地基气象多通道微波辐射计已经被广泛应用在大气遥感探测中,能够实时反演得到大气温湿廓线、云中液态水路径等大气参量,具有全天时、高时间分辨率和无人值守等优点。为了在各种天气下精确获得大气参量,对云天大气参量的反演算法提出了更高的要求。本文主要研究了基于地基微波辐射计的水云天气的大气参量反演。首先介绍了云天大气微波辐射理论并进行了理论亮温的正演。在云天大气微波辐射传输中,考虑了云中液态水的散射作用。然后,在大气微波辐射亮温正演的基础上使用LMBP神经网络算法仿真反演了水云大气温湿廓线和云中液态水路径。结果显示,温度廓线反演误差在低空小于1K,高空误差在3.5K左右;而湿度反演误差在低空较大高空很小,低空湿度误差最高达到1.5g/m~3;液态水路径反演值和探空实际值之间的相关系数达到0.96。论文进一步分析了散射对云天大气参量反演精度的影响,从仿真中看出散射对湿度廓线和云中液态水路径反演精度影响较大,反演算法中考虑散射能够提高反演精度。紧接着,基于LMBP神经网络反演算法,从RPG-HATPRO地基微波辐射计大气亮温测量数据中反演了云天和晴天的温湿廓线,反演结果较接近于探空气球测量的真实值。最后,提出一种改进反演效果的方法,在辐射计对准天顶测量的基础上增加斜向观测。把倾斜角度观测信息加入反演算法后,高空的温度反演误差从3.5K降低至2K左右,低空湿度误差从1.5g/m~3降低到1.2g/m~3左右,且在云层中有更好的反演效果。