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基于机器学习模型FY⁃3D MWRI海面风速反演
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作者 张云 韩天辉 +3 位作者 孟婉婷 杨树瑚 周绍辉 韩彦岭 《上海航天（中英文）》 CSCD 2024年第4期120-132,172,共14页
风云三号D星(FY-3D)微波成像仪(MWRI)L1级亮温数据可用于全球海面风速反演,本文讨论了在晴空区和云区使用多元线性统计回归模型和机器学习模型反演海面风速的情况,在晴空区将4 d测试集分别放入多元线性统计回归模型,采用随机森林(RF),... 风云三号D星(FY-3D)微波成像仪(MWRI)L1级亮温数据可用于全球海面风速反演,本文讨论了在晴空区和云区使用多元线性统计回归模型和机器学习模型反演海面风速的情况,在晴空区将4 d测试集分别放入多元线性统计回归模型,采用随机森林(RF),支持向量回归(SVR),卷积神经网络(CNN)和Stacking融合(SF)模型对海面风速进行反演,最优的均方根误差(RMSE)分别为1.56、1.31、1.24、1.29和1.27 m/s;在云区2 d测试集上的最优RMSE分别为2.12、1.98、1.87、1.89和1.89 m/s。为了进一步验证晴空区海面风速反演的可靠性,选取美国国家浮标数据中心(NDBC)实测的浮标风速对海面反演风速进行验证,CNN反演风速与NDBC实测风速的RMSE为0.74 m/s,决定系数(R^(2))为0.80;SF反演风速与NDBC实测风速的RMSE为0.85 m/s,R^(2)为0.74。结果证实了通过机器学习模型能够很好地完成FY-3D MWRI亮温反演全球海面风速的任务。 展开更多
关键词 风云三号D星(fy-3D) 微波成像仪(MWRI) 海面风速反演 机器学习 Stacking融合(SF)模型
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紫外臭氧垂直探测仪(SBUS)辐射定标和反演臭氧垂直廓线验证 被引量：5
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作者 黄富祥 黄煜 +3 位作者 Lawrence E.Flynn 王维和 曹冬杰 王淑荣 《气象科技进展》 2013年第4期108-115,共8页
风云三号卫星（FY-3）是中国第二代极轨气象卫星，紫外臭氧垂直探测仪（SBUS）是该卫星11个主要星载遥感仪器之一。阐述了卫星发射前和发射后紫外臭氧垂直探测仪定标、数据及产品验证的结果。主要内容包括仪器发射前的定标和特性描述、... 风云三号卫星（FY-3）是中国第二代极轨气象卫星，紫外臭氧垂直探测仪（SBUS）是该卫星11个主要星载遥感仪器之一。阐述了卫星发射前和发射后紫外臭氧垂直探测仪定标、数据及产品验证的结果。主要内容包括仪器发射前的定标和特性描述、在轨监测、臭氧垂直廓线反演产品检验，以及其产品在2011年北极严重臭氧损耗中的监测应用。紫外臭氧垂直探测仪发射前定标，实验室定标不确定性估计大约为4.7%，在轨监测表明漫反射板反射率252nm通道大约衰减15%，其他11个通道大约衰减3%～5%。与美国NOAA卫星同类载荷SBUV/2s反演产品进行比较，FY-3A SBUS反演产品相对差异百分率大约为±7%，而FY-3B SBUS产品相对偏差百分率大约为±6%。利用FY-3 SBUS臭氧垂直廓线监测2011年春季北极严重臭氧损耗，表明从对流层上层到平流层下部的臭氧损耗占臭氧总量损耗的70%～80%。 展开更多
关键词 定标 风云三号卫星 臭氧垂直廓线 紫外臭氧垂直探测仪
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