夜间降雨率的卫星反演方法技术

本发明专利技术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，通过本发明专利技术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，致使本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种降雨率的卫星反演方法，尤其是一种针对，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。
技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的不足，提供一种，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；本专利技术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，通过本专利技术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，致使本专利技术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，本专利技术将采取以下的技术方案 一种，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，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，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，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，其特征在于，所述的雨本文档来自技高网...

【技术保护点】
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Tb4？1建立而成；其中：通道IR1指波长介于10.3μm？11.3μm的红外通道，其值为Tb1，通道BTD41是一个虚拟通道，其值Tb4？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3.5μm？4.0μm的红外通道；ⅱ、基于IR1？？BTD41二维光谱空间建立降水概率判识矩阵RPIM——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Tb1观测值、亮温Tb4？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RPIM；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RPIM，获取各种亮温Tb1、亮温Tb4？1组合下的降水发生概率。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：诸葛小勇，郁凡，王元，张成伟，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：