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论文研究工作中,利用在轨的被动微波实际观测资料,检验了大气微波辐射传输模型;将大气微波辐射传输模型与地表微波辐射传输模型结合,模拟分析了地表湿度反演过程中地表及大气各种因素(卫星扫描角、地表粗糙度、地表植被覆盖和大气)对反演结果的影响情况;利用正演模拟技术建立了地表微波比辐射率的指数分析反演方程,同时也尝试了利用微波辐射传输模型反演地表微波比辐射率的物理反演途径;得到了增益、截距随像元植被覆盖度可调的地表湿度微波低频通道亮温指数对数线性组合反演方程;反演技术中综合应用了多种途径获取到的被动微波像元中的静态和动态的组分信息、地表温度信息;利用地表高程数据提取出了被动微波像元地表粗糙度因子;尝试了将这些因子用于地表湿度反演的可行性;对于反演结果,论文研究工作中利用地表的降水观测资料、地面农业气象观测资料和HUBEX外场观测资料进行了对比分析,得到了空间分布特征和时间演变特征变化趋势一致的对比结果.在AMSU-A和SSM/I低频通道地表微波比辐射率反演算法中,根据正演模拟分析的结果提出了指数分析反演技术,AMSU-A可以利用通道2、3的亮温组合来进行反演;SSM/I可以利用85GHz和19GHz通道亮温的组合来进行反演.经正演模拟分析独立样本检验,对AMSU-A资料而言指数分析反演技术地表微波比辐射率的反演结果精度优于目前业务反演算法的结果.针对TMI低频10GHz通道,尝试使用了低频通道微波亮温指数统计反演技术,得到了地表湿度的亮温指数线性组合反演方程,确定了反演方程中斜率、截距系数随像元植被覆盖度变化的对数关系和线性关系,在HUBEX试验中上述反演方法的反演结果与地面观测结果比较吻合.形成了目前中国唯一能业务应用的被动微波遥感AMSU-A资料地表洪涝干旱分析实用算法.