一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法；該應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法通過(guò)將全球或區(qū)域廓線數(shù)據(jù)和輻射亮溫值輸入矩陣采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將輸出的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)與預(yù)先設(shè)定的閾值指標(biāo)進(jìn)行比較，實(shí)施大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)誤差的反向傳播，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，以實(shí)現(xiàn)利用數(shù)據(jù)集對(duì)反演參數(shù)進(jìn)行局部修正的工作，提高了設(shè)備研制者和使用者對(duì)反演軟件參數(shù)局地修正的能力，進(jìn)一步提高探測(cè)與反演精度。
【專利說(shuō)明】
一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及星載微波輻射計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002]星載微波輻射計(jì)，能穿透云層和雨區(qū)，實(shí)現(xiàn)全天時(shí)、全天候地觀測(cè)全球大氣溫濕度、水汽含量及地/海表溫濕度、降雨量等氣象資料。目前，我國(guó)在軌運(yùn)行的風(fēng)云系列極軌氣象衛(wèi)星，其上搭載的微波濕度計(jì)在軌業(yè)務(wù)運(yùn)行數(shù)年，通過(guò)對(duì)FY-3B星微波濕度計(jì)的資料進(jìn)行長(zhǎng)期的評(píng)價(jià)，研究表明觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量非?？煽浚瑢?duì)模式預(yù)報(bào)產(chǎn)生的影響已與歐洲或美國(guó)的同類儀器相當(dāng)，其提供的數(shù)據(jù)能夠改善歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心的大氣分析質(zhì)量，自2014年9月22日起，歐洲中長(zhǎng)期數(shù)值預(yù)報(bào)中心ECMffF開始在其業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)模式中使用風(fēng)云三號(hào)B星微波濕度計(jì)資料。
[0003]國(guó)外同類衛(wèi)星數(shù)據(jù)已實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)上的應(yīng)用，而我國(guó)設(shè)備研制雖已達(dá)到國(guó)際水平，但應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方面還存在較大差距。目前，我國(guó)的星載微波輻射計(jì)反演軟件依賴于國(guó)外現(xiàn)有模式或者在此模式上進(jìn)行移植，但是國(guó)外同類設(shè)備的反演軟件源代碼對(duì)用戶并不透明，從而導(dǎo)致我國(guó)的星載微波設(shè)備研制者和使用者對(duì)反演軟件缺乏局地參數(shù)修正能力，對(duì)進(jìn)一步提尚探測(cè)與反演精度存在$父大限制。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于，為解決我國(guó)現(xiàn)有的星載微波輻射計(jì)在反演算法開發(fā)方面存在較大限制的情況，提高設(shè)備研制者和使用者對(duì)反演軟件參數(shù)局地修正的能力，進(jìn)一步提高探測(cè)與反演精度，從而提供一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法。該數(shù)據(jù)處理方法能夠?yàn)樾禽d微波設(shè)備使用者提供高時(shí)空分辨率的數(shù)據(jù)集、反演算法和友好的人機(jī)交互界面，能夠?qū)崿F(xiàn)利用數(shù)據(jù)集對(duì)反演參數(shù)進(jìn)行局部修正的工作。
[0005]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種星載微波計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法，該方法為星載微波輻射計(jì)提供應(yīng)用數(shù)據(jù)處理服務(wù)，所述的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法，具體包括如下步驟:
[0006]步驟I)根據(jù)氣象預(yù)報(bào)中心提供的大氣柵格數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)天氣研究和預(yù)報(bào)系統(tǒng)根據(jù)需求修改模式參數(shù)，生成滿足時(shí)空匹配要求的全球或區(qū)域廓線數(shù)據(jù)和海/地表數(shù)據(jù)；
[0007]步驟2)利用輻射傳輸仿真模型對(duì)步驟I)中生成的數(shù)據(jù)建立信號(hào)正向傳輸流程，得到針對(duì)微波輻射計(jì)不同天線參數(shù)的輻射亮溫值輸入矩陣；
[0008]步驟3)將步驟I)中生成的全球或區(qū)域廓線數(shù)據(jù)和步驟2)中生成的輻射亮溫值輸入矩陣輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)，輸出大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)；
[0009]步驟4)將步驟3)中生成的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)與預(yù)先設(shè)定的閾值指標(biāo)進(jìn)行比較，實(shí)施大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)誤差的反向傳播，該誤差通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出層向隱層、輸入層逐層反傳，并按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)誤差滿足閾值指標(biāo)；
[0010]步驟5)將星載微波輻射計(jì)實(shí)測(cè)的亮溫?cái)?shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的觀測(cè)入射角輸入經(jīng)步驟4)優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，反演輸出滿足指標(biāo)要求的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)。
[0011]作為上述技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述的星載微波輻射計(jì)實(shí)測(cè)的亮溫?cái)?shù)據(jù)采用主成分分析法進(jìn)行降維運(yùn)算，將生成的去除冗余信息后的輻射亮溫值矩陣輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
[0012]作為上述技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層與隱層之間采用的正切S形閾值傳輸函數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層與輸出層之間采用的基于小波變換的線性傳輸函數(shù)。
[0013]作為上述技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述的閾值指標(biāo)包括:溫度廓線均方差閾值不大于0.5K，濕度廓線均方差閾值不大于10%，降水均方差閾值不大于15%，地表溫濕度參數(shù)參考廓線地表準(zhǔn)確度。
[0014]本發(fā)明的一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法的優(yōu)點(diǎn)在于:
[0015]通過(guò)全球或區(qū)域廓線數(shù)據(jù)和輻射亮溫值輸入矩陣采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將輸出的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)與預(yù)先設(shè)定的閾值指標(biāo)進(jìn)行比較，實(shí)施大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)誤差的反向傳播，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，以實(shí)現(xiàn)利用數(shù)據(jù)集對(duì)反演參數(shù)進(jìn)行局部修正的工作。
【附圖說(shuō)明】
[0016]圖1是本發(fā)明實(shí)施例中的一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法的流程圖。
[0017]圖2是本發(fā)明實(shí)施例中的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)示意圖。
[0018]圖3是本發(fā)明實(shí)施例中的具有多隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)示意圖。
[0019]圖4是本發(fā)明實(shí)施例中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)反饋優(yōu)化流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明所述的一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0021]本發(fā)明的一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法，具體包括以下步驟:
[0022]步驟I)根據(jù)氣象預(yù)報(bào)中心提供的大氣柵格數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)天氣研究和預(yù)報(bào)系統(tǒng)根據(jù)需求修改模式參數(shù)，生成滿足時(shí)空匹配要求的全球或區(qū)域廓線數(shù)據(jù)和海/地表數(shù)據(jù)；
[0023]步驟2)利用輻射傳輸仿真模型對(duì)步驟I)中生成的數(shù)據(jù)建立信號(hào)正向傳輸流程，得到針對(duì)微波輻射計(jì)不同天線參數(shù)的輻射亮溫值輸入矩陣；
[0024]步驟3)將步驟I)中生成的全球或區(qū)域廓線數(shù)據(jù)和步驟2)中生成的輻射亮溫值輸入矩陣輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)，輸出大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)；
[0025]步驟4)將步驟3)中生成的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)與預(yù)先設(shè)定的閾值指標(biāo)進(jìn)行比較，實(shí)施大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)誤差的反向傳播，該誤差通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出層向隱層、輸入層逐層反傳，并按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)誤差滿足閾值指標(biāo)；
[0026]步驟5)將星載微波輻射計(jì)實(shí)測(cè)的亮溫?cái)?shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的觀測(cè)入射角輸入經(jīng)步驟4)優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，反演輸出滿足指標(biāo)要求的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)。
[0027]基于上述的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法，如圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例中的一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法流程:
[0028]步驟I)根據(jù)美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)提供的全球6小時(shí)間隔的柵格為1° *1°的大氣柵格數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)天氣研究和預(yù)報(bào)系統(tǒng)(WRF)根據(jù)需求修改模式參數(shù)，生成滿足時(shí)空匹配要求的全球或區(qū)域廓線數(shù)據(jù)和海/地表數(shù)據(jù)(如溫濕度，氣壓，風(fēng)向，風(fēng)速，降雨率等)。
[0029]NCEP再分析數(shù)據(jù)集采用先進(jìn)的全球資料同化系統(tǒng)和完善的數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)地面、無(wú)線電探空、飛機(jī)、衛(wèi)星等資料來(lái)源的觀測(cè)資料進(jìn)行質(zhì)量控制和同化處理，獲得實(shí)時(shí)格點(diǎn)再分析數(shù)據(jù)資料。美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心提供的分析資料以空間分辨率1.0° *1.0°網(wǎng)格形式存儲(chǔ)，且每6小時(shí)更新一次，具有連續(xù)性強(qiáng)和分辨率高的優(yōu)點(diǎn)，能夠彌補(bǔ)常規(guī)觀測(cè)資料在災(zāi)害性天氣分析方面的不足。
[0030]WRF模式提供全球高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)，通過(guò)設(shè)置物理參數(shù)，能夠滿足數(shù)據(jù)樣本的需求，避免星載微波輻射計(jì)參數(shù)反演過(guò)程中時(shí)空匹配不精確以及仿真與實(shí)測(cè)亮溫值誤差較大的不足。
[0031]步驟2)利用輻射傳輸仿真模型ARTS對(duì)步驟I)中生成的數(shù)據(jù)建立信號(hào)正向傳輸流程，根據(jù)需求修改模式的各種參數(shù)及對(duì)調(diào)用子程序進(jìn)行選擇和修改，得到針對(duì)微波輻射計(jì)不同天線主波束效率、頻率、極化、帶寬、觀測(cè)入射角等具體參數(shù)的輻射亮溫值輸入矩陣。
[0032]ARTS與其它星載微波輻射傳輸模型相比，充分考慮到卷云在微波區(qū)域的相互作用，尤其是大氣粒子間多重散射的計(jì)算，避免了目前星載微波輻射計(jì)參數(shù)反演過(guò)程中出現(xiàn)星載微波輻射計(jì)正向傳輸仿真與實(shí)測(cè)亮溫值差距較大的不足。
[0033]步驟3)將WRF模式生成的廓線數(shù)據(jù)和海/地表數(shù)據(jù)、以及步驟2)中生成的輻射亮溫值輸入矩陣作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出層的輸入數(shù)據(jù)，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法開始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的訓(xùn)練，輸出大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)；
[0034]如圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例中的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即輸入層、隱層和輸出層。輸入層各神經(jīng)元接收星載微波輻射計(jì)輸出的對(duì)地觀測(cè)亮溫值和觀測(cè)角度信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層采用隱層結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理層和信息變換，隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元，實(shí)現(xiàn)大氣溫濕度廓線、降雨等地表參數(shù)的輸出，即完成一次學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程。其中，輸入層與隱層間可采用正切S形閾值傳輸函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，隱層與輸出層之間可采用基于小波變換的線性傳輸函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。
[0035]基于上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)，如圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例中的具有多隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有一個(gè)輸入層、多個(gè)隱含層和一個(gè)輸出層，輸入與輸出將滿足圖中所示的變化關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型系數(shù)包括:輸入層和隱層間的傳輸權(quán)重和偏置，多隱層之間的權(quán)重和偏置，隱層與輸出層之間的權(quán)重和偏置。
[0036]步驟4)將步驟3)中生成的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)與預(yù)先設(shè)定的閾值指標(biāo)進(jìn)行比較，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)進(jìn)行反饋優(yōu)化。如圖4示出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)反饋優(yōu)化過(guò)程:當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)不相符時(shí)，實(shí)施各參量誤差的反向傳播。誤差通過(guò)輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱層、輸入層逐層反傳，周而復(fù)始的數(shù)據(jù)正向傳播和誤差反向傳播過(guò)程，對(duì)各層權(quán)值不斷調(diào)整，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的各參量誤差滿足閾值指標(biāo)要求為止，即溫度均方差優(yōu)于0.5K，濕度均方差優(yōu)于10%，降水均方差優(yōu)于15%，地表溫濕度等參數(shù)參考廓線地表準(zhǔn)確度滿足要求，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化后的輸出即為修正后的參數(shù)反演模型系數(shù)，這樣就實(shí)現(xiàn)了在星載微波輻射計(jì)研制試驗(yàn)和在軌運(yùn)行時(shí)局部修正反演模型系數(shù)的功能。
[0037]步驟5)將星載微波輻射計(jì)實(shí)測(cè)的亮溫?cái)?shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的觀測(cè)入射角輸入經(jīng)步驟4)優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式，反演輸出滿足指標(biāo)要求的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)，進(jìn)而在上位機(jī)上進(jìn)行顯示，實(shí)現(xiàn)大氣和地表參數(shù)反演的人機(jī)交互界面，為星載微波輻射計(jì)研制、調(diào)試和數(shù)據(jù)應(yīng)用提供操作平臺(tái)。
[0038]在實(shí)際參數(shù)反演過(guò)程中，對(duì)星載微波輻射計(jì)實(shí)測(cè)的亮溫?cái)?shù)據(jù)可采用主成分分析法(PCA)進(jìn)行去均值、計(jì)算協(xié)方差矩陣及其特征值和特征向量操作，降序排列特征值，去除較小特征值，提取主成分，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入矩陣進(jìn)行降維運(yùn)算，保留有效信息，去除冗余信息，以加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練速度。觀測(cè)入射角作為模型的輸入之一，與實(shí)測(cè)的亮溫值一起作為模型的輸入。
[0039]綜上所述，利用優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型系數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)反演模型參數(shù)局部修改的能力。
[0040]最后所應(yīng)說(shuō)明的是，以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制。盡管參照實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，都不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，該應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法包括: 步驟I)根據(jù)氣象預(yù)報(bào)中心提供的大氣柵格數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)天氣研究和預(yù)報(bào)系統(tǒng)根據(jù)需求修改模式參數(shù)，生成滿足時(shí)空匹配要求的全球或區(qū)域廓線數(shù)據(jù)和海/地表數(shù)據(jù)； 步驟2)利用輻射傳輸仿真模型對(duì)步驟I)中生成的數(shù)據(jù)建立信號(hào)正向傳輸流程，得到針對(duì)微波輻射計(jì)不同天線參數(shù)的輻射亮溫值輸入矩陣； 步驟3)將步驟I)中生成的全球或區(qū)域廓線數(shù)據(jù)和步驟2)中生成的輻射亮溫值輸入矩陣輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)，輸出大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)； 步驟4)將步驟3)中生成的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)與預(yù)先設(shè)定的閾值指標(biāo)進(jìn)行比較，實(shí)施大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)誤差的反向傳播，該誤差通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出層向隱層、輸入層逐層反傳，并按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)誤差滿足閾值指標(biāo)； 步驟5)將星載微波輻射計(jì)實(shí)測(cè)的亮溫?cái)?shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的觀測(cè)入射角輸入經(jīng)步驟4)優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，反演輸出滿足指標(biāo)要求的大氣溫濕度廓線和地/海面參數(shù)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述的星載微波輻射計(jì)實(shí)測(cè)的亮溫?cái)?shù)據(jù)采用主成分分析法進(jìn)行降維運(yùn)算，將生成的去除冗余信息后的輻射亮溫值矩陣輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層與隱層之間采用的正切S形閾值傳輸函數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層與輸出層之間采用的基于小波變換的線性傳輸函數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的星載微波輻射計(jì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述的閾值指標(biāo)包括:溫度廓線均方差閾值不大于0.5K，濕度廓線均方差閾值不大于10%，降水均方差閾值不大于15%，地表溫濕度參數(shù)參考廓線地表準(zhǔn)確度。
【文檔編號(hào)】G01W1/02GK105988146SQ201510048243
【公開日】2016年10月5日
【申請(qǐng)日】2015年1月29日
【發(fā)明人】何杰穎, 張升偉
【申請(qǐng)人】中國(guó)科學(xué)院空間科學(xué)與應(yīng)用研究中心