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题名基于FY-3C MWHTS的台风降水反演算法研究
被引量：5
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作者
李娜
张升伟
何杰颖
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机构
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
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出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2019年第5期1091-1100,共10页
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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)
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文摘
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。
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关键词
FY-3C
MWHTS
台风降水反演
BP神经网络
多元线性回归
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Keywords
FY-3C MWHTS
Typhoon precipitation retrieval
BP neural network
Multiple linear regression
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分类号
P412.27
[天文地球—大气科学及气象学]
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