研究目的
利用基于TRMM/PR观测数据的合成数据，评估GPM/DPR降水算法"发射时"代码在估算降水率方面的准确性。
研究成果
KuPR和DPR算法显示的总降水量与真实值相近，而KaPR算法低估了降水量。这种低估在热带地区强降水事件的高衰减情况下最为明显。已验证改进的衰减校正方法可解决低估问题。
研究不足
该研究聚焦于海洋上空的估算，因为Ka波段在陆地表面的回波模拟可能存在潜在问题。假定DSD参数μ为3，这与当前DPR-L2算法一致，但可能无法捕捉现实条件中的所有变化性。
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[2019年IEEE国际超声研讨会(IUS) - 英国格拉斯哥(2019.10.6-2019.10.9)] 2019年IEEE国际超声研讨会(IUS) - 光声显微镜中基于子采样数据的同步字典学习与重建
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DOI：10.1109/ULTSYM.2019.8925747
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
全球降水测量（GPM）核心观测卫星将搭载由Ku波段降水雷达（KuPR）和Ka波段降水雷达（KaPR）组成的双频降水雷达（DPR）。本研究采用基于热带降雨测量任务（TRMM）降水雷达（PR）数据合成的数据集，对GPM地面系统初始版本使用的DPR降水算法代码进行了评估。通过对比2公里海洋高度层上基于合成数据假设的雨滴谱分布及TRMM算法标准结果计算得出的"真实值"，检验了仅KuPR、仅KaPR及DPR算法的代码版本（4.20131010）。结果表明：2011年4月期间KuPR与DPR算法的总降水量估算值与真实值相近，而KaPR数据的估算值存在低估现象。此外，DPR算法对小于10毫米/小时的降水率估算偏低，对超过10毫米/小时的降水率估算偏高。针对KaPR数据在2公里高度层的实测雷达反射率()分析显示：在热带强降水区域（高衰减情况）的强降水事件中，KaPR数据低估现象最为显著；而在中等衰减情况下低估程度较轻。研究证实该低估问题源于衰减校正方法缺陷，改进后的代码验证了这一结论。
作者：
Takuji Kubota，Naofumi Yoshida，Shinji Urita，Toshio Iguchi，Shinta Seto，Robert Meneghini，Jun Awaka，Hiroshi Hanado，Satoshi Kida，Riko Oki
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