【摘 要】
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以机载平台为例,通过数值模拟试验比较了非线性优化算法(NLI)和线性迭代算法(LI)在微波层析云液态水空间分布时的反演效率。在NLI中采用有限内存的BFGS算法对非线性目标函数
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所; 北京市人工影响天气办公室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40775025);国家科技支撑项目“人工影响天气关键技术与装备研发”(2006BAC12B01-01-01)共同资助
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以机载平台为例,通过数值模拟试验比较了非线性优化算法(NLI)和线性迭代算法(LI)在微波层析云液态水空间分布时的反演效率。在NLI中采用有限内存的BFGS算法对非线性目标函数直接优化求解;在LI中采用修正初值的起作用集算法对线性方程组进行求解。首先通过模拟试验证明积分云液态含水量(TLWC)是衡量对空微波遥感方程的非线性程度的一个指标,然后通过敏感性试验考察NLI和LI的反演效率随TLWC的变化。结果表明,与LI相比,NLI具有更广泛的适用范围和更高的收敛速度,并且随着TLWC的增大,NLI的优势愈加明显;NLI的反演误差略低于LI,两者差异不明显。可见,NLI的反演效率以及稳定性都要高于LI。
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