专栏：RTTOV辐射传输模式学习笔记
Note
RTTOV的笔记和源码已经转载到了我的Github仓库，更加详尽
今天RTTOV更新到了V14版本了，相比V13.2最大的改动时deplicate了coefficient table，在V15版本将完全去除（预计2027年）， 但是会更加好用— 2025-2-12
前言
本专栏是个人在学习使用RTTOV的过程的记录笔记，初学来认识较为浅显，并且视角偏向于微波辐射传输模拟模块。如有讹误，希望大家多多指点，共同进步。
文章列表
本笔记属于RTTOV辐射传输模式学习笔记专栏，包含以下文章（部分章节有待更新）：
© 2023-2030, Jiheng Hu. 本专栏内容禁止转载。
本节介绍RTTOV的服务器安装所需要的依赖，包括NETCDF,HDF5,zlib等库的安装。
本节介绍RTTOV的服务器安装和消光散射系数的下载，及模式介绍。
本节解读一下RTTOV的一些基础设定。内容包括廓线插值等。
本节解读一下RTTOV的源码，介绍一下RTTOV变量和结构体。
本节主要介绍晴空正向微波辐射传输的源码结构及模拟实践。
本节主要介绍RTTOV MW-SCATT模块对于水凝物散射情形的模拟。
本节主要介绍(Baordo and Geer, 2016) emissivity反演算法和相关实践。
本节介绍TELSEM2 Atlas的离线使用。
RTTOV简介
- 基于个人理解的概括
RTTOV (Radiative Transfer for TOVS)具备对被动可见光、红外和微波卫星辐射计、光谱仪和干涉仪的卫星观测进行快速辐射传输模拟的能力。
也就是说，给定大气温度、湿度以及可选的微量气体、气溶胶和水凝物的大气廓线，再加上表面参数和星载仪器的观测几何参数，RTTOV可以实现对多种卫星任务搭载的传感器进行天顶辐亮度的计算。
其快速辐射传输计算能力得益于内置的多种类型的大气介质在不同波长下的吸收和散射系数的基于机器学习方法的参数表。
不仅如此，RTTOV还提供了对有雅可比矩阵的计算，其描述了天顶亮温对任一环境因子的敏感性，可以应用于多种变分反演算法和数值天气预报模型中；
RTTOV内置了诸多地表发射率、反射率atlas。 - 引用RTTOV
Saunders, R., Hocking, J., Turner, E., Rayer, P., Rundle, D., Brunel, P., Vidot, J., Roquet, P., Matricardi, M., Geer, A., Bormann, N., and Lupu, C., 2018: An update on the RTTOV fast radiative transfer model (currently at version 12), Geosci. Model Dev., 11, 2717-2737, https://doi.org/10.5194/gmd-11-2717-2018.
- RTTOV主页地址
https://www.nwpsaf.eu/site/software/rttov/ 。
专栏更新进度
- 2023-08-31
完成模式的安装，更新了前两章，开始学习源码； - 2023-08-06
目前已经初步完成了前四章节的内容，后续会更出剩下的章节，取决于科研进度和这个项目的推进速度，因为不是主线任务，存在更新较慢的可能；
第三节基于user guide的解读还会继续更新； - 2023-08-10
更新第五章（加密），部分有待补充； - 2023-08-18
更新第六章（加密），部分有待补充； - 2023-08-24
更新第七章（加密），部分有待补充；
后续更新随缘了。
