專利名稱：夜間降雨率的衛星反演方法
技術領域：
本發明涉及一種降雨率的衛星反演方法，尤其是一種針對夜間降雨率的衛星反演方法，屬于大氣科學研究領域，用于多光譜衛星圖像夜間降雨反演及臨近預報。
背景技術：
靜止衛星夜間降水反演算法，一般包括以下兩步，I)劃分雨區，2)估計雨量；而劃分雨區又主要包括以下兩個步驟1)從對流層云(即積雨云)中篩選卷云和卷云砧，2)從暖云中識別出雨層云(Kurino 1997; Lensky and Rosenfeld 2003a; Luque et al.2006)。早在1978年，Griffith et al.就直接采用云頂亮溫閾值253K進行雨區劃分，但這種較為武斷的雨區劃分方法很容易將厚卷云誤判為降水云，故而科學家們(Adler and Negri 1988; Vicente et al. 1998; Ba and Gruber 2001 )在此基礎上，利用彌補措施spatial gradient of cloud-top temperature去除卷云，以達到較好的雨區劃分效果；而Inoue (1985，1987)則利用BTD21 (BTD21是一個虛擬通道，其值T1^1指通道IR2與通道IR1的紅外亮溫差，IR2為波長介于11.5μπι-12. 5μπι的紅外通道，通道1&指波長介于10. 3 μ m-11. 3 μ m的紅外通道)來識別卷云,但此方法僅限于熱帶海洋(Inoue 1987)。Lensky and Rosenfeld (2003a, 2003b)分析了云滴有效半徑Re與福射值的關系,提出了利用BTD41 (BTD41是一個虛擬通道，其值TbH指中紅外通道MIR與通道IR1的紅外亮溫差，中紅外通道MIR為波長介于3. 5 μ m-4. O μ m的紅外通道)的值來劃分雨區的方法，并認為一個適中的TbH可能暗示了具有大Re的降水云的存在。根據以上的分析可知在整個夜間雨區劃分的研究歷程中，科學家們主要還是集中于采用閾值組合進行判識，因此，雨區篩選的效果與實際監測情況還是存在一定的差距。對于夜間雨量估計，常用的方法主要基于以云頂亮溫面積(Arkin and Meisner1987)或者亮溫值(Ba and Gruber 2001; Kuligowski 2002 ；Vicente et al. 1998)為變量的的曲線擬合方法。另外，相對于日間降水反演的長足發展，夜間降水反演還存在較大的問題。由于靜止衛星測量的紅外輻射主要來自云頂，但降水量更多的是與云中的雨滴譜有關。降水與云頂紅外輻射的關系不容易建立。在白天，可見光(VIS)反射率能夠反映云的光學厚度信息，中紅外(MIR;3. 5-4.0μπι)反射率信息能夠反映云滴粒子半徑信息(Nakajima and King,1990)。利用它們反演白天降水時能取得很好的效果。夜間反射率信息不能獲得，只能依賴紅外通道本身的信息來反演降水，這無疑增加了夜間反演的難度。
發明內容
本發明針對現有技術的不足，提供一種夜間降雨率的衛星反演方法，其首要技術目的是改變現有的雨區劃分方法，該雨區劃分方法是通過建立降水概率判識矩陣RPIM后，獲取各種亮溫Tbl、亮溫TbH組合在降水概率判識矩陣RPM中的降水發生概率，而降水概率判識矩陣RPM是基于IR1- BTD41 二維光譜空間建立的；本發明的次要技術目的是通過獲取某特定亮溫Tbl、亮溫TbH組合在降水概率判識矩陣RPM中的降水發生概率，獲取該特定亮溫Tbl、亮溫TbH組合的雨量估計。因此，通過本發明所述的雨區劃分方法、雨量估計方法所獲得的雨量估計值， 能夠與實際的降水值具有較好的相關性及較小的偏差，即該雨量估計值與實測值具有較好的一致性，致使本發明在多光譜衛星圖像夜間降雨反演及臨近預報中，具有更好的應用優勢。為實現以上的技術目的，本發明將采取以下的技術方案
一種夜間降雨率的衛星反演方法，包括雨區劃分和雨量估計兩個步驟，所述的雨區劃分步驟，用于識別暖云中的降水云，具體包括以下步驟i、i、建立IR1-BTD41 二維光譜空間——該IR1-BTD41 二維光譜空間基于通道IR1所對應的亮溫Tbl、通道BTD41所對應的亮溫V1建立而成；其中通道IR1指波長介于10. 3 μ m-11. 3 μ m的紅外通道，其值為Tbl，通道BTD41是一個虛擬通道，其值TbH為中紅外通道MIR與通道IR1的紅外亮溫差，中紅外通道MIR為波長介于3. 5 μ m-4. Oym的紅外通道；ii、基于IR「BTD41 二維光譜空間建立降水概率判識矩陣RPM——首先將IR1- BTD41 二維光譜空間，劃分為若干個64*64的基本單元，每一個64*64的基本單元對應為一個單位特征空間；接著，根據歷史地面實測降水量值以及相應經緯度對應的衛星瞬時亮溫Tbl觀測值、亮溫T1^1觀測值，確定各單位特征空間的降水樣本數和非降水樣本數，然后通過所獲得的各單位特征空間上降水樣本數和非降水樣本數，確定各單位特征空間的降水發生概率，即可得到降水概率判識矩陣RPM ;iii、通過定量評估降水檢測效果的評價指標，確定合適的降水概率為閾值，進行降水概率判識矩陣RPIM的雨區劃分；iv、根據已建立的降水概率判識矩陣RPM，獲取各種亮溫Tbl、亮溫TbH組合下的降水發生概率。所述步驟ii中建立降水概率判識矩陣RPM時，以亮溫Tbl為列、TbH為行。所述步驟iii中定量評估降水檢測效果的評價指標為降水檢出概率POD或者虛警率FAR或者Heidke技術得分HSS ;其中
權利要求
1.一種夜間降雨率的衛星反演方法，包括雨區劃分和雨量估計兩個步驟，其特征在于，所述的雨區劃分步驟，用于識別暖云中的降水云，具體包括以下步驟i、建立IR1-BTD41 二維光譜空間——該IR1-BTD41 二維光譜空間基于通道IR1所對應的亮溫Tb1、通道BTD41所對應的亮溫V1建立而成；其中通道IR1指波長介于10. 3 μ m-11. 3 μ m的紅外通道，其值為Tbl，通道BTD41是一個虛擬通道，其值T1^1為中紅外通道MIR與通道IR1的紅外亮溫差，中紅外通道MIR為波長介于3. 5 μ m-4. Oym的紅外通道；ii、基于IR「BTD41 二維光譜空間建立降水概率判識矩陣RP頂——首先將IR1- BTD41 二維光譜空間，劃分為若干個64*64的基本單元，每一個64*64的基本單元對應為一個單位特征空間；接著，根據歷史地面實測降水量值以及相應經緯度對應的衛星瞬時亮溫Tbl觀測值、亮溫T1^1觀測值，確定各單位特征空間的降水樣本數和非降水樣本數，然后通過所獲得的各單位特征空間上降水樣本數和非降水樣本數，確定各單位特征空間的降水發生概率，即可得到降水概率判識矩陣RP頂；iii、通過定量評估降水檢測效果的評價指標，確定合適的降水概率為閾值，進行降水概率判識矩陣RPIM的雨區劃分；iv、根據已建立的降水概率判識矩陣RPM，獲取各種亮溫Tbl、亮溫TbH組合下的降水發生概率。
2.根據權利要求I所述夜間降雨率的衛星反演方法，其特征在于，所述步驟ii中建立降水概率判識矩陣RP頂時，以亮溫Tbl為列、TbH為行。
3.根據權利要求I所述夜間降雨率的衛星反演方法，其特征在于，所述步驟iii中定量評估降水區域檢測效果的評價指標為降水檢出概率POD或者虛警率FAR或者Heidke技術得分HSS ;其中
4.根據權利要求I所述夜間降雨率的衛星反演方法，其特征在于，所述的雨量估計步驟，用于估計經雨區劃分步驟判識為降水云區域的降水量，該雨量估計RR由下述方程確定
5.根據權利要求I所述夜間降雨率的衛星反演方法，其特征在于，所述平均雨量
6.根據權利要求I所述夜間降雨率的衛星反演方法，其特征在于，所述歷史地面實測降水量值為10分鐘間隔地面雨量計實測降雨率。
全文摘要
本發明公開了一種夜間降雨率的衛星反演方法，包括雨區劃分和雨量估計兩個步驟，雨區劃分方法是通過建立降水概率判識矩陣RPIM后，獲取各種亮溫Tb1、亮溫Tb4-1組合在降水概率判識矩陣RPIM中的降水發生概率，而降水概率判識矩陣RPIM是基于IR1-BTD41二維光譜空間建立的。因此，通過本發明所述的雨區劃分方法、雨量估計方法所獲得的雨量估計值，能夠與實際的降水值具有較好的相關性及較小的偏差，即該雨量估計值與實測值具有較好的一致性，致使本發明在多光譜衛星圖像夜間降雨反演及臨近預報中，具有更好的應用優勢。
文檔編號G01W1/14GK102789004SQ20121025496
公開日2012年11月21日 申請日期2012年7月20日 優先權日2012年7月20日
發明者張成偉, 王元, 諸葛小勇, 郁凡 申請人:南京大學