利用牛顿迭代法反演NOAA-15 ATOVS资料的大气温湿廓线

"应用ATOVS资料反演大气温湿廓线① (2001年) - 王寅虎, 孙龙祥" 本文详细探讨了如何利用NOAA-15极轨气象卫星的Advanced TIROS Operational Vertical Sounder (ATOVS)资料来反演大气的温度和湿度垂直廓线。作者提出了一个新的反演方法，即采用牛顿迭代法，以提高反演的精度和效率。在传统的线性迭代方法基础上，他们利用一阶变分原理，从辐射传输方程中解析地得到了大气温度和水汽的权重函数。 牛顿迭代法是一种非线性优化算法，它通过迭代逐步接近问题的解，比线性迭代方法更能适应复杂情况。在本文中，这一方法被用来解决大气表层温度、温度廓线以及水汽廓线的反演问题。通过这种方法，可以更准确地估算出观测视场内的平均大气状态。 此外，考虑到大气参数的自相关性，文章中提出将大气温度廓线和水汽廓线用经验正交函数（EOF）的线性组合表示。EOF是一种数据降维技术，能有效地提取主要模式，减少需要反演的参数数量，从而提高反演的稳定性，并加快迭代速度。 反演大气参数对天气预报、气象分析和气候变化研究至关重要，特别是对于缺乏常规探空资料的地区，如广阔的海洋、沙漠和极地。与传统的探空观测相比，卫星遥感反演值提供了更大的空间覆盖和更高的水平解析度，尽管在垂直解析度上可能略逊一筹。同时，卫星观测的一致性误差和快速观测时间也是其优势所在。 反演过程中的挑战包括处理观测数据的噪声、解析度限制以及反演算法的效率。王寅虎和孙龙祥的研究为这些问题提供了一种改进的解决方案，有助于更准确地获取大气的三维结构信息，为气象学研究和实际应用提供了强有力的支持。 关键词: 红外遥感、权重函数、反演、ATOVS、NOAA-15 分类号: P412.27 引言部分指出，虽然过去在反演大气温度和水汽方面已有一定进展，但仍然存在改进空间，特别是在应对卫星观测数据的处理和解析方面。因此，本文提出的反演技术和方法对于提高大气探测的准确性和实时性具有重要的理论和实践意义。