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本文发展了一个利用云数值模式产生云样本，通过统计回归求取机载对空微波辐射计测云中路径积分液态水含量反演系数的新方法1，与用历史探空统计资料作相对湿度诊断产生云样本的原方法0进行了比较。对2001年7月8日吉林观测个例的分析表明，由于一维层状云模式考虑了层状云发展的动力过程和微物理过程，因此产生的拟合云样本与当天实际观测资料较为符合，在一定程度上减小了由于背景大气的水汽、温度廓线以及云液水含量垂直分布等不确定性所引起的反演误差，使反演精度在所有高度上都有所提高，提高幅度在0.15％～7.28％之间。由一维层状云模式的敏感性实验可知，该模式产生的样本基本覆盖了某次天气过程所有可能出现的云液水廓线，而实际飞行探测时的云况只是其中的一部分。此外，结合2001年7月8日个例，通过因素分析方法，对影响探测精度的各种主要因素进行误差估计，结果表明与仪器漂移以及背景场的不确定所引起的误差相比，由云底高度及云内液水垂直分布的不确定所引起的误差是不可忽略的，在很多情况下远大于仪器和背景场误差。因此，为改善反演精度，我们根据云的其它独立的测量信息，如云底高、云顶高、云厚或云的分层情况等，对云模式产生的大量样本进行筛选形成样本2，并重新拟合反演系数成反演方法2。对2001年7月8日的个例分析表明，方法2的反演精度在方法1的基础上有了进一步的提高，提高幅度在0.8％～5.9％之间。可见，加入独立的云观测信息去约束样本1，可以进一步改善反演精度。用方法2对2001年7月8日，7月9日及2002年4月22日三次个例分析结果均表明，采用方法2可以使拟合样本更加符合当天的实际情况，与方法0相比反演精度在所有高度上都有所提高，幅度在1.9％～37.2％之间，与仪器漂移误差相比这种精度的改善已有实际应用价值。此外，方法2反演得到的垂直路径积分云液水含量的时空分布与雷达PPI回波强度有较好的正相关关系。