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申请/专利权人：兰州大学

摘要：本发明公开了一种同化FY‑4A静止卫星识别非晴空条件下气溶胶的方法。本发明为FY‑4ATOAR数据集开发了一种基于集成模型实现气溶胶分类的方法，通过CALIPSOVFM产品来标记无云地区和有云地区的气溶胶以及其类型，引入来自ERA‑5的气象要素和地表信息作为模型输入补充，最后，生成具有高时空分辨率的全覆盖气溶胶分类产品，且具备有效识别非晴空条件下的气溶胶的能力。相较于之前的气溶胶分类产品本发明适应性强，准确性高，具有更高的时间分辨率和空间分辨率，特别是针对非晴空条件下，极大提高了气溶胶分类工作的效率。

主权项：1.一种同化FY-4A静止卫星识别非晴空条件下气溶胶的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1利用CALIPSOVFM产品对CALIPSO的在轨像素进行标记，生成大气特征以及气溶胶类型的标签；2将FY-4ATOAR数据与ERA-5数据转换的网格样本数据分别与大气特征、气溶胶类型标签进行时空匹配，分别生成大气特征分类模型和气溶胶分类模型的在轨样本数据集；3由大气特征的在轨数据集和标签构建相应集成模型，将地区的网格数据集输入大气特征分类集成模型进行识别分类，检测出无云气溶胶区域和有云气溶胶区域；4由气溶胶类型的在轨数据集和标签分别构建无云区域和有云区域的气溶胶分类集成模型，针对大气特征分类集成模型检测出的无云气溶胶区域和有云气溶胶区域分别进行识别分类，检测出相应区域的气溶胶类型；所述步骤3包括以下具体步骤：3-1按照3：7的比例划分验证数据集和训练数据集，通过顺序向前选择方法SFS筛选模型最优变量，如公式3构建集成投票模型；EnsembleModeln＝fvotingETn+RFn+XGBn+LGTn+CATn……………………………3其中，fvoting表示软投票流程，n表示模型的种类，分别为大气特征分类集成模型、无云区域的气溶胶分类集成模型、有云区域的气溶胶分类集成模型，因变量是五种子模型：RF、ET、XGB、LGT以及CAT，RF表示Random-Forest、ET表示Extra-Trees、XGB表示XGBoost、LGT表示LightGBM及CAT表示CatBoost，大气特征分类集成模型与气溶胶分类集成模型均由五个子模型构成；3-2将集成模型输入变量与目标向量进行匹配和训练，构建大气特征分类集成模型模型，如公式4所示：Classn，i，j＝fEnsembleModelGridi，j……………………………4其中，Grid表示的是整个研究区域的网格数据集，f表示集成模型，n表示集成模型的种类，i表示网格的位置，j表示时间，Class表示模型的识别结果，大气特征分类结果为：清洁大气-云区-无云区域的气溶胶-有云区域的气溶胶，气溶胶分类结果为：沙尘-污染沙尘-非沙尘类气溶胶-混合气溶胶；3-3将地区的网格数据集输入大气特征分类集成模型进行识别分类，检测出包含无云区域和有云区域的气溶胶区域；所述步骤4包括以下具体步骤：4-1按照3：7的比例划分验证数据集和训练数据集，通过顺序向前选择方法SFS进行特征筛选，如公式3～4所示，由无云区域的在轨数据集和相应标签构建无云区域的气溶胶分类集成模型，由有云区域的在轨数据集和相应标签构建有云区域的气溶胶分类集成模型；4-2在步骤3-3已由大气特征分类模型进行检索获取了无云区域和有云区域的气溶胶区域信息，在本步骤中将这两个区域的对应网格数据分别输入无云区域和有云区域的气溶胶分类模型中，检测出相应区域的气溶胶类型。

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