首页|神经网络方法在静止卫星多通道资料估算降水中的应用

神经网络方法在静止卫星多通道资料估算降水中的应用

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
使用人工神经网络(ANN)模型探讨了利用静止卫星多通道资料估算地面降水的一种新方法,对淮河和长江典型区域(24～36°N,108°E以东)一次暴雨过程的卫星遥感数据和地面水文站逐时降水资料的应用分析表明,该方法提供的客观定量的降水量估算的平均相关系数为0.57,较现行业务使用的方法效果更佳.
A Rainfall Estimation Technique Based on the Stationary Satellite Mutli-channel Data Using Artificial Neural Network Models

熊秋芬、胡江林、夏军

展开 >

湖北省武汉中心气象台

武汉暴雨研究所

中国科学院环境与水资源研究所

人工神经网络 静止卫星多通道资料 定量估算降水

湖北省气象局资助项目

2002

气象
国家气象中心

气象

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.337
ISSN：1000-0526
年,卷(期)：2002.28(9)
  • 22
  • 1