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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本发明涉及一种基于太赫兹与远红外频段联合反演卷云微物理参数的方法，包括：利用大气辐射传输模拟器ARTS确定太赫兹与远红外波段星载冰云成像仪通道对卷云微物理参数的敏感性，并确定用于卷云微物理参数反演的通道组合；基于卷云数据和与卷云数据相匹配的大气廓线数据构建反演先验数据集；构建待反演卷云微物理参数的后验概率密度分布函数；基于后验概率密度分布函数对反演先验数据集进行遍历积分，获取待反演卷云微物理参数的反演结果。本发明利用太赫兹波对中大尺度冰晶粒子较为敏感，而远红外高光谱对小尺度冰晶粒子的敏感性较高的特性，充分发挥二者联合的优势，能够进一步提高卷云有效粒子尺度和冰水路径的反演准确性。

主权项：1.基于太赫兹与远红外频段联合反演卷云微物理参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.利用大气辐射传输模拟器ARTS确定太赫兹与远红外波段星载冰云成像仪通道对卷云微物理参数的敏感性，并确定用于卷云微物理参数反演的通道组合；其中，所述卷云微物理参数为卷云有效粒子尺度和冰水路径；利用大气辐射传输模拟器ARTS确定太赫兹与远红外波段星载冰云成像仪通道对卷云微物理参数的敏感性的步骤中，包括：获取太赫兹与远红外波段星载冰云成像仪的通道数据；其中，所述通道数据包括：各个通道所测量的亮温，以及在有云和晴空条件下各个通道的亮温差值；基于所述通道数据对所述卷云微物理参数的敏感性进行确定；其中，所述敏感性采用至少一个敏感特征表示；所述敏感特征包括：通道在有云时和晴空条件下的亮温差值，不同通道的亮温差值，不同通道的亮温差值的比值，不同通道的亮温差值的斜率；S2.基于卷云数据和与所述卷云数据相匹配的大气廓线数据构建反演先验数据集；其中，包括：S21.基于所述卷云数据，获取不同季节、不同时间段的卷云微物理参数，并以所述卷云微物理参数作为反演状态向量；S22.基于再分析资料获取与所述卷云微物理参数相匹配的大气廓线数据；其中，将所述再分析资料按通道数据空间分辨率进行重采样，以获得所述大气廓线数据；所述再分析资料包括：气压、温度、水汽、二氧化碳、臭氧；S23.对所述卷云微物理参数和所述大气廓线数据进行数据质量控制，以完成所述反演先验数据集的构建；S24.按照步骤S1中确定出的通道组合，以太赫兹波段各通道的NEDT和远红外波段各通道的NESR为基准，构建观测误差协方差矩阵，以及，基于所述反演先验数据集计算所述卷云微物理参数的背景误差协方差矩阵，并以所述背景误差协方差矩阵构建条件概率密度分布函数；S3.构建待反演卷云微物理参数的后验概率密度分布函数；S4.基于所述后验概率密度分布函数对所述反演先验数据集进行遍历积分，获取待反演卷云微物理参数的反演结果；其中，所述反演结果通过对所述反演先验数据集进行遍历积分得到的平均值表示，且积分过程采用蒙特卡罗积分，其中，积分公式表示为： ; ;其中，表示反演的不确定度，表示卷云的有效粒子尺度和冰水路径反演结果，即对后验概率密度积分后的结果;所述反演结果包括卷云微物理参数的反演不确定度；在反演时设定反演阈值，统计反演先验数据集中粒子的权重低于反演阈值的粒子数量，并判断所述粒子数量是否达到预设标准，若是，对所述后验概率密度分布函数进行加权平均反演出所述反演结果；其中，所述反演阈值表示为： ;其中，M表示星载冰云成像仪通道数目；若符合条件的所述粒子数量未达到预设标准时，采用一维变分方法，通过迭代减小代价函数的方式输出所述反演结果。

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