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摘要：本发明涉及一种基于机器学习的FY4B卫星多通道数据的定量降水估测算法，属于降水量估测技术领域，本发明的计算方法以地面雨量计实测雨量为标准,对最优化算法的效果和估测结果的时空变化进行了评估、分析。整体上，表现出与地面雨量计较强的相关性且有着较好的稳定性，随着雨量计平均小时雨量的增大，时间拉长，相关系数f和平均平方误差S的计算评率加快，相关系数f和平均平方误差S根据实际情况不断的计算，不断的对降水模型进行修正，总体有变小的趋势。测偏差显著降低，同时提高了对小雨的估测精度。对小雨的估测偏差降低了25％,对大雨、暴雨的估测偏差分别降低了78％、69％。
主权项：1.一种基于机器学习的FY4B卫星多通道数据的定量降水估测算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用风云四号气象卫星的多光谱通道收集数据资料以及CLDAS多源融合数据提取降水的相关因子；S2、根据数据资料以及CLDAS多源融合数据提取降水的相关因子分类得到不同的降水类型；S3、建立降水模型，计算出目标地区的降水预测公式RZ，D和RK，D；RZ，D＝0.00786Z0.978×D-4.96公式一；RK，D＝136×|K|0.806×Z-2.86×signK公式二；S4、建立雷达定量降水估测模型，对降水评估模型进行修正和评估，计算出相关系数f；S5、建立降水识别模型，对降水评估模型进行最后的模型测试，计数出平均平方误差S；S6、把相关系数和平均平方误差代入RZ，D和RK，D中，重新计算降水量；RZ，D＝0.00786Z0.978×D-4.96×f×S公式三；RK，D＝136×|K|0.806×Z-2.86×signK×f×S公式四。
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百度查询： 青海省气象科学研究所 基于机器学习的FY4B卫星多通道数据的定量降水估测算法
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