[发明专利]一种基于神经网络的MWHTS对海面气压的敏感性测试方法

说明书

一种基于神经网络的MWHTS对海面气压的敏感性测试方法，属于微波遥感技术领域。所述方法包括建立MWHTS观测亮温与大气参数集在空间和时间上的匹配数据集；分别以匹配数据集中的大气参数和MWHTS观测亮温为神经网络的输入和输出，对神经网络进行训练，建立基于神经网络的模拟亮温计算模型；以云水含量为参考值，在匹配数据集中选择一组晴空大气参数、一组有云大气参数和一组有雨大气参数，并分别构建晴空测试数据集、有云测试数据集和有雨测试数据集；分别把晴空测试数据集、有云测试数据集和有雨测试数据集输入到基于神经网络的模拟亮温计算模型，获得晴空模拟亮温、有云模拟亮温和有雨模拟亮温分别随海面气压的变化关系。

技术领域

本发明涉及微波遥感技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的MWHTS对海面气压的敏感性测试方法。

背景技术

海面气压是描述大气状态的基本参数，在气候变化研究、数值天气预报以及极端天气监测等应用中发挥着重要作用。与传统的现场直接测量手段相比，星载微波辐射计可获得高时空分辨率、高精度和连续的海面气压数据，是大气科学领域获取海面气压数据的重要来源。星载微波辐射计设置在60 GHz或118.75 GHz频段的温度探测通道，通过测量氧气的垂直柱总吸收来探测海面气压，同时星载微波辐射计设置在183.31GHz频段的湿度探测通道可根据温、压、湿参数之间的相关性，进行海面气压的探测。

使用反演算法可把微波辐射计观测亮温转换为海面气压。然而，微波辐射计各通道对海面气压具有敏感性是反演成功的前提。在反演计算之前，根据微波辐射计各通道对海面气压的敏感性测试结果，可优化微波辐射计参与反演计算的通道选择，进而提高海面气压的反演精度。目前，微波辐射计对海面气压的敏感性测试方法可分两类，一类是传统的敏感性测试方法，即把人工扰动的海面气压数据输入到微波辐射传输模型，建立微波辐射传输模型输出的模拟亮温随海面气压的变化关系。然而，在目前的微波辐射传输模型中，海面气压是以线性内插的方式参与大气透过率的计算，这样粗略的计算方式降低了海面气压在辐射传输计算中的权重，进而导致灵敏性测试结果的不准确，另外，根据MWHTS遥感海面气压理论分析和反演实验验证，MWHTS所有通道对海面气压均具有敏感性，但是传统的敏感性测试方法并不能提供准确的敏感性测试结果；另一类是基于自然大气的微波辐射计对海面气压的敏感性测试方法，该方法通过控制无关大气参数变量对微波辐射计观测亮温的影响，建立海面气压与微波辐射计观测亮温之间的直接关系，但是控制众多大气参数中的无关大气参数变量对观测亮温的影响，工作量大且难度很大，因为涉及到大气廓线中各个大气网格分层的温度值、湿度值、云水含量值，以及地表参数等多达几十个变量的控制，目前虽然实现了基于自然大气的MWTS-II对海面气压的敏感性测试，但是对于包含湿度探测通道的MWHTS，相比只有温度探测通道的MWTS-II，需控制更多的大气参数变量，尚无法建立MWHTS观测亮温随海面气压的变化关系。

搭载于风云三号D星的MWHTS，其8个温度探测通道设置在118.75GHz氧气吸收线附近，5个湿度探测通道设置在183.31GHz水汽吸收线附近，两个探测表面参数的窗区通道分别设置在89GHz和150GHz附近。海面气压作为MWHTS各通道探测路径的端点，根据理论分析，MWHTS所有15个通道均对海面气压具有敏感性。为了避免海面气压在辐射传输模型计算中，由于粗略的计算方式对传统的敏感性测试方法带来的不利影响，同时避免基于自然大气的敏感性测试方法中控制变量难度大且工作量大的问题，因此，发明一种基于神经网络的MWHTS对海面气压的敏感性测试方法，该方法能真实地反映出MWTS-II各通道对海面气压的敏感性，且操作简单易行。

发明内容