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夜间降雨率的卫星反演方法

时间:2025-06-13    作者: 管理员

专利名称:夜间降雨率的卫星反演方法
技术领域
本发明涉及一种降雨率的卫星反演方法,尤其是一种针对夜间降雨率的卫星反演方法,属于大气科学研究领域,用于多光谱卫星图像夜间降雨反演及临近预报。
背景技术
静止卫星夜间降水反演算法,一般包括以下两步,I)划分雨区,2)估计雨量;而划分雨区又主要包括以下两个步骤1)从对流层云(即积雨云)中筛选卷云和卷云砧,2)从暖云中识别出雨层云(Kurino 1997; Lensky and Rosenfeld 2003a; Luque et al.2006)。早在1978年,Griffith et al.就直接采用云顶亮温阈值253K进行雨区划分,但这种较为武断的雨区划分方法很容易将厚卷云误判为降水云,故而科学家们(Adler and Negri 1988; Vicente et al. 1998; Ba and Gruber 2001 )在此基础上,利用弥补措施spatial gradient of cloud-top temperature去除卷云,以达到较好的雨区划分效果;而Inoue (1985,1987)则利用BTD21 (BTD21是一个虚拟通道,其值T1^1指通道IR2与通道IR1的红外亮温差,IR2为波长介于11.5μπι-12. 5μπι的红外通道,通道1&指波长介于10. 3 μ m-11. 3 μ m的红外通道)来识别卷云,但此方法仅限于热带海洋(Inoue 1987)。Lensky and Rosenfeld (2003a, 2003b)分析了云滴有效半径Re与福射值的关系,提出了利用BTD41 (BTD41是一个虚拟通道,其值TbH指中红外通道MIR与通道IR1的红外亮温差,中红外通道MIR为波长介于3. 5 μ m-4. O μ m的红外通道)的值来划分雨区的方法,并认为一个适中的TbH可能暗示了具有大Re的降水云的存在。根据以上的分析可知在整个夜间雨区划分的研究历程中,科学家们主要还是集中于采用阈值组合进行判识,因此,雨区筛选的效果与实际监测情况还是存在一定的差距。对于夜间雨量估计,常用的方法主要基于以云顶亮温面积(Arkin and Meisner1987)或者亮温值(Ba and Gruber 2001; Kuligowski 2002 ;Vicente et al. 1998)为变量的的曲线拟合方法。另外,相对于日间降水反演的长足发展,夜间降水反演还存在较大的问题。由于静止卫星测量的红外辐射主要来自云顶,但降水量更多的是与云中的雨滴谱有关。降水与云顶红外辐射的关系不容易建立。在白天,可见光(VIS)反射率能够反映云的光学厚度信息,中红外(MIR;3. 5-4.0μπι)反射率信息能够反映云滴粒子半径信息(Nakajima and King,1990)。利用它们反演白天降水时能取得很好的效果。夜间反射率信息不能获得,只能依赖红外通道本身的信息来反演降水,这无疑增加了夜间反演的难度。

发明内容
本发明针对现有技术的不足,提供一种夜间降雨率的卫星反演方法,其首要技术目的是改变现有的雨区划分方法,该雨区划分方法是通过建立降水概率判识矩阵RPIM后,获取各种亮温Tbl、亮温TbH组合在降水概率判识矩阵RPM中的降水发生概率,而降水概率判识矩阵RPM是基于IR1- BTD41 二维光谱空间建立的;本发明的次要技术目的是通过获取某特定亮温Tbl、亮温TbH组合在降水概率判识矩阵RPM中的降水发生概率,获取该特定亮温Tbl、亮温TbH组合的雨量估计。因此,通过本发明所述的雨区划分方法、雨量估计方法所获得的雨量估计值, 能够与实际的降水值具有较好的相关性及较小的偏差,即该雨量估计值与实测值具有较好的一致性,致使本发明在多光谱卫星图像夜间降雨反演及临近预报中,具有更好的应用优势。为实现以上的技术目的,本发明将采取以下的技术方案
一种夜间降雨率的卫星反演方法,包括雨区划分和雨量估计两个步骤,所述的雨区划分步骤,用于识别暖云中的降水云,具体包括以下步骤i、i、建立IR1-BTD41 二维光谱空间——该IR1-BTD41 二维光谱空间基于通道IR1所对应的亮温Tbl、通道BTD41所对应的亮温V1建立而成;其中通道IR1指波长介于10. 3 μ m-11. 3 μ m的红外通道,其值为Tbl,通道BTD41是一个虚拟通道,其值TbH为中红外通道MIR与通道IR1的红外亮温差,中红外通道MIR为波长介于3. 5 μ m-4. Oym的红外通道;ii、基于IR「BTD41 二维光谱空间建立降水概率判识矩阵RPM——首先将IR1- BTD41 二维光谱空间,划分为若干个64*64的基本单元,每一个64*64的基本单元对应为一个单位特征空间;接着,根据历史地面实测降水量值以及相应经纬度对应的卫星瞬时亮温Tbl观测值、亮温T1^1观测值,确定各单位特征空间的降水样本数和非降水样本数,然后通过所获得的各单位特征空间上降水样本数和非降水样本数,确定各单位特征空间的降水发生概率,即可得到降水概率判识矩阵RPM ;iii、通过定量评估降水检测效果的评价指标,确定合适的降水概率为阈值,进行降水概率判识矩阵RPIM的雨区划分;iv、根据已建立的降水概率判识矩阵RPM,获取各种亮温Tbl、亮温TbH组合下的降水发生概率。所述步骤ii中建立降水概率判识矩阵RPM时,以亮温Tbl为列、TbH为行。所述步骤iii中定量评估降水检测效果的评价指标为降水检出概率POD或者虚警率FAR或者Heidke技术得分HSS ;其中
权利要求
1.一种夜间降雨率的卫星反演方法,包括雨区划分和雨量估计两个步骤,其特征在于,所述的雨区划分步骤,用于识别暖云中的降水云,具体包括以下步骤i、建立IR1-BTD41 二维光谱空间——该IR1-BTD41 二维光谱空间基于通道IR1所对应的亮温Tb1、通道BTD41所对应的亮温V1建立而成;其中通道IR1指波长介于10. 3 μ m-11. 3 μ m的红外通道,其值为Tbl,通道BTD41是一个虚拟通道,其值T1^1为中红外通道MIR与通道IR1的红外亮温差,中红外通道MIR为波长介于3. 5 μ m-4. Oym的红外通道;ii、基于IR「BTD41 二维光谱空间建立降水概率判识矩阵RP頂——首先将IR1- BTD41 二维光谱空间,划分为若干个64*64的基本单元,每一个64*64的基本单元对应为一个单位特征空间;接着,根据历史地面实测降水量值以及相应经纬度对应的卫星瞬时亮温Tbl观测值、亮温T1^1观测值,确定各单位特征空间的降水样本数和非降水样本数,然后通过所获得的各单位特征空间上降水样本数和非降水样本数,确定各单位特征空间的降水发生概率,即可得到降水概率判识矩阵RP頂;iii、通过定量评估降水检测效果的评价指标,确定合适的降水概率为阈值,进行降水概率判识矩阵RPIM的雨区划分;iv、根据已建立的降水概率判识矩阵RPM,获取各种亮温Tbl、亮温TbH组合下的降水发生概率。
2.根据权利要求I所述夜间降雨率的卫星反演方法,其特征在于,所述步骤ii中建立降水概率判识矩阵RP頂时,以亮温Tbl为列、TbH为行。
3.根据权利要求I所述夜间降雨率的卫星反演方法,其特征在于,所述步骤iii中定量评估降水区域检测效果的评价指标为降水检出概率POD或者虚警率FAR或者Heidke技术得分HSS ;其中
4.根据权利要求I所述夜间降雨率的卫星反演方法,其特征在于,所述的雨量估计步骤,用于估计经雨区划分步骤判识为降水云区域的降水量,该雨量估计RR由下述方程确定
5.根据权利要求I所述夜间降雨率的卫星反演方法,其特征在于,所述平均雨量
6.根据权利要求I所述夜间降雨率的卫星反演方法,其特征在于,所述历史地面实测降水量值为10分钟间隔地面雨量计实测降雨率。
全文摘要
本发明公开了一种夜间降雨率的卫星反演方法,包括雨区划分和雨量估计两个步骤,雨区划分方法是通过建立降水概率判识矩阵RPIM后,获取各种亮温Tb1、亮温Tb4-1组合在降水概率判识矩阵RPIM中的降水发生概率,而降水概率判识矩阵RPIM是基于IR1-BTD41二维光谱空间建立的。因此,通过本发明所述的雨区划分方法、雨量估计方法所获得的雨量估计值,能够与实际的降水值具有较好的相关性及较小的偏差,即该雨量估计值与实测值具有较好的一致性,致使本发明在多光谱卫星图像夜间降雨反演及临近预报中,具有更好的应用优势。
文档编号G01W1/14GK102789004SQ20121025496
公开日2012年11月21日 申请日期2012年7月20日 优先权日2012年7月20日
发明者张成伟, 王元, 诸葛小勇, 郁凡 申请人:南京大学

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