基于快速局域线性回归的IRAS/FY-3B大气温湿廓线反演

• 作者: 王忠一 蒋耿明
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 风云三号B星 红外大气探测仪 快速局域线性回归算法 大气温湿廓线反演 精度验证
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1529-1539
• 页数: 11页
• 分类号: TP394.1|TH691.9
• 字数: 7119字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20162406.1529

摘要

提出一种快速的局域线性回归(Fast Locally Linear Regression,FLLR)算法,用于从搭载在风云三号B星(FY-3B)上的红外大气探测仪(IRAS)红外观测数据反演大气温湿廓线.算法所需的观测样本为IRAS/FY-3B L1数据红外观测值与AIRX2RET V5产品的时空匹配数据,以2011年为例,在180°W～180°E、60°N～60°S的研究区域内按照观测时间绝对差小于15 min和观测角度绝对差小于2°的条件获取观测样本,并对样本进行了评价.在匹配观测样本的基础上比较分析了FLLR算法与LLR算法、D矩阵算法和非线性的神经网络算法,然后采用FLLR算法从IRAS/FY-3B L1数据反演得到2011年全年的大气温湿廓线,并外推反演得到2012年第1季度的大气温湿廓线.最后,利用相应的ECMWF再分析数据和RAOB探空观测对2011年的反演结果进行了精度验证,采用AIRX2RET V5产品对2012年第1季度的外推反演结果进行了验证.结果显示:与D矩阵算法相比,FLLR算法反演大气温度和湿度廓线的均方根误差分别减小～0.8K和～0.5 g/kg,其精度与非线性的神经网络算法相当;相对于ECMWF再分析数据,本文大气温度和湿度廓线反演结果的均方根误差分别小于2.5K和2.3 g/kg;而相对于RAOB数据,其均方根误差分别小于3.5K和2.0 g/kg;2012年第一季度外推反演结果的均方根误差分别小于2.5K和1.6 g/kg,与算法精度基本一致.IRAS/FY-3B大气温湿廓线的反演精度与MOD07 V5大气廓线产品相当.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋耿明	复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室	6	11	2.0	3.0
2	王忠一	复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0