研究目的
利用为EarthCARE雷达-激光雷达协同观测开发的变分反演算法CAPTIVATE，研究机载94GHz多普勒雷达同时反演雨强和雨滴谱参数的能力。
研究成果
该研究表明，利用CAPTIVATE算法可从机载94GHz多普勒雷达中同时反演雨强和雨滴谱分布参数。多普勒速度能有效约束雨滴尺寸，从而估算陆地降雨量，并通过获取雨滴谱分布的数浓度来降低垂直剖面降雨量估算的不确定性。这些结果表明，借助多普勒雷达的EarthCARE降雨反演将显著提升全球对云与降水相互作用的认识。
研究不足
该研究受限于94GHz雷达在液态水（尤其是降雨）中的衰减效应，这给通过雷达反射率剖面进行反演带来了挑战。在强降雨过程中，94GHz雷达频率对降雨的反演达到上限——此时雷达信号完全衰减。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用CAPTIVATE算法处理94 GHz多普勒雷达测量数据，通过变分反演方法估算降雨率和雨滴谱参数。
2：样本选择与数据来源：
使用2007年东太平洋热带成分、云和气候耦合（TC4）野外实验数据，包含机载94 GHz多普勒雷达及同架飞机上另一台衰减较小的多普勒雷达测量数据。
3：实验设备与材料清单：
NASA ER-2飞机搭载的94 GHz多普勒雷达、非衰减波段多普勒雷达、激光雷达及辐射计仪器。
4：实验流程与操作步骤：
反演过程综合雷达反射率、平均多普勒速度和路径积分衰减（PIA）测量值来估算降雨率和雨滴谱参数，并通过与第二台多普勒雷达的独立测量数据进行验证。
5：数据分析方法：
包括将反演变量与独立测量值对比、评估多普勒速度和PIA对反演结果的贡献，以及检验不同降雨强度下的反演性能。
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