定差异，因此，冰云中霰粒子对于观测亮温的影响是不同忽视的。现有的太赫兹冰云探测方法仅反演冰粒子参数，反演得到的冰云廓线与真实的冰云廓线存在一定的差异。此外，冰廓线垂直分布复杂，分布在不同高度上，而现有的冰云廓线反演方法并未考虑冰廓线垂直分布不均的问题，所反演得到的冰廓线数据的准确度不高。总的来说，现有的冰云廓线反演方法所反演得到的冰云廓线的准确度仍有待进一步提高。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种基于一维变分算法的冰云廓线反演方法及系统，其目的在于，提高冰云廓线的反演精度。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于一维变分算法的冰云廓线反演方法，包括：

预先将冰云中冰粒子分布的高度范围划分为不同的高度类别；对于每一个高度类别，根据该高度类别所对应的历史冰云数据统计该高度类别对应的历史冰廓线，并反演得到该高度类别对应的先验冰廓线；

根据历史冰云数据统计历史霰廓线，并反演得到先验霰廓线；

根据历史霰廓线和先验霰廓线，利用一维变分算法从183GHz频段的冰云观测亮温T₁反演得到冰云中的霰廓线GWC；

根据目标频段内冰云的观测亮温T₂反演得到冰云中冰廓线的等效高度，以根据等效高度确定对应的高度类别C；

从反演得到的霰廓线GWC中提取高度类别C对应的霰廓线GWC_C作为背景场，根据高度类别C对应的历史冰廓线和先验冰廓线，利用一维变分算法从观测亮温T₂中反演得到冰云中高度类别C对应的冰廓线IWC；

以霰廓线GWC和所有高度类别对应的冰廓线共同作为冰云廓线的反演结果。