【摘 要】
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降雨在生态系统的水循环和能量交互中占有很高的比重。降雨的极端天气及气候事件（洪涝、干旱）对人类生产生活带来诸多不便。西北太平洋区域的台风携带大量的强降雨,强降雨及降雨引发的洪水、泥石流和滑坡等灾害对沿海城市造成严重的损失,精确的观测和预报降雨对防灾减灾有着重大的意义。国内外多个在轨运行的卫星,为降雨的预报和降雨区域的监测提供了精确的数据。本文使用风云四号（FY4-A）静止卫星传感器观测的亮温云图进
【基金项目】
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国家重点研发项目（2018YFC1506404）； 天津市自然科学基金（19JCYBJC23700）； 国家自然科学基金（41776181）；
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降雨在生态系统的水循环和能量交互中占有很高的比重。降雨的极端天气及气候事件（洪涝、干旱）对人类生产生活带来诸多不便。西北太平洋区域的台风携带大量的强降雨,强降雨及降雨引发的洪水、泥石流和滑坡等灾害对沿海城市造成严重的损失,精确的观测和预报降雨对防灾减灾有着重大的意义。国内外多个在轨运行的卫星,为降雨的预报和降雨区域的监测提供了精确的数据。本文使用风云四号（FY4-A）静止卫星传感器观测的亮温云图进行降雨反演,并分析造成降雨反演误差的因素,主要研究成果如下:（1）基于FY4-A静止卫星传感器所观测亮温云图的台风降雨反演算法研究。本文通过改进GOES-16的定量降雨估计（quantity precipitation estimate,QPE）算法中的预测值和参数,利用FY4-A静止卫星多通道扫描成像辐射计（AGRI）所观测的亮温云图进行降雨反演。用全球降雨观测计划（Global Precipitation Mission,GPM）的IMERG（the Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM）降雨产品作验证和校准。在2019年8月12日至14日,西北太平洋区域降雨率（mm/h）反演结果均方根误差（RMSE）的平均值为3.38mm/h。所反演的2019年11个台风的降雨数据集,非常清晰的刻画了台风过程中降雨的区域及降雨的分布情况,以及台风过程中螺旋降雨带的分布以及变化。（2）台风区域降雨云团移动速度算法研究。提出台风区域降雨云团移动速度的计算方法,进而分析降雨云团移动速度对降雨反演误差的影响。通过对台风区域降雨梯度的相关性匹配,对降雨云团进行追踪,进而推导出降雨云团的移动速度。通过降雨云团移动速度与中央气象台台风网的台风最大风速数据对比得知:降雨云团移动速度约为台风最大风速的30%;降雨云团移动速度随着台风最大风速的增大而增大,随着台风最大风速的减小而减小。（3）分析造成降雨反演误差的因素。将算法反演的11个台风降雨数据集用于降雨反演误差的分析,通过对比不同降雨云团移动速度所对应的降雨率RMSE,结果显示,降雨反演的误差随着降雨云团移动速度增大而增大,随着降雨云团移动速度减小而减小。同时台风不同过程中的降雨反演结果显示,台风最大风速增加时降雨率反演误差增大,成熟阶段的降雨率RMSE比其他阶段大20%左右,衰亡阶段降雨率RMSE在整个台风阶段最小。
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