[发明专利]大气热力结构的反演方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本发明提供了一种大气热力结构的反演方法，该反演方法包括：确定观测算子；针对于不同的观测场景相应构建大气热力结构的背景场和背景场协方差矩阵、以及观测算子误差矩阵；获取微波探测仪的待反演观测数据，并对与待反演观测数据相对应的观测场景进行识别；根据识别结果选择相应的背景场、背景场协方差矩阵以及观测算子误差矩阵；将观测算子、待反演观测数据、以及根据识别结果选择的背景场、背景场协方差矩阵和观测算子误差代入变分代价函数，通过迭代的方式反演得到大气热力结构。相应地，本发明还提供了一种大气热力结构的反演装置、设备以及存储介质。实施本发明可以提高大气热力结构的反演精度。

技术领域

本发明涉及大气反演技术领域，尤其涉及一种大气热力结构的反演方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

微波探测仪具有一定的穿云透雨能力，在气象领域用于探测大气廓线，例如温度廓线、湿度廓线、云水廓线、雨水廓线、霰廓线等。目前国际上气象卫星搭载的主流微波探测仪包括美国NPP卫星和J1卫星搭载的ATMS仪器、欧洲METOP系列卫星及美国NOAA系列卫星搭载的AMSU仪器、美国国防气象卫星搭载的SSMI/S仪器、以及中国风云气象卫星搭载的MWTS/MWHS仪器等。

由于微波探测仪的直接观测数据是辐射或亮温，所以需要通过对微波探测仪的观测数据进行反演才能得到相应的大气廓线。目前国际上业务化运行的星载微波探测仪大气反演系统主要基于一维变分(1-Dimensional VARiation，1DVAR)算法实现，其实现过程如下：基于给定的大气廓线背景场和背景场协方差矩阵、观测算子以及观测算子误差矩阵，通过变分迭代在误差收敛条件下反演得到大气廓线。

上述现有反演过程的问题在于：整个反演过程中大气廓线背景场和背景场协方差矩阵、以及观测算子误差矩阵是给定不变的，但实际上，在不同观测时间、不同观测位置以及不同天气条件下(即不同观测场景下)，大气背景廓线存在较大的差异，观测算子的误差也不尽相同。这种情况下，简单粗暴地利用给定不变的大气廓线背景场和背景场协方差矩阵、以及观测算子误差矩阵进行反演必然会影响反演的精度。而大气廓线反演精度的高低进一步又会影响到对灾害天气事件监测的准确性。

发明内容

为了克服现有技术中的上述缺陷，本发明提供了一种大气热力结构的反演方法，该反演方法包括：

确定观测算子；

针对于不同的观测场景相应构建大气热力结构的背景场和背景场协方差矩阵、以及观测算子误差矩阵；

获取微波探测仪的待反演观测数据，并对与待反演观测数据相对应的观测场景进行识别；

根据识别结果选择相应的背景场、背景场协方差矩阵以及观测算子误差矩阵；

将所述观测算子、所述待反演观测数据、以及根据识别结果选择的所述背景场、所述背景场协方差矩阵和观测算子误差代入变分代价函数，通过迭代的方式反演得到大气热力结构。

根据本发明的一个方面，该反演方法中，获取第一历史时长内每一气象格点的大气热力结构；针对每一所述气象格点，根据观测时间和天气条件获取相应的所述大气热力结构后求平均，并将求平均后得到的结果作为所述气象格点在所述观测时间和所述天气条件下的大气热力结构的背景场。

根据本发明的另一个方面，该反演方法中，针对于不同的观测场景相应构建大气热力结构的背景场协方差矩阵的步骤包括：根据观测时间、下垫面特征以及天气条件选择相应的背景场，并根据选择的所述背景场计算得到所述观测时间、所述下垫面特征以及所述天气条件下的大气热力结构的背景场协方差矩阵。