[发明专利]一种利用A-Train系列卫星数据协同反演云相态和云参量的新方法

摘要

本发明涉及云相态和云参量的反演方法，针对单传感器识别复杂云系的相态有问题，提出了一个反演云相态和云参量的新方法—协同算法。该算法是通过对多源卫星数据的匹配，用各自方法识别云相态并给出对云团相态识别最佳结果；并发展了基于这三个传感器的理论仿真模型，在应用最佳识别结果的前提下，假设云的参量代入各理论仿真模型计算得到理论模拟值，并同联合利用各传感器对云探测的实际数据进行协方差的迭代拟合，当拟合误差值取到最小时，得到的云参量就是该算法的反演结果(协同算法流程如图)。本发明可以不仅为中国下一代风云系列卫星的通道设置提供理论依据，还可以实时反演中国区域上空的云变化情况，为相关职能部门提供决策依据。

主权项

一种利用A‑Train系列卫星数据反演云相态和云参量的新方法，其主要内容包括云数据的确定、单个传感器反演云相态方法的选取、数据匹配、云类型识别、仿真模型、协同算法的构建即过冷水云的识别等。其特征是根据三个传感器对云的探测信号不同，即激光雷达的后向散射系数、微波雷达的后向散射系数和近红外波段的观测辐射值对不同成份的粒子的云的信号敏感性不一样，构建一个新算法，利用各自传感器的方针模拟值和传感器探测的真实值拟合到最佳状态时，此时云粒子大小、云的类型、云光学厚度和云的冰水含量的值就是真实的云参量值。