| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 仪器与资料 | 第14-20页 |
| 2.1 地基微波辐射计简介 | 第14-16页 |
| 2.2 数据来源与方法介绍 | 第16-20页 |
| 2.2.1 数据来源 | 第16页 |
| 2.2.2 评估参数 | 第16-17页 |
| 2.2.3 探空数据的处理 | 第17-20页 |
| 第三章 TP/WVP-3000型微波辐射计反演算法的精度评估 | 第20-32页 |
| 3.1 影响温度精度的因子 | 第20-23页 |
| 3.1.1 高度的影响 | 第20-22页 |
| 3.1.2 季节的影响 | 第22-23页 |
| 3.2 影响相对湿度精度的因子 | 第23-26页 |
| 3.2.1 高度的影响 | 第23-25页 |
| 3.2.2 季节的影响 | 第25-26页 |
| 3.3 影响水汽含量精度的因子 | 第26-28页 |
| 3.3.1 年变化的影响 | 第26-27页 |
| 3.3.2 季节的影响 | 第27-28页 |
| 3.4 影响云液态水含量精度的因子 | 第28-30页 |
| 3.4.1 年变化的影响 | 第28-29页 |
| 3.4.2 季节的影响 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 大气温湿廓线的反演方法与特征分析 | 第32-53页 |
| 4.1 大气温湿廓线的BP神经网络算法 | 第32-41页 |
| 4.1.1 BP神经网络模型的建立 | 第33-36页 |
| 4.1.2 反演结果分析 | 第36-41页 |
| 4.2 大气温湿的变化特征 | 第41-52页 |
| 4.2.1 温度的日变化 | 第41-42页 |
| 4.2.2 低空逆温的变化特征 | 第42-44页 |
| 4.2.3 雾霾条件下温度的变化 | 第44-46页 |
| 4.2.4 相对湿度的日变化 | 第46-49页 |
| 4.2.5 雾霾条件下相对湿度的变化 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 水汽含量和云液态水含量的反演方法与特征分析 | 第53-70页 |
| 5.1 水汽含量及云液态水含量的回归算法 | 第53-59页 |
| 5.1.1 反演通道的选取 | 第53-54页 |
| 5.1.2 回归算法的建立 | 第54-57页 |
| 5.1.3 反演结果分析 | 第57-59页 |
| 5.2 水汽含量及云液态水含量的变化特征 | 第59-65页 |
| 5.2.1 水汽含量及云液态水含量的季节变化特征 | 第59-63页 |
| 5.2.2 水汽含量及云液态水含量的日变化特征 | 第63-65页 |
| 5.3 水汽含量和云液态水含量在降水预报中的应用 | 第65-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-73页 |
| 6.1 主要结论 | 第70-72页 |
| 6.2 特色与创新点 | 第72页 |
| 6.3 不足与研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 在学期间的研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |