發(fā)布時間：2020-11-13 07:45

　　 大氣溫度、水汽密度和液態(tài)水總量等物理參數(shù)及其分布對分析氣候變化等具有極其重大的意義。地基微波輻射計在進行大氣溫濕廓線、液態(tài)水總量的勘測時,時間上有極高的分辨率,操作簡單方便,在數(shù)月內無人看守仍可連續(xù)工作并有很好的探測精度,現(xiàn)已廣泛應用于大氣剖面、液態(tài)水、降雨遙感測量等方面[1-2]。神經網絡算法因為其強大的非線性映射能力和并行處理能力,使其在地基輻射計大氣剖面參數(shù)的反演中得到了相當廣泛的應用[3]。本論文重點研究了神經網絡算法BP(Error Back Propagation)用于地基微波輻射計的溫度廓線、水汽密度廓線和云中液態(tài)水總量反演,并用python語言編程來實現(xiàn)、驗證。具體地分析了地基輻射計大氣微波傳輸理論、大氣參量反演的基本原理以及BP神經網絡算法及其改進算法,采用python語言實現(xiàn)和驗證了動量BP算法和LMBP算法,然后將神經網絡算法和線性回歸算法應用到地基輻射計的大氣參量反演中,進行性能分析比較:首先采用晴天條件下的數(shù)據(jù)進行溫濕廓線的反演并進行比較,對比結果表明神經網絡在溫濕廓線反演中處理非線性能力較強,比線性回歸方法反演大氣參數(shù)的精度更高,神經網絡更適合于地基輻射計的溫濕廓線的反演。其次,在進行云中液態(tài)水總量的反演時,先對天氣進行分類處理,然后采用云天情況下的數(shù)據(jù)進行反演,兩種方法結果表明,神經網絡反演液態(tài)水總量誤差較小。在此基礎上,本論文分析了進一步提高神經網絡反演大氣參數(shù)精度的方法:引入其他信息參量。具體分析了地表參量、云的信息對大氣溫度、濕度、液態(tài)水含量反演精度的影響。反演結果表明,將地表參量考慮進去后可以相對提高溫濕廓線以及液態(tài)水總量的反演精度,而云信息,在有云條件下尤其對濕度廓線和液態(tài)水總量的反演精度更是有一個相對較大的提高。分季節(jié)反演了溫濕廓線,考查了季節(jié)對參數(shù)反演精度的影響與規(guī)律。但在分季節(jié)反演溫濕廓線中數(shù)據(jù)量較少,可作為參考。最后把溫濕廓線反演結果與武漢地區(qū)某RPG地基微波輻射計實際輸出結果進行了對比并分析了兩者差別原因。
【學位單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2016
【中圖分類】：P407;TP183
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內容和結構安排
第2章 地基輻射計大氣參數(shù)反演理論
    2.1 大氣微波傳輸理論
    2.2 大氣參量反演原理
    2.3 本章小結
第3章 神經網絡算法研究
    3.1 BP神經網絡算法原理
    3.2 BP網絡算法的改進
    3.3 改進后的BP網絡算法的實現(xiàn)
    3.4 本章小結
第4章 大氣參量的反演
    4.1 數(shù)據(jù)預處理
    4.2 晴天溫濕廓線的反演
    4.3 云天液態(tài)水總量反演
    4.4 本章小結
第5章 大氣參數(shù)反演精度的影響因素分析
    5.1 地表參量對大氣參量反演的影響研究
    5.2 云信息對大氣參量反演的影響研究
    5.3 分季節(jié)反演溫濕廓線
    5.4 反演結果與RPG輸出結果對比
    5.5 本章小結
第6章 總結和展望
    6.1 總結
    6.2 展望
致謝
攻讀碩士學位期間的科研項目及文章
參考文獻

【參考文獻】

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本文編號：2881940