【摘 要】
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大气透过率的计算是红外辐射传输计算的核心,RTTOV(Radiative Transfer for TOVS)通过建立大气廓线中温度、水汽、臭氧和其他气体浓度等参数与卫星通道透过率的统计关系,可实
【机 构】
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中国气象科学研究院,国家卫星气象中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB0504900),国家自然科学基金项目(41675036)
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大气透过率的计算是红外辐射传输计算的核心,RTTOV(Radiative Transfer for TOVS)通过建立大气廓线中温度、水汽、臭氧和其他气体浓度等参数与卫星通道透过率的统计关系,可实现卫星通道透过率和大气顶辐射率的快速准确计算。但在一些复杂吸收波段,如水汽波段,RTTOV的计算误差较大。为提高RTTOV在水汽敏感波段的计算精度,利用机器学习中的梯度提升树(Gradient Boosting Tree,GBT)方法,选取从ECMWF(European Centre for Medium-Ran
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