【摘要】：雨強(qiáng)作為降水信息的一個(gè)重要的指標(biāo),尤其是陸地上的雨強(qiáng),它不僅一定程度上反映著降水量化問題,而且影響著陸地表面的水文過程,水資源,旱澇問題,地質(zhì)災(zāi)害,生態(tài)等。然而想要獲取陸地表面任意一處的雨強(qiáng)信息,會(huì)受到傳統(tǒng)采樣的限制:站點(diǎn)分布稀疏不均,地面雷達(dá)技術(shù)和硬件設(shè)備不確定性,覆蓋率低、造價(jià)高等諸多因素的影響,使得大范圍獲取降雨強(qiáng)度有一定的困難。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和遙感技術(shù)的發(fā)展與成熟,快速大范圍的獲取陸地表面任一一處的降雨強(qiáng)度成為可能,使得對(duì)于偏遠(yuǎn)山區(qū)雨強(qiáng)信息的獲取,實(shí)際應(yīng)用及防洪減災(zāi)有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以贛州為研究區(qū)域,采用TRMM衛(wèi)星上搭載的TMI微波成像儀及PR降雨雷達(dá)的微波影像作為遙感數(shù)據(jù),并利用遙感影像處理軟件對(duì)微波數(shù)據(jù)和雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行了基本的預(yù)處理后,運(yùn)用波段運(yùn)算工具計(jì)算各雨強(qiáng)影響因子,根據(jù)研究區(qū)范圍的大小建立TMI微波數(shù)據(jù)、PR雷達(dá)數(shù)據(jù)及地面氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的空間位置關(guān)系,提取對(duì)應(yīng)點(diǎn)的亮溫、近地面雨強(qiáng)及氣象站點(diǎn)雨強(qiáng)數(shù)據(jù),擬合亮溫、近地面雨強(qiáng)兩者之間的關(guān)系,得到逐步回歸模型,在回歸模型中依據(jù)相關(guān)系數(shù)R2找出最佳模型,并用地面氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)和PR雨強(qiáng)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證對(duì)比,反演制圖,本文研究結(jié)論如下:(1)通過建立的單組合因子回歸模型中發(fā)現(xiàn):含有各因子回歸模型中,復(fù)相關(guān)系數(shù)隨加入的亮溫個(gè)數(shù)而升高;模型中含有極化訂正溫度TPC的回歸效果最好,其相關(guān)系數(shù)R2范圍為0.543541~0.655674;模型中含有綜合微波指數(shù)ICM的回歸效果最差,其最好的相關(guān)系數(shù)只有0.080895~0.345175。(2)通過建立的多組合因子回歸模型中發(fā)現(xiàn):復(fù)相關(guān)系數(shù)隨著加入亮溫個(gè)數(shù)而增加,但增大到一定值不在隨亮溫個(gè)數(shù)而變化;根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,各復(fù)相關(guān)系數(shù)增加的幅度及估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差減小量并不顯著。(3)通過綜合對(duì)比單組合因子回歸模型和多組合回歸模型,發(fā)現(xiàn)多組合回歸模型整體上優(yōu)于單組合回歸模型;對(duì)各種組合因子模型中選出相對(duì)較好的模型進(jìn)行驗(yàn)證分析發(fā)現(xiàn),R6模型在相關(guān)系數(shù)、總均方根誤差方面都好于其他模型,其估測(cè)精度達(dá)到了86.86%,但較R4模型,R2模型,R3模型相差并不顯著;采用6個(gè)模型反演的地面降雨強(qiáng)度均小于PR降雨雷達(dá)近地面的雨強(qiáng),6個(gè)模型不易對(duì)降雨強(qiáng)度的最大值進(jìn)行反演;R6模型的算法最接近于PR降雨雷達(dá)近地面雨強(qiáng)的大小,其R2為0.4356;R5模型對(duì)于近地面PR降雨強(qiáng)度的反演效果最差,R2只有0.1221,基本不能夠降雨強(qiáng)度的最大值有所反應(yīng);R4模型、R3模型、R2模型、R1模型的算法其優(yōu)劣性依次降低,但降低的幅度并不顯著。
【學(xué)位授予單位】：江西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P407

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2648589