基于FY-3C MWHTS的台风降水反演算法研究

论文摘要

为估测台风带来的地表瞬时降雨率,利用FY-3C上搭载的微波湿温探测仪（Microwave Humidity and Temperature Sounder,MWHTS）的L1级在轨观测亮度温度数据与多卫星降水分析TMPA（Tropical Rainfall Measuring Mission（TRMM）Multi-Satellite Precipitation Analysis）3B42降水产品数据,通过多元线性回归和BP神经网络两种算法对台风区的降水情况进行了反演研究。结果表明,由这两种算法反演的降水分布图可以清晰地看到台风中心、云墙以及螺旋雨带等台风的位置、分布及结构信息,这与TMPA 3B42降水产品数据估测到的台风降水分布图相一致。此外,从定量的角度来看,TMPA 3B42降水数据与这两种反演算法反演的地表瞬时降水量（mm/hr）都具有较高的相关性和较小的偏差和均方根误差,反演的精度较高。故这两种算法都可以用来反演台风区的降水量,同时也表明FY-3C MWHTS微波在轨观测资料在台风区监测及降水研究中能发挥出较高的应用价值。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李娜,张升伟,何杰颖

关键词: 台风降水反演,神经网络,多元线性回归

来源: 遥感技术与应用 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 气象学

单位: 中国科学院微波遥感技术重点实验室,中国科学院国家空间科学中心,中国科学院大学

基金: 国家重点研发计划项目(2018YFB0504900,2018YFB0504902),国家重点研发计划项目(2017YFB0502800,2017YFB0502802),军委装备发展部预研基金项目(6140136010116)

分类号: P444;P426.6

页码: 1091-1100

总页数: 10

文件大小: 1689K

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标签：台风降水反演论文;  神经网络论文;  多元线性回归论文;