【摘 要】
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研究风云三号(FY-3)微波温度计(MWTS)和微波湿度计(MWHS)数据反演全球大气温度和湿度廓线的统计D矩阵算法和人工神经网络算法,并依据与卫星观测在时间和地点上匹配的全球气象
【机 构】
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复旦大学波散射与遥感信息重点实验室,上海200433
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研究风云三号(FY-3)微波温度计(MWTS)和微波湿度计(MWHS)数据反演全球大气温度和湿度廓线的统计D矩阵算法和人工神经网络算法,并依据与卫星观测在时间和地点上匹配的全球气象站点大气廓线数据,进行全球大气温湿廓线反演和精度验证.结果显示:对于大气温度廓线反演,统计D矩阵算法与神经网络算法的反演均方根误差相当,近地层和50 hPa以下的误差较大,超过3.0K,其它层的均方根误差在1.0K至3.0K之间;而对于大气湿度廓线反演,神经网络算法的反演均方根误差分布在3.0K至8.0K之间,平均比统计D矩阵算法的反演误差小～1.0K.
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