佳文赏析 | 基于辐射传输模型驱动的机器学习方法从风云-4B/GIIRS中反演大气一氧化碳

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JRS推荐 中国发射的风云四号B星上搭载的GIIRS是世界首个业务化运行的静止轨道干涉红外探测器，其以两小时的时间分辨率对东亚进行昼夜持续扫描，可反演获得大气温湿度廓线及多种反应性痕量气体。广泛的探测区域以及时空密集扫描带来的海量数据为其大气参数的实时反演带来挑战。发表在国际遥感学报上的最新研究成果“Diurnal Carbon Monoxide Retrieval from FY-4B/GIIRS Using a Novel Machine Learning Method” 以反应性痕量气体中具有强吸收的一氧化碳为例，探究高效的机器学习方法相比于常规物理方法反演的可靠性，以及执行业务化机器学习反演需解决的问题。 文章亮点 采用辐射传输模型驱动的机器学习方法从FY-4B/GIIRS快速反演一氧化碳 一氧化碳的机器学习反演结果在时空分布上与物理反演结果高度一致 如何表征反演结果的仪器灵敏度是机器学习业务化反演 ………………………………