資源描述：
《雷達(dá)雨量估計與雨量即時預(yù)報技術(shù)--利用雷達(dá)及衛(wèi)星資料...》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、雷達(dá)雨量估計與雨量即時預(yù)報技術(shù)--利用雷達(dá)及衛(wèi)星資料與類神經(jīng)網(wǎng)路之結(jié)合颱風(fēng)降水估計之研究-類神經(jīng)網(wǎng)路計畫編號：NSC90-2625-Z-034-001執(zhí)行期限：90年8月1日至91年7月31日主持人：劉清煌文化大學(xué)大氣科學(xué)系(2000)採用雙曲線趨近求得臺灣地區(qū)梅雨摘要季MCSs雲(yún)頂溫度與降水量關(guān)係。陳等(2000)分析2000年2月春雨個案，發(fā)現(xiàn)GWT過去「定量降水」的研究中，共同的法以264K為最佳降雨雲(yún)區(qū)之雲(yún)頂溫度。另特徵是只使用單獨一種資料，如雷達(dá)資料外，王(1985)分析中央氣象局15個測站於颱或
2、衛(wèi)星資料各別的使用，使得降水估計有風(fēng)期間的降雨特徵顯示臺灣地區(qū)有豪雨發(fā)其限制，本文採用類神經(jīng)網(wǎng)路(neural生，基本上為四種形式：颱風(fēng)環(huán)流雨、颱network)結(jié)合雷達(dá)觀測、衛(wèi)星以及其他與降風(fēng)環(huán)流內(nèi)小尺度對流系統(tǒng)雨、地形雨及與水有關(guān)之觀測資料做定量降水估計。東北季風(fēng)共伴環(huán)流雨，不同颱風(fēng)路徑其降本研究利用2000年啟德、象神及2001雨特徵會有所不同。王的研究也發(fā)現(xiàn)臺灣年納莉三個颱風(fēng)個案分別建立「降水估計地區(qū)上空850-750hPa(約1500-3000m)及模式」，估計結(jié)果相關(guān)係數(shù)達(dá)0.9以上，而納700
3、-550hPa(約3000-5000m)為水氣飽和層莉颱風(fēng)也在0.89左右。進(jìn)一步以此模式當(dāng)作所在顯示降水與低中高層水氣場有密切之控制實驗，測試各項影響降雨之參數(shù)，如：關(guān)係。所以本研究在雷達(dá)回波垂直方向取雷達(dá)資料(最低三層回波：0.5km、1.5km、到2.5km。於此，期望將雷達(dá)及衛(wèi)星資料如雲(yún)頂溫度及水氣頻道或其他與降雨相關(guān)之2.5km)、衛(wèi)星資料(IR1、IR2及水氣頻道的雲(yún)頂溫度、緯向及經(jīng)向雲(yún)頂溫度梯度)、雨參數(shù)加以整合能在降水估計上有好的表量站高度、颱風(fēng)中心位置與雨量站之距離現(xiàn)。等，測試顯示雷達(dá)回波
4、最與降雨相關(guān)，衛(wèi)星資料之雲(yún)頂溫度則次之，此結(jié)果具有合二、資料來源與方法理性，所以進(jìn)一步輸入網(wǎng)格點的資料，估計北部地區(qū)在個案期間內(nèi)逐時之平均降雨王(1985)將侵襲臺灣之颱風(fēng)路徑做分量情形，類，有不錯的統(tǒng)計結(jié)果，而且降雨區(qū)的分不與颱風(fēng)所在的位置有很密切的關(guān)係。本估計結(jié)果與實際降雨分布比較甚為一研究以路徑相似性以及雷達(dá)資料之可用性致，依此可確認(rèn)模式的可靠性。作為考量，選取研究個案為2000年啟德颱風(fēng)7月9日00至12UTC及象神颱風(fēng)10月31日一、前言18UTC至11月1日06UTC以及2001年納莉颱風(fēng)9月1
5、6日00UTC至9月18日03UTC(圖在過去國內(nèi)定量降水的研究中，在雷一)。這些颱風(fēng)均產(chǎn)生大量的降水及土石達(dá)資料的應(yīng)用方面，如黃(1997)使用中正機(jī)流，可知颱風(fēng)降水問題是一個急待進(jìn)一步場雷達(dá)及五分山雷達(dá)之回波資料，以窗區(qū)研究的重要課題。選取法(WPMM)(Rosenfeld等,1995)改善中央氣象局五分山雷達(dá)(RCWF)於Z-R關(guān)係式並以距離及地形高度分類作定量降水估計。在衛(wèi)星資料的方面，如丘等1996年正式啟用，提供高品質(zhì)之回波及風(fēng)-1-場資料以利氣象作業(yè)及學(xué)術(shù)研究之用，本體空間並很快地使網(wǎng)路收斂。
6、本演算法建研究利用NCAR之SOLO及REORDER剔除構(gòu)在MATLAB軟體之上，可透過MATLAB受地形影響及二次回波之雷達(dá)資料且內(nèi)插強(qiáng)大的運算能力將大量之資料輸入、輸?shù)剿介g距1.25公里×1.25公里，垂直間距1出，有效地完成眾多複雜之運算，其演算公里範(fàn)圍之直角網(wǎng)格上，由於雷達(dá)資料涵法步驟如下，蓋範(fàn)圍之故，目前只取從雷達(dá)站(766m)起第一階段－學(xué)習(xí)演算過程，步驟是：算最低之三層回波(0.5km、1.5km及2.5km)，如遇無回波資料之層，則剔除之，1.決定網(wǎng)路的層數(shù)及各層間的神經(jīng)元數(shù)即以三層皆有資
7、料為挑選標(biāo)準(zhǔn)，如此選擇目。下，近五分山雷達(dá)中心則無回波資料之取2.以均佈隨機(jī)亂數(shù)設(shè)定網(wǎng)路的初始加權(quán)樣，之後，由所選取之雨量站的位置求出值及初始偏權(quán)值。周圍9點之平均回波值，當(dāng)作雷達(dá)在該測站3.輸入訓(xùn)練範(fàn)例及目標(biāo)輸出值。所觀測的回波值。將此三颱風(fēng)之雷達(dá)資料輸入倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)路中，其訓(xùn)練結(jié)果將4.計算網(wǎng)路的推論輸出值。與Z-R關(guān)係式之結(jié)果比較之。另外，採用5.計算輸出層與隱藏層的差距量。GMS-5地球同步氣象衛(wèi)星之紅外線及水氣頻道資料所對映之雲(yún)頂溫度，空間上，以6.計算各層間的加權(quán)值修正量及偏權(quán)值修正量。雨量站
8、為中心，找出所在位置衛(wèi)星資料，並以相鄰的方塊，計算出該雨量站位置之7.更新各層間的加權(quán)值及偏權(quán)值。雲(yún)頂溫度及緯向和經(jīng)向雲(yún)頂溫度梯度。在8.重複步驟3至步驟7，直到網(wǎng)路收斂。時間上，由於衛(wèi)星資料並非如雷達(dá)資料如此密集，所以要與雷達(dá)時間有所對應(yīng)，必第二階段－回想演算過程，步驟是：須經(jīng)過內(nèi)插，內(nèi)插的方法為利用相鄰兩時1.讀入已訓(xùn)練好的網(wǎng)路加權(quán)值及偏權(quán)值。間對各雨量站之各時間作線性內(nèi)插。雨量2.輸入待推範(fàn)例。站資料為每5
