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  • 學位論文

整合衛星資料推估中尺度降水量之研究

Study on Mesoscale Rainfall Estimation by Combing Satellite Data

指導教授 : 葉克家

摘要


早期利用衛星影像進行降雨研究,以可見光及紅外線頻道為主,係因可見光及紅外線輻射能量較微波頻道強,收集降雨資訊較容易且在小面積範圍即可收集到足夠資訊。換言之,可見光及紅外線空間解析度較微波頻道高;但缺點為可見光頻道受限於只能白天使用,且可見光與紅外線頻道僅能觀測到雲頂資訊,與降雨量之相關性較低。近年衛星儀器製作越來越精細,加上微波具有可穿透雲層觀測到雲層下之降雨情況,目前已有許多研究使用微波資料推估降雨量。由於地球暖化現象,極端降雨事件越來越多,對於極端降雨事件觀測的需求增加,但受限於尺度因素,導致大尺度觀測無法成功地捕捉極端降雨事件。本研究採用微波與紅外線融合的方法,將觀測的空間解析度增加,提高捕捉極端降雨事件的機會(如颱風降雨量分佈),據此了解地球暖化造成極端降雨的情形。 研究結果得知,微波(SSM/I)融合紅外線(IR1)方法推估之降雨量,對於提高空間解析度有相當程度之幫助,而融合微波與紅外線(MIRA)頻道方法準確度則較受微波(SSM/I)與紅外線(IR1)資料時間間隔之影響,未來可探討更多影響MIRA方法準確度之因子,以提高MIRA方法之準確度。由微波與紅外線時間間距案例三(微波與紅外線資料時間間距小於10分鐘)可得知,MIRA方法推估之降雨量與地面降雨量之RMSE為11.63 mm/hr,相關係數為0.50,且就目前所收集TMI-2A12降雨量資料和MIRA方法所推估之降雨量與地面雨量三者比較(表5-6),可得知MIRA方法推估之降雨量與地面雨量有較高之相關性。

關鍵字

SSM/I 衛星 降水量 中尺度

並列摘要


無資料

並列關鍵字

SSM/I Satellite Rainfall Mesoscale

參考文獻


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