【摘 要】
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本研究利用贝氏理论,建立台风于海上的微波降雨估算产品,其中条件机率分布的建立,是由Weather Research and Forecasting模式与辐射传送模式(radiative transfer model)
【机 构】
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國防大學理工學院環境資訊及工程學系
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本研究利用贝氏理论,建立台风于海上的微波降雨估算产品,其中条件机率分布的建立,是由Weather Research and Forecasting模式与辐射传送模式(radiative transfer model)模拟出TRMM Microwave Imager频道之亮度温度值(brightness temperature),并转换为P值(正规化极化差)与模式得到之地面降雨率建立条件机率资料库,而先验机率分布(prior probability distribution)则是收集PR(Precipitation Radar)的近地面降雨分布求得.当求得先验机率分布与条件机率分布时,便可藉由贝氏理论计算出后验机率分布(posterior probability distribution),之后可将观测之P值代入求取P值下各降雨率的机率分布.本文为了定量上的比较,采用平均后验机率估计值(Baye-AVE)及极大后验机率估计值(Baye-MAP)两种方式进行降雨估算,并与PR近地面降雨率比较.由二个台风个案验证的结果显示,对整体降雨分布而言,Baye-AVE较能掌握台风眼墙与螺旋雨带的降雨强度.Baye-MAP降雨分布虽与Baye-AVE相似,但强度则较弱,而两者的降雨强度均大于2A12产品.在定量上的比较,PR降雨率与Baye-AVE及Baye-MAP之相关系数分别为0.59及0.54,皆优于PR降雨率与2A12降雨率0.47的相关系数.
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