一种基于PCT-SI-AI综合指数模型的雨强反演方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于PCT

【技术实现步骤摘要】
一种基于PCT
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SI
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AI综合指数模型的雨强反演方法及系统


[0001]本专利技术涉及水文气象检测
，特别涉及基于PCT
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SI
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AI综合指数模型的雨强反演方法及系统。

技术介绍

[0002]降水量的获取和降水空间分布情况对于灾害性天气过程的监测起着至关重要的作用；通过卫星遥感能有效克服观测站网观测降水的缺陷，可以实现大范围的实时观测，并且微波遥感可以穿透一定厚度的云层，而星载微波辐射计可以获得降雨云体内部产生的微波辐射信息，因此可以通过微波资料获得更多的降雨信息。
[0003]现有的微波反演降雨的方法主要有物理算法和经验算法两种；物理方法包括Wilheit算法、Wentz算法和GPROF算法等；经验方法中典型的有基于SSM/I微波辐射计资料的CAL/VAL算法，其对陆地降水采用85GHz单通道反演法，对海洋降水采用多通道联合方法，但是该算法的应用结果表明，其反演的精度和稳定性均有待改进。为此，有学者提出了通过利用不同极化通道的亮温差组合构成散射作用算子本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于PCT
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SI
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AI综合指数模型的雨强反演方法，其特征在于，所述方法包括：从星载微波辐射计观测数据中提取各极化通道的亮温观测值；通过射频干扰RI指数判断低频通道是否存在异常的射频干扰RFI信号；若存在，则利用各通道间的相关性构建RFI修正函数以计算受干扰通道的亮温估计值，并根据所述亮温估计值计算大气散射指数SI和大气吸收指数AI；若不存在，则根据原亮温观测值计算大气散射指数SI和大气吸收指数AI；结合微波极化订正温度PCT，利用多元线性回归法构建PCT
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SI
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AI综合指数模型进行降水反演计算，获得降雨强度。2.根据权利要求1所述的基于PCT
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SI
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AI综合指数模型的雨强反演方法，其特征在于，所述方法还包括：利用海陆分布掩码将所提取的各极化通道的亮温观测值进行分组，分为陆地表面和海洋表面两大类。3.根据权利要求1所述的基于PCT
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AI综合指数模型的雨强反演方法，其特征在于，所述星载微波辐射计为GMI微波成像仪；所述PCT
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SI
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AI综合指数模型的回归系数由所述GMI微波成像仪的历史亮温观测值作为输入、星载双频测雨雷达GPM/DPR的中对应的近地面历史降雨强度值作为输出进行拟合得到。4.根据权利要求1至3任一所述的基于PCT
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SI
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AI综合指数模型的雨强反演方法，其特征在于，所述通过射频干扰RI指数判断低频通道是否存在异常的射频干扰RFI信号的步骤包括：利用18.7GHz垂直极化通道的亮温观测值，计算10.65GHz垂直极化通道的射频干扰RI指数：RI
10V
＝T
B18V
‑
T
B10V
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式中，RI
10V
表示10.65GHz垂直极化通道的RI指数，T
B18V
表示18.7GHz垂直极化通道的亮温观测值，T
B10V
表示10.65GHz垂直极化通道的亮温观测值；根据公式(1)的计算结果，若满足RI
10V
≥5K，则判定所述10.65GHz垂直极化通道存在异常的射频干扰RFI信号，若满足RI
10V
＜5K，则判定不存在。5.根据权利要求4所述的基于PCT
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SI
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AI综合指数模型的雨强反演方法，其特征在于，所述利用各通道间的相关性构建RFI修正函数以计算受干扰通道的亮...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴莹，包金旺，刘博凡，邹依珂，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：