[发明专利]二氧化碳柱浓度的反演方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种二氧化碳柱浓度的反演方法，其特征在于，包括：

获取目标大气数据和历史大气数据，根据所述目标大气数据确定先验状态向量和观测光谱，根据所述历史大气数据确定样本状态向量，并根据正演模型确定相应的模拟光谱；

确定反演模型的代价函数，将所述先验状态向量、所述观测光谱、所述样本状态向量和所述模拟光谱作为已知信息，基于非线性最小二乘四维变分同化方法极小化所述代价函数；所述代价函数为基于非线性最小二乘四维变分同化方法对数据反演代价函数改写后所确定的函数；所述代价函数为：

其中，x_a表示先验状态向量，n_x为状态向量的维数；x′为先验状态向量的扰动，且x′＝x-x_a；y为根据目标大气数据所确定的观测光谱，n_y为观测光谱的维数；S_a为先验协方差矩阵，F(x)表示状态向量x经过正演模型F()模拟得到的模拟光谱，S_ε表示观测误差协方差矩阵，γ为修正系数，T表示矩阵的转置；

在所述代价函数迭代后达到收敛标准时，确定此时最优分析场中的二氧化碳廓线分量，并根据所述二氧化碳廓线分量确定二氧化碳柱浓度；

其中，所述基于非线性最小二乘四维变分同化方法极小化所述代价函数，包括：

根据所述样本状态向量和所述先验状态向量确定初始样本扰动P_x，且P_x＝(x′₁,x′₂,...,x′_N)；x_j′表示第j个初始样本扰动，x′_j＝x_j-x_a(j＝1,2,...,N)，x_j表示第j个样本状态向量，N为样本状态向量个数；

将分析增量x′^，*转换为初始样本扰动P_x的线性组合，即x′^，*＝P_xβ，其中β＝(β₁,β₂,...,β_N)^T为权重系数向量；

用样本协方差矩阵B_e代替先验协方差矩阵S_a，且

将代价函数转换为以权重系数向量β为自变量的非线性最小二乘形式：其中，且S_ε,+表示经过平方根法分解得到的矩阵，F′(P_xβ)＝F(x_a+P_xβ)-F(x_a)，y′＝y-F(x_a)；

基于高斯牛顿迭代法极小化非线性最小二乘形式的代价函数，且权重系数更新公式为：

x^i,*＝x^i-1,*+δx^i-1,*；

其中，x^i,*为当前迭代的分析场，x^i-1,*为上一迭代的分析场，x′^,i-1,*＝x^i-1,*-x_a为上一迭代的分析增量；δβ^i-1为当前迭代样本扰动的权重系数向量，δx^i-1,*表示相较于上一次迭代的分析场的增量，y′^,i-1＝y-F(x^i-1,*)；

且其中，

I为单位矩阵，