CN108508442A - 一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法 - Google Patents

一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法，属于气象探测技术领域。所述方法选择22通道微波辐射计，首先获取微波辐射计数据；利用辐射传输模型计算出历史探空廓线数据对应的模拟亮温数据，并据此对建立的用于反演大气温湿廓线的BP神经网络进行训练；用训练好的BP神经网络来反演大气温湿廓线。本发明提供的BP神经网络的模型简单，原理易懂，能够以足够的精度反演大气温度、相对湿度、水汽密度廓线，比其他反演算法更为简单易行，具有通用性；本发明针对两种不同的天气状况进行分类，对不同的天气训练各自的网络，进而更高地提升反演精度，符合实际问题的需要。

Description

一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法
技术领域
本发明属于气象探测技术领域，具体涉及一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法。
背景技术
大气温湿廓线，即大气温度、相对湿度、水汽密度(绝对湿度)等信息与海拔高度的变化关系曲线，是大气环境的重要参数。微波辐射计具有便于携带、可无人值守连续工作、分辨率高、校准方法可靠、操作简单等优点，正在逐渐成为大气信息遥感探测的重要仪器。多通道微波辐射计可以测得大气在其每个通道频率处的辐射强度，得出每个通道的亮温值，然后即可通过自身的算法求出不同高度层的温湿度具体数值。
常见的大气温湿廓线反演方法：统计回归法、神经网络法、卡尔曼滤波法、最优估计法、遗传算法、迭代算法等，而不同的反演方法有各自的优缺点。参考文献1(中国海洋大学研究生学位论文2005年，徐萍的《NOAA卫星ATOVS资料反演大气温、湿廓线及其在中尺度气象模式中的同化试验》)中提到，统计回归法本质上是一种线性回归模型，它是根据各通道的亮温测量值和大气温、湿度及各种吸收气体的垂直浓度分布之间的相关关系而建立起来的统计回归关系。该方法是利用大量的亮温测量值和大气参数匹配样本，计算出相关系数，再利用相关系数对亮温测量值进行所需参数的反演。该方法不直接求解辐射传输方程，所以计算速度快，时效性强，并且在解的稳定性上一直受到推崇，同时它对仪器的定标精度也不敏感，在低纬和海洋区域，是目前所有方法中精度较好的一种。但是，有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达式只是一种推测，这影响了因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。物理反演方法是依据微波辐射计的亮温测量值直接求解辐射传递方程，其优点是求解方法较为简单，如线性迭代法(Strand，1974)、Smith迭代法(Smith，1970)、Chahine松弛迭代法(Chahine，1972)等，但是这些迭代算法忽略了大气温度场的内在联系，而且由于多重迭代的原因在运算时间上会付出很大代价。
BP(Back Propagation)人工神经网络法具有运算速度快，稳定性好，算法简单，便于处理大量数据，无需建模且易于实现的优点。BP神经网络，即误差反向传播网络，是一种多层前向网络，于1986年由Rumelhart提出。参考文献2(中国科学院研究生院硕士学位论文2010年，周玉驰的《地基多通道微波辐射计反演大气温湿廓线的研究》)中提到，误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层的各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐含层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。
发明内容
本发明提出一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法。本发明中提供的方法区别于现有方法的显著特征在于：其一，针对MP-3000A型地基22通道微波辐射计，本发明建立了适用于此微波辐射计的BP神经网络，指定了BP神经网络的结构，包括BP神经网络的层数、每层的节点数以及每层的激活函数；其二，对于建立的BP神经网络，在训练神经网络参数时，指定了训练方法，并且根据天气情况进行分类，对不同的天气状况分别训练各自的BP神经网络；其三，对训练所用的数据进行了必要处理，包括对数据的随机打乱、异常数据剔除、归一化等操作。本发明基于MP-3000A型地基22通道微波辐射计数据，制定了反演大气温湿廓线的方法，同时考虑两种不同的天气状况(晴天无云、云天无雨)，对不同的天气训练各自的BP神经网络。经过试验与分析，对神经网络结构、训练样本数据、训练方法进行了合理安排，验证结果也表明BP神经网络能很好地满足反演温湿廓线的实际需要。
本发明提供的一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法，具体包括以下几个步骤：
步骤一：选择满足需求的地基多通道微波辐射计，获取微波辐射计数据，所述数据应包括微波辐射计的通道数量、每个通道的探测频率、每个通道的亮温测量值以及微波辐射计反演出的温湿廓线数据。
本发明选择MP-3000A型微波辐射计，有22个通道，其探测频率包括K波段20GHz～30GHz水汽吸收谱线区和V波段50GHz～60GHz氧气吸收谱线区，该型微波辐射计正是通过测量这两个波段的亮温数据反演出大气温湿度廓线数据的。所述的微波辐射计的中心频率分别是22.234GHz，22.5GHz，23.034GHz，23.834GHz，25.000GHz，26.234GHz，28.000GHz，30.000GHz，51.248GHz，51.760GHz，52.280GHz，52.804GHz，53.336GHz，53.848GHz，54.400GHz，54.940GHz，55.500GHz，56.020GHz，56.660GHz，57.288GHz，57.964GHz，58.800GHz。微波辐射计大约每135s输出一次数据，输出数据包括两种：每个通道的亮温数据、0～10km高空的58个高度层的温湿廓线数据。
步骤二：获取历史探空廓线数据，利用辐射传输模型(MonoRTM模型)计算出历史探空廓线数据对应的模拟亮温数据。
由于训练神经网络需要大量的样本数据，而实测的微波辐射计数据有限，通常的做法是以历史探空廓线数据为输入，利用MonoRTM模型计算出模拟亮温数据，从而保证训练样本有足够的数据量。本发明利用的历史探空廓线数据是黑龙江省哈尔滨市自2013年～2015年的探空资料，内容包含了0～30km高空处的温度、相对湿度、大气压、采样时间、海拔高度等若干信息。若历史探空廓线数据在竖直方向上的分布过于稀疏，则要对其进行线性插值操作；若其过于稠密，则要进行提取操作。然后利用MonoRTM辐射传输模式，计算出与历史探空廓线数据对应的模拟亮温数据，并对其进行格式处理，以保证模拟亮温数据的数据格式与微波辐射计亮温数据格式一致。
步骤三：建立用于反演大气温湿廓线的BP神经网络。
神经网络方法可以很好地求解非线性问题，理论上三层的BP神经网络就可以实现对任何连续函数的模拟。建立三层BP神经网络，神经网络的输入为微波辐射计每个通道的亮温数据和若干地面参数信息，输出为每个高度层的温度、相对湿度、水汽密度等物理量，需要对神经网络的输入层、隐含层、输出层的节点数进行合理设置。输入层的节点数等于微波辐射计的亮温数据输出个数(即微波辐射计通道数)、地面参数(地面温度、地面湿度、地面大气压等)个数和云底温度的个数之和，本发明输入层节点数为26(对于晴天无云的神经网络，由于没有云底温度，输入节点总数为25)；输出层的节点个数可根据需要自行规定，一个节点代表一个高度层，本发明对海拔高度进行分层，0～10km共分为58层，故输出层节点数为58；隐含层的节点一般是先通过经验公式来计算，然后在经验公式得出的结果附近进行多次试验，最后方可确定出隐含层的节点个数。对于网络激活函数、初始权值的选取，也要经过大量试验后才能确定。
步骤四：利用步骤二中的历史探空廓线数据与得出的模拟亮温数据训练BP神经网络。
首先将模拟亮温数据与历史探空廓线数据分别作为神经网络的输入和输出值对应起来，再将这3年的数据顺序随机打乱，抽出90％的数据作为训练数据，其余10％为验证数据。然后去除异常数据，再将训练数据归一化至区间[-1,1]，数据处理完毕后即可开始训练神经网络：
将全部的亮温数据、晴天无云的亮温数据、云天无雨的亮温数据分别输入BP神经网络，将与之对应的温度廓线数据亦分别作为BP神经网络的期望输出，训练完毕得到network 1、network 2、network 3；
将全部的亮温数据、晴天无云的亮温数据、云天无雨的亮温数据分别输入BP神经网络，将与之对应的相对湿度廓线数据亦分别作为BP神经网络的期望输出，训练完毕得到network4、network 5、network 6；
将全部的亮温数据、晴天无云的亮温数据、云天无雨的亮温数据分别输入神经网络，将与之对应的水汽密度廓线数据亦分别作为神经网络的期望输出，训练完毕得到network 7、network 8、network 9；
步骤五：用训练好的BP神经网络来反演大气温湿廓线。
将微波辐射计测量的亮温数据输入训练好的BP神经网络中，即可进行温湿廓线的反演。
本发明的优点在于：
第一，本发明对大气温湿廓线进行反演，提出一种BP神经网络反演算法，并规定了其网络结构(包括神经网络层数、各层节点数、各层激活函数、训练方法)。该BP神经网络的模型简单，原理易懂，能够以足够的精度反演大气温度、相对湿度、水汽密度廓线，比其他反演算法更为简单易行，具有通用性。
第二，本发明提出的基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法，针对两种不同的天气状况进行分类，对不同的天气训练各自的网络，进而更高地提升反演精度，符合实际问题的需要。
附图说明
图1为本发明提出的大气温湿廓线反演方法的流程图。
图2为本发明中BP神经网络的结构图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明进行详细说明。
本发明提出一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法。基于地基22通道微波辐射计，制定了反演大气温湿廓线的方法，同时考虑两种不同的天气状况(晴天无云、云天无雨)，对不同的天气状况训练各自的神经网络。经过试验与分析，对神经网络结构、训练样本数据、训练方法进行了合理安排，验证结果也表明网络能很好地满足反演温湿廓线的实际需要。
本发明提供的一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法，如图1所示流程，具体包括以下几个步骤：
步骤一：选择满足需求的地基多通道微波辐射计，获取微波辐射计数据，数据内应包括微波辐射计的通道数量、每个通道的探测频率、每个通道的亮温测量值以及微波辐射计反演出的温湿廓线数据。
本发明选择MP-3000A型微波辐射计，有22个通道，其探测频率包括K波段20GHz～30GHz水汽吸收谱线区和V波段50GHz～60GHz氧气吸收谱线区，该型微波辐射计正是通过测量这两个波段的亮温数据反演出大气温湿度廓线数据的。所述的微波辐射计的中心频率分别是22.234GHz，22.5GHz，23.034GHz，23.834GHz，25.000GHz，26.234GHz，28.000GHz，30.000GHz，51.248GHz，51.760GHz，52.280GHz，52.804GHz，53.336GHz，53.848GHz，54.400GHz，54.940GHz，55.500GHz，56.020GHz，56.660GHz，57.288GHz，57.964GHz，58.800GHz。微波辐射计大约每135s输出一次数据，输出数据包括两种：每个通道的亮温数据、0～10km高空的58个高度层的温湿廓线数据。微波辐射计的温湿廓线数据分层方法如下：从地表至0.5km高度每50米为一层，在0.5km～2km高度上每100米为一层，在2km～10km每250米为一层，0～10km共分为58层。
步骤二：获取历史探空廓线数据，利用辐射传输模型MonoRTM计算出历史探空廓线数据对应的模拟亮温数据。
由于训练神经网络需要大量的样本数据，而实测的微波辐射计数据有限，通常的做法是以历史探空数据为输入，利用MonoRTM模型计算出模拟亮温数据，从而保证训练样本有足够的数据量。本发明利用的探空数据是黑龙江省哈尔滨市自2013年～2015年的探空资料，内容包含了0～30km高空处的温度、相对湿度、大气压、采样时间、海拔高度等若干信息。若历史探空廓线数据在竖直方向上的分布过于稀疏，则要对其进行线性插值操作；若其过于稠密，则要进行提取操作。本发明中采用的探空数据为秒级数据，而探空气球升空的速度为5～7m/s，所以海拔高度每次的变化也只有5～7m，数据过于稠密，为了得到与微波辐射计温湿廓线数据相符的探空数据，需要对探空数据进行提取操作，数据提取方法如下：利用探空数据中所包含的海拔高度信息，进行数学判断，从地表至0.5km高度每50米提取一次，在0.5km～2km高度上每100米提取一次，在2km～10km每250米提取一次，即可提取出探空数据里0～10km高空的58层数据(分层方式与步骤一中微波辐射计温湿廓线数据相同)。然后利用MonoRTM辐射传输模式，计算出与历史探空资料对应的模拟亮温数据，并对其进行格式处理，以保证模拟亮温的数据格式与微波辐射计亮温数据格式一致。
步骤三：建立用于反演大气温湿廓线的BP神经网络。
神经网络方法可以很好地求解非线性问题，理论上三层的BP神经网络就可以实现对任何连续函数的模拟。建立三层BP神经网络，如图2所示。神经网络的输入为微波辐射计每个通道的亮温和若干地面信息，输出为每个高度层的温度、相对湿度、水汽密度等物理量，需要对神经网络的输入层、隐含层、输出层的节点数进行合理设置。输入层的节点数等于微波辐射计的亮温输出个数(即微波辐射计通道数)、地面参数(地面温度、地面湿度、地面大气压等)个数和云底温度的个数之和，本发明输入层节点数为26(对于晴天无云的神经网络，由于没有云底温度，输入节点总数为25)；输出层的节点个数可根据需要自行规定，一个节点代表一个高度层，本发明对海拔高度进行分层，0～10km共分为58层(分层方式同微波辐射计数据)，故输出层节点数为58；隐含层的节点一般是先通过经验公式来计算，经验公式为：
上式中m为输出层节点数，n为输入层节点数，h为隐含层节点数。
然后在经验公式得出的结果附近进行多次试验，最后方可确定出隐含层的节点个数。对于网络激活函数、初始权值的选取，也要经过大量试验后才能确定。
经过大量试验，本发明确定了各神经网络的结构参数：
对于反演温度的神经网络，其结构参数如表1所示：
表1温度反演神经网络结构参数
隐含层节点数 40
训练方法 RPROP
隐含层激活函数 ELLIOT_SYMMETRIC
输出层激活函数 SIN_SYMMETRIC
初始权值区间 [-0.01,0.01]
对于反演相对湿度的神经网络，其结构参数如表2所示：
表2相对湿度反演神经网络结构参数
隐含层节点数 42
训练方法 RPROP
隐含层激活函数 GAUSSIAN_SYMMETRIC
输出层激活函数 SIGMOID_SYMMETRIC
初始权值区间 [-0.07,0.07]
对于反演水汽密度的神经网络，其结构参数如表3所示：
表3水汽密度反演神经网络结构参数
隐含层节点数 45
训练方法 RPROP
隐含层激活函数 GAUSSIAN_SYMMETRIC
输出层激活函数 SIGMOID_SYMMETRIC
初始权值区间 [-05,0.5]
表1、表2、表3中提到的训练方法RPROP为Riedmiller和Braun在1993年提出的弹性反向传播法，该方法有自适应性，所以不用设置学习率。
表1、表2、表3中提到的激活函数分别为：
ELLIOT_SYMMETRIC：
SIN_SYMMETRIC：
GAUSSIAN_SYMMETRIC：
SIGMOID_SYMMETRIC：
表1、表2、表3中提到的初始权值区间是指在训练神经网络之前，应将神经网络的权值初始化为该区间内的随机数。
步骤四：利用步骤二中的历史探空廓线数据与得出的模拟亮温数据训练网络。
首先将模拟亮温数据与历史探空数据分别作为神经网络的输入和输出值对应起来，再将这3年的数据顺序随机打乱，抽出90％的数据作为训练数据，其余10％为验证数据。然后去除异常数据，异常值的判断方法如下：
假设现有一组数据：
x1,x2,x3,…,xn
则平均值为：
标准差σ为：
若则xi(i＝1,2,3,…,n)为异常值。
再将训练数据归一化至区间[-1,1]，归一化方式如下：
上式中xmax、xmin分别是该组数据中的最大值、最小值。
归一化的目的有以下两点：
(1)输入数据的单位不一样，有些数据的范围可能特别大，导致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。
(2)数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用就可能会偏小。
数据处理完毕后即可开始训练神经网络：
将全部的亮温数据、晴天无云的亮温数据、云天无雨的亮温数据分别输入神经网络，将与之对应的温度廓线数据亦分别作为神经网络的期望输出，最大迭代次数设置为20000次，目标误差(MSE)为0.0001，其余参数按照表1的内容选取，训练完毕得到network1、network2、network 3；
将全部的亮温数据、晴天无云的亮温数据、云天无雨的亮温数据分别输入神经网络，将与之对应的相对湿度廓线数据亦分别作为神经网络的期望输出，最大迭代次数设置为20000次，目标误差(MSE)为0.0001，其余参数按照表2的内容选取，训练完毕得到network4、network 5、network 6；
将全部的亮温数据、晴天无云的亮温数据、云天无雨的亮温数据分别输入神经网络，将与之对应的水汽密度廓线数据亦分别作为神经网络的期望输出，最大迭代次数设置为20000次，目标误差(MSE)为0.0001，其余参数按照表3的内容选取，训练完毕得到network7、network 8、network 9；
步骤五：用训练好的神经网络来反演大气温湿廓线。
将微波辐射计亮温数据输入训练好的神经网络network 1～9中，即可进行温湿廓线的反演。

Claims (4)

1.一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法，其特征在于：具体包括以下步骤，
步骤一：获取微波辐射计数据，所述数据应包括微波辐射计的通道数量、每个通道的探测频率、每个通道的亮温测量值以及微波辐射计反演出的温湿廓线数据；
步骤二：获取历史探空廓线数据，利用辐射传输模型计算出历史探空廓线数据对应的模拟亮温数据；
步骤三：建立用于反演大气温湿廓线的BP神经网络；
步骤四：利用步骤二中的历史探空廓线数据与得出的模拟亮温数据训练BP神经网络；
首先将模拟亮温数据与历史探空廓线数据分别作为神经网络的输入和输出值对应起来，再将历史探空廓线数据顺序随机打乱，抽出90％的数据作为训练数据，其余10％为验证数据；然后去除异常数据，再将训练数据归一化至区间[-1,1]，数据处理完毕后即开始训练神经网络：
将全部的亮温数据、晴天无云的亮温数据、云天无雨的亮温数据分别输入BP神经网络，将与之对应的温度廓线数据亦分别作为BP神经网络的期望输出，训练完毕得到network 1、network 2、network 3；
将全部的亮温数据、晴天无云的亮温数据、云天无雨的亮温数据分别输入BP神经网络，将与之对应的相对湿度廓线数据亦分别作为BP神经网络的期望输出，训练完毕得到network 4、network 5、network 6；
将全部的亮温数据、晴天无云的亮温数据、云天无雨的亮温数据分别输入神经网络，将与之对应的水汽密度廓线数据亦分别作为神经网络的期望输出，训练完毕得到network 7、network 8、network 9；
步骤五：用训练好的BP神经网络来反演大气温湿廓线。
将微波辐射计测量的亮温数据输入训练好的BP神经网络中，即可进行温湿廓线的反演。
2.根据权利要求1所述的一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法，其特征在于：所述的微波辐射计为MP-3000A型微波辐射计，有22个通道，其探测频率包括K波段20GHz～30GHz水汽吸收谱线区和V波段50GHz～60GHz氧气吸收谱线区，所述的微波辐射计的中心频率分别是22.234GHz，22.5GHz，23.034GHz，23.834GHz，25.000GHz，26.234GHz，28.000GHz，30.000GHz，51.248GHz，51.760GHz，52.280GHz，52.804GHz，53.336GHz，53.848GHz，54.400GHz，54.940GHz，55.500GHz，56.020GHz，56.660GHz，57.288GHz，57.964GHz，58.800GHz；微波辐射计每135s输出一次数据，输出数据包括两种：每个通道的亮温数据、0～10km高空的58个高度层的温湿廓线数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法，其特征在于：所述的神经网络包括输入层、隐含层和输出层，输入层的节点数为26，输出层的节点数为58；隐含层的节点数通过经验公式来确定。
4.根据权利要求1所述的一种基于地基多通道微波辐射计的大气温湿廓线反演方法，其特征在于：所述的神经网络，用于温度反演神经网络结构参数包括：
隐含层节点数 40 训练方法 RPROP 隐含层激活函数 ELLIOT_SYMMETRIC 输出层激活函数 SIN_SYMMETRIC 初始权值区间 [-0.01,0.01]
对于反演相对湿度的神经网络，其结构参数如下所示：
隐含层节点数 42 训练方法 RPROP 隐含层激活函数 GAUSSIAN_SYMMETRIC 输出层激活函数 SIGMOID_SYMMETRIC 初始权值区间 [-0.07,0.07]
对于反演水汽密度的神经网络，其结构参数如下所示：
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