卫星遥感反演大气水汽含量的研究

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时间:2019-02-18

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1、摘要大气中的水汽对全球气候变化有辫极其重要的影响,它不仅是成云致雨的条件,同时也是联接海一气系统、地一气系统中物质、能量传输的纽带。而缺乏精确、稳定、长期的承汽数据记录,⋯壹怒阻碍深入研究气候系统中水汽影响的主要原因。半个世纪以来,国际性的气球搽空阙终一壹在逃孑亍水汽掇铡。但是,由予蕊溺仪器的变化和缺乏有效的校正,这些探空数据仍无法在气候模型中使用。同时,探空数据观测的是点状分布的水汽数据,霞进嚣空瓣撬僮扩展,才自%应用到气候模型中。露“以点代两”会使模型模拟结果产生较大误差。幂寸用水汽遥感反演的麟状

2、分布特点,则会解决这一目题。基于上述研究背景,本文以大气水汽反演为中心,从理论和实践上探讨了卫星遥感反演大气水汽的方法。首先介绍了卫星遥感反演大气水汽的理论基础。描述了大气基本物理过程,并以6s模型为铡介绍了大气辐射传输模想,讨论了大气求汽吸收的作用机理以及大气求汽吸牧豹透避率撰型。其次对近几十每来戆大气求汽研究方法进行了割析。从阑外缀过理论和实践验证过的针对AⅥ骚氓的大量劈窟算法原理及公式入手,通过慰Av疆墩数据4、5逶道与MODIS数据3l耱32通遘歙褶仪性分橱,接导出基予MoDIS数据的劈窑水汽

3、反演算法。同时也推导了MODIs近红外波段的水汽反演算法,即两通道与三通道比值法。最后将这两种方法应用予实际的MODIs影像中,其中对基于MODIS数据的劈窗协方差一方藏水汽反演算法仪做了可行性分析,而将近红外两通邀与三通道永汽反演算法则应用于具体的MODIs影像水汽反演巾,给出了反演流程,所获结果反映了实际永汽黝分毒规律,淑得了较好豹效果。关键词:卫星遥感;大气水汽;反演;M∞IS数据;劈寮算法独创性声翡本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成浆。据我所知,除了文中荣剩

4、热瞌标注和致落的地方外,论文中不氛含其题人已缀发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东北师范大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:垫隧日期:兰丝』!苎:兰2学位论文版权使用授权书本学位论文彳乍者完全了解农蔻师范大学蠢关保蜜、使嗣学位论文的艇定,廖:东北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权东北师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据

5、蓐进行检索,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:曼邀指导教师签名:日期:递』查驽日期:学位论文作者毕业后去向工作单短:通讯地址:电话:邮编:第一章绪论作为一种新型的对地观测系统,遥感的出现打开了全球表层信息同步或准同步三维探测的局面。在遥感应用的最初二三十年内,其应用范围就相当广泛,几乎深入到地球科学的各个领域。时至今日,遥感技术已经深入到人类生产和生活的各个方面。同时,随着技术的进步,一些深层次带有明显的定量性质的问题,被逐步提

6、到日程上来。到目前为止,能帮助人类实现“遥远感知”的媒介只有电磁波,而在传感器与地表之间存在着地球大气,因此,对于地表环境定量遥感而言,首先要解决的问题就是去除从地表到传感器之间的大气的影响。大气是介于传感器和地表之间的混合物,由不同气体成分、各种不同性质和尺度的悬浮于大气中的微小颗粒、以及云滴、雨滴、冰晶等物体组成。大气对电磁波的作用基本可以归纳为两种物理过程,即吸收与散射。这两种过程,均可使电磁波受到削弱,因此消除大气对电磁波的影响、恢复其在地表的本来面目,就成为定量遥感的重要研究课题。但从另一个

7、角度看,无论是置于地面的传感器还是星载传感器,当它接收到被大气作用后的电磁波时,必然带有大气的特征信息。因此,我们可以设法从中反演出表层大气属性的参数来。大气中最活跃的两个组成部分是:大气气溶胶和大气水汽。因此,我们要解决大气问题最主要的是要解决气溶胶和水汽问题。本文的研究方向主要是大气水汽的反演问题,力图提出行之有效的大气水汽含量算法公式,并将其应用于MODIs卫星影像的大气水汽反演中。一、卫星遥感大气水汽反演的特点和难点水汽及其变化是天气和气候的主要驱动力,是预测降雨、中小尺度恶劣天气以及全球气候

8、变化的一个非常重要的物理量,因此对水汽的监测是大气遥感的一个主要目的。同时,大气中的水汽含量也是影响遥感应用的主要因素之一,特别是在地表温度反演、遥感影像的大气校正中水汽的影响不可忽略。由于水汽的分布极不均匀、时空变化很大(是大气成分中变化最大的一种),加之影响水汽含量和分布的因素较多,这些无疑都增大了水汽探测和反演的难度。半个世纪以来,国际性的气球探空网络一直在进行水汽探测。但是,由于观测仪器的变化和缺乏有效的校正,这些探空数据仍无法在气候模型中使用。

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