云的可降水概率遥感分析及在气象干旱中的应用

项目名称： 云的可降水概率遥感分析及在气象干旱中的应用

项目编号： No.41401487

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 向大享

作者单位： 长江水利委员会长江科学院

项目金额： 25万元

中文摘要： 现有的干旱遥感监测方法主要依赖于可见光、遥感，存在一定的局限性。本申请为了提高遥感数据利用率及发挥遥感数据的高时间分辨率特性，利用面向对象的方法进行FY-2数据云分类，基于模糊数学理论利用同步TRMM雷达降水数据分析不同类型云的可降水概率，形成分阶可降水概率函数；基于游程理论确定截断水平，从时序云分类影像及可降水概率函数分布中提取最大连续可降水指数、最大连续无降水指数、可降水比指数等，结合TRMM月产品指数，构建基于云分类信息及降水信息的气象干旱遥感监测模型（CRGD）；分析模型的时空适应性，提炼时空修正函数，利用降水、气温等实测数据计算Palmer干旱指数，比较两种干旱指数，评定CRGD模型准确性；利用典型干旱事件的统计资料，评价CRGD模型的稳定性。

中文关键词： 云分类；可降水概率；气象干旱；遥感监测；

英文摘要： There are some limitations in current drought monitoring most of which are based on visible light. This application aims to increase the utilization rate and take good advantage of high temporal resolution, of remote sensing data, conducting cloud classif

英文关键词： cloud classification；precipitation probability；meteorological drought；remote sensing monitoring；