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Application of Empirical Orthogonal Functions Parameterization in the Problem of Retrieval of the Tropospheric Thermal Structure by Radiometric Data
Radiophysics and Quantum Electronics ( IF 0.8 ) Pub Date : 2020-02-01 , DOI: 10.1007/s11141-020-10005-3 M. V. Belikovich , M. Yu. Kulikov , V. G. Ryskin , A. A. Shvetsov , A. A. Krasilnikov , N. K. Skalyga , E. A. Serov , A. M. Feigin
Radiophysics and Quantum Electronics ( IF 0.8 ) Pub Date : 2020-02-01 , DOI: 10.1007/s11141-020-10005-3 M. V. Belikovich , M. Yu. Kulikov , V. G. Ryskin , A. A. Shvetsov , A. A. Krasilnikov , N. K. Skalyga , E. A. Serov , A. M. Feigin
We describe the mathematical tools of the optimal estimation method for retrieval of tropospheric temperature profiles (0–10 km) from radiometric data with the desired profiles parameterized in the form of expansion over empirical orthogonal functions obtained by a singular analysis of the covariance matrix of the radiosonde measurement data. It is shown that within the framework of such an approach one can use a high-resolution altitude grid for a relatively small dimensionality of the inverse problem. This permits one to properly analyze the statistics of radiosonde measurements and, at the same time, retrieve the temperature profiles without using a large computing power. We have conducted test retrievals of temperature using a large ensemble of simulated noisy spectra of atmospheric self-radiation based on the statistics of radiosonde temperature measurements above Nizhny Novgorod. It is found that the r.m.s. error of temperature retrieval from spectra in frequency ranges 50–55 GHz, 55–59 GHz, and 50–59 GHz varies within the ranges 0.5–2.7 K (at altitudes of 0–10 km), 0.3–1 K (at altitudes of 0–2 km), and 0.3–2.8 K (at altitudes of 0–10 km), respectively. The optimal number of empirical orthogonal functions (dimensionality of the problem) is 6–8 in the case of the 50–55 GHz spectra, 8 in the case of the 55–59 GHz spectra, and 10 in the case of the 50–59 GHz spectra.
中文翻译:
经验正交函数参数化在辐射数据反演对流层热结构问题中的应用
我们描述了最佳估计方法的数学工具,用于从辐射测量数据中检索对流层温度廓线(0-10 公里),所需廓线以扩展经验正交函数的形式参数化无线电探空仪测量数据。结果表明,在这种方法的框架内,可以将高分辨率高度网格用于逆问题的相对较小维度。这允许人们正确分析无线电探空仪测量的统计数据,同时在不使用大量计算能力的情况下检索温度曲线。我们根据下诺夫哥罗德上空无线电探空仪温度测量的统计数据,使用大量模拟的大气自辐射噪声光谱集合进行了温度测试反演。发现从 50-55 GHz、55-59 GHz 和 50-59 GHz 频率范围内的频谱反演温度的均方根误差在 0.5-2.7 K(海拔 0-10 公里)、0.3-分别为 1 K(海拔 0-2 公里)和 0.3-2.8 K(海拔 0-10 公里)。经验正交函数的最佳数量(问题的维数)在 50-55 GHz 频谱的情况下为 6-8,在 55-59 GHz 频谱的情况下为 8,在 50-59 的情况下为 10 GHz 频谱。55–59 GHz 和 50–59 GHz 在 0.5–2.7 K(海拔 0–10 km)、0.3–1 K(海拔 0–2 km)和 0.3–2.8 K(海拔高度)范围内变化0-10 公里),分别。经验正交函数的最佳数量(问题的维数)在 50-55 GHz 频谱的情况下为 6-8,在 55-59 GHz 频谱的情况下为 8,在 50-59 的情况下为 10 GHz 频谱。55–59 GHz 和 50–59 GHz 在 0.5–2.7 K(海拔 0–10 km)、0.3–1 K(海拔 0–2 km)和 0.3–2.8 K(海拔高度)范围内变化0-10 公里),分别。经验正交函数的最佳数量(问题的维数)在 50-55 GHz 频谱的情况下为 6-8,在 55-59 GHz 频谱的情况下为 8,在 50-59 的情况下为 10 GHz 频谱。
更新日期:2020-02-01
中文翻译:
经验正交函数参数化在辐射数据反演对流层热结构问题中的应用
我们描述了最佳估计方法的数学工具,用于从辐射测量数据中检索对流层温度廓线(0-10 公里),所需廓线以扩展经验正交函数的形式参数化无线电探空仪测量数据。结果表明,在这种方法的框架内,可以将高分辨率高度网格用于逆问题的相对较小维度。这允许人们正确分析无线电探空仪测量的统计数据,同时在不使用大量计算能力的情况下检索温度曲线。我们根据下诺夫哥罗德上空无线电探空仪温度测量的统计数据,使用大量模拟的大气自辐射噪声光谱集合进行了温度测试反演。发现从 50-55 GHz、55-59 GHz 和 50-59 GHz 频率范围内的频谱反演温度的均方根误差在 0.5-2.7 K(海拔 0-10 公里)、0.3-分别为 1 K(海拔 0-2 公里)和 0.3-2.8 K(海拔 0-10 公里)。经验正交函数的最佳数量(问题的维数)在 50-55 GHz 频谱的情况下为 6-8,在 55-59 GHz 频谱的情况下为 8,在 50-59 的情况下为 10 GHz 频谱。55–59 GHz 和 50–59 GHz 在 0.5–2.7 K(海拔 0–10 km)、0.3–1 K(海拔 0–2 km)和 0.3–2.8 K(海拔高度)范围内变化0-10 公里),分别。经验正交函数的最佳数量(问题的维数)在 50-55 GHz 频谱的情况下为 6-8,在 55-59 GHz 频谱的情况下为 8,在 50-59 的情况下为 10 GHz 频谱。55–59 GHz 和 50–59 GHz 在 0.5–2.7 K(海拔 0–10 km)、0.3–1 K(海拔 0–2 km)和 0.3–2.8 K(海拔高度)范围内变化0-10 公里),分别。经验正交函数的最佳数量(问题的维数)在 50-55 GHz 频谱的情况下为 6-8,在 55-59 GHz 频谱的情况下为 8,在 50-59 的情况下为 10 GHz 频谱。