[发明专利]基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法

权利要求书

1.基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法，其特征在于：所述估算方法包括：

步骤一、收集沙尘廓线数据，并根据其时间和位置信息形成时空匹配数据集，设置沙尘的气溶胶类型并与时空匹配数据集输入到待求辐射传输模型中模拟计算出沙尘情况下的可见光通道反射率和红外通道的亮温值；

步骤二、将沙尘廓线数据进行扰动形成新的沙尘数据集，输入到大气辐射传输模型计算得到不同沙尘参数扰动情况下的可见光通道反射率和红外通道的亮温值，并计算出任意两个红外通道间的亮温差变化量和各通道的沙尘估计自由度数据，得到沙尘敏感通道；

步骤三、提取同步的激光雷达观测数据对沙尘数据进行筛选，结合沙尘敏感通道形成可见光/红外观测和沙尘消光系数数据集，输入到递归神经网络中进行训练，生成沙尘消光系数廓线的递归神经网络估算模型；

步骤四、获取真实卫星可见光反射率和红外通道亮温观测，结合沙尘敏感通道，提取沙尘敏感通道的可见光反射率和红外亮温，将其输入到递归神经网络估算模型中实现沙尘消光系数廓线的估算；

A1、收集MERRA沙尘廓线数据，根据MERRA沙尘廓线数据的时间和位置信息，提取MERRA大气温度、湿度廓线和云参数数据，形成沙尘天气情况下的大气温度、湿度廓线、云参数和沙尘廓线时空匹配数据集；

A2、设置沙尘的气溶胶类型，根据沙尘光学数据库提取设定沙尘类型的单次散射反照率、消光系数和相函数，并与A1步骤收集的时空匹配数据集一起输入到大气辐射传输模型中，设定模拟条件和可见光与红外成像仪的仪器通道参数，运行大气辐射传输模型模拟计算出沙尘情况下的可见光通道反射率和红外通道的亮温值；

其中，沙尘廓线数据包括：沙尘近地面质量浓度、沙尘质量密度、沙尘气溶胶550nm光学厚度和沙尘混合比廓线；

云参数数据包括：云量、云类型、云液态水质量分数、水云光学厚度和冰云光学厚度；

所述步骤二具体包括以下内容：

B1、将MERRA沙尘廓线数据进行扰动形成新的沙尘数据集，并将其重新输入到大气辐射传输模型中计算得到不同沙尘参数扰动情况下的可见光通道反射率和红外通道的亮温值；

B2、分析沙尘参数变化情况下各通道可见光反射率和红外亮温的变化量，并计算出任意两个红外通道间的亮温差变化量，计算各通道的沙尘估算自由度数据，分别对各通道的反射率变化量、红外亮温变化量、红外通道间亮温差值变化量和沙尘估算自由度按数值的绝对值从大到小进行排序，选择排序前一半的可见光和红外通道作为沙尘敏感通道。

2.根据权利要求1所述的基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法，其特征在于：所述步骤三具体包括以下内容：

C1、根据MERRA沙尘廓线数据提供的沙尘发生时的时间和位置信息，提取同步的激光雷达观测数据对沙尘数据进行筛选，并将筛选之后保留的激光雷达消光系数作为沙尘消光系数廓线，根据选取的沙尘敏感通道提取沙尘敏感通道的可见光反射率和红外亮温，形成可见光/红外观测和沙尘消光系数数据集；

C2、将C1步骤获取的沙尘敏感通道的可见光反射率和红外亮温作为输入，沙尘消光系数廓线作为输出，将输入和输出的数据集一起输入到递归神经网络中，网络模型进行训练、验证和评估，生成沙尘消光系数廓线的递归神经网络估算模型。

3.根据权利要求1所述的基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法，其特征在于：所述MERRA沙尘廓线数据包括：沙尘近地面质量浓度、沙尘质量密度、沙尘气溶胶550nm光学厚度和沙尘混合比廓线；将MERRA沙尘廓线数据进行扰动包括将沙尘近地面质量浓度、沙尘质量密度、沙尘气溶胶550nm光学厚度和沙尘混合比廓线在原数值的基础分别增加±5%、±10%、±15%、±20%、±25%和±30%。

4.根据权利要求1所述的基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法，其特征在于：所述自由度的计算公式如下：，

其中，λ_i表示各通道归一化雅可比矩阵K_n的奇异值，，其中K为各通道的权重函数，S_ε为通道观测协方差，S_a为先验协方差。