بازیابی بارش با استفاده از دمای روشنایی کانال‌های فروسرخ سنجنده SEVIRI

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 عضوهیات علمی گروه آموزشی فیزیک، دانشکده علوم پایه، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران

2 دانشجوی دکتری هواشناسی، گروه علوم غیر زیستی جوی و اقیانوسی، دانشکده علوم و فنون دریایی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران

3 هیات علمی پژوهشکده هواشناسیی

چکیده

این مطالعه به منظور بازیابی میزان بارش با استفاده از دمای روشنایی کانال‌های فروسرخ از داده‌های تصویربردار چرخان پیشرفته مرئی و فروسرخ (SEVIRI) از نسل دوم ماهواره‌های Meteosat (MSG) انجام گرفته است. با توجه به ارتباط بین دمای روشنایی کانال‌های فروسرخ ماهواره‌ای با ویژگی‌های میکروفیزیکی و نوری ابرها (مانند دمای قله ابر، ارتفاع قله ابر، ضخامت نوری ابر، اندازه ذرات و همچنین فاز ذرات)، و تاثیر تغییر هر یک از این ویژگی‌ها در تعیین میزان و محدوده شدت بارش، با استفاده از مدل‌های آماری و رگرسیونی و همچنین روش شبکه-های عصبی مصنوعی ارتباط بین تغییرات دمای روشنایی و بارش در دو ایستگاه هواشناسی استان هرمزگان، مورد مطالعه قرار گرفته و عملکرد روش‌های مذکور برای بازیابی میزان بارش مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج بررسی مدل‌ها نشان داد مدل رگرسیون فرآیند گاوسی نمایی پس از انجام تحلیل مؤلفه اصلی با POD: 0/96 ، RMSE: 0/44 و HSS:0/67 برای آستانه بارش 0.1 میلیمتر (در طی نیم ساعت) برای مجموعه داده‌های بارش کمتر از 10 میلیمتر، بهترین عملکرد را دارا می‌باشد. شبکه عصبی مصنوعی نیز با RMSE 1/27 عملکرد ضعیف‌تری نسبت به مدل رگرسیونی را نشان داد اما عملکرد خوبی را در تفکیک شرایط بارشی از غیربارشی (POD: 0.85 و HSS: 0.48) ارائه داد. با مقایسه همبستگی بین بارش و دمای روشنایی (بطور متوسط 0.36)، و همبستگی بین بارش مشاهده شده و بارش بازیابی شده (در مدل رگرسیونی 0.91 و در شبکه عصبی 0.43)، می‌توان نتیجه گرفت در این مطالعه محصولات بارشی تولید شده که توانست همبستگی خوبی را بین بارش مشاهده شده و بارش بازیابی شده نشان دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Precipitation Retrieval Using IR Channels Brightness Temperature from SEVIRI

نویسندگان [English]

  • Abolhassan Gheiby 1
  • Saeideh Khwarazmi 2
  • Mehdi Rahnama 3
1 Faculty Member Department of physics, faculty of science, university of Hormozgan, Bandar Abbas, Iran
2 Ph.D. Student, Department of Marine and Atmospheric Science (non-Biologic), Faculty of Marine Science and Technology, University of Hormozgan, Bandar Abbas, Iran
3 faculty member of ASMERC
چکیده [English]

This study is performed to retrieve precipitation amount using Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager (SEVIRI) from Meteosat Second Generation (MSG). According to the relationship between the infrared channels brightness temperature and the microphysical and optical properties of the clouds (such as cloud top temperature, cloud top height, optical thickness, particle size, and particle phase), and the influence of changes in these properties on the determination of precipitation amount and intensity, the relationship between brightness temperature and precipitation have been studied for two stations in Hormozgan province. The performance of an artificial neural network and also several regression models to estimate precipitation has been evaluated. The results showed that the exponential Gaussian process regression model with performing principal component analysis by RMSE of 0.44, POD of 0.96 and the HSS of 0.67 for precipitation threshold 0.1 mm for the less than 10 mm precipitation data set have the best performance. The artificial neural network also presented a RMSE of 1.27 which indicates weaker performance in comparison with the regression model but showed good performance in distinguishing precipitation conditions from non-precipitation conditions (POD of 0.85 and HSS of 0.48). By comparing the correlation between precipitation and brightness temperature of infrared channels (average 0.36), and the correlation between observed and retreived precipitation (0.91 in the regression model and 0.43 in the neural network), it can be concluded that the precipitation products which extracted in this study, show a good correlation between observed and retrieved precipitation.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Precipitation
  • Infrared Brightness Temperature
  • SEVIRI
  • Regression Model
  • Artificial Neural Network
Atif R M, Siddiqui M H, & Almazroui M (2020) Near‐real‐time spatiotemporal analysis of convection and extreme rainfall leading to a flash flood using MSG‐SEVIRI and TRMM data: A case study of a flash flood in Jeddah, Saudi Arabia on the November 25, 2009. Journal of Flood Risk Management 13(3):e12611
Azizian A, & Ramezani E H (2019) Spatiotemporal assessment of reanalysis and remotely-sensed precipitation datasets. Iran-Water Resources Research 15(1):163-177 (In Persian)
Babaei H, Janalipour M, & Tehrani N A (2019) A simple, robust, and automatic approach to extract water body from Landsat images (Case study: Lake Urmia, Iran). Journal of Water and Climate Change 12 (1):238–249
Cancelada M, Salio P, Vila D, Nesbitt S W, & Vidal L (2020) Backward Adaptive Brightness Temperature Threshold Technique (BAB3T): A methodology to determine extreme convective initiation regions using satellite infrared imagery. Remote Sensing 12(2):337
Chen Y, Ebert E E, Walsh K J, & Davidson N E (2013) Evaluation of TRMM 3B42 precipitation estimates of tropical cyclone rainfall using PACRAIN data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres 118(5):2184-2196
Dinku T, Ceccato P, Grover‐Kopec E, Lemma M, Connor S J, & Ropelewski C F (2007) Validation of satellite rainfall products over East Africa's complex topography. International Journal of Remote Sensing 28(7):1503-1526
Ghahraman B, & Faridhosseini A (2019) Comparison of observed rainfall and PERSIANN and CMORPH satellite rainfall data in hourly and daily scale (Case study: Shapoor basin). Iran-Water Resources Research 14(4):1-13 (In Persian)
Giannakos A & Feidas H (2013) Classification of convective and stratiform rain based on the spectral and textural features of Meteosat Second Generation infrared data. Theoretical and Applied Climatology 113(3-4):495-510
Hong Y, Adler R F, Negri A, & Huffman G J (2007) Flood and landslide applications of near real-time satellite rainfall products. Natural Hazards 43(2):285-294
Hughes D A (2006) Comparison of satellite rainfall data with observations from gauging station networks. Journal of Hydrology 327(3-4):399-410
Kubota T, Shige S, Hashizume H, Aonashi K, Takahashi N, Seto S, ... & Iwanami K (2007) Global precipitation map using satellite-borne microwave radiometers by the GSMaP project: Production and validation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 45(7):2259-2275
Kühnlein M, Appelhans T, Thies B, & Nauß T (2014) Precipitation estimates from MSG SEVIRI daytime, nighttime, and twilight data with random forests. Journal of Applied Meteorology and Climatology 53(11):2457-2480
Meyer H, Kühnlein M, Appelhans T, & Nauss T (2016) Comparison of four machine learning algorithms for their applicability in satellite-based optical rainfall retrievals. Atmospheric Research 169:424-433
Parisooj P, Goharnejad H, & Moazami S (2018) Rainfall-runoff hydrologic simulation using adjusted satellite rainfall algorithms, a case study: Voshmgir dam basin, Golestan province. Iran-Water Resources Research 14(3):174-188 (In Persian)
Sanchez F, Iturbide SA, Boukabara K, Garrett Ch, Grassotti W, Chen F, Weng (2010) Development and validation of a rainfall rate algorithm based on hydrometeor products derived from passive microwave satellite observations: 11th specialist meeting on microwave radiometry and remote sensing of the environment. Washington, DC, USA.
Sehad M, & Ameur S (2020) A multilayer perceptron and multiclass support vector machine based high accuracy technique for daily rainfall estimation from MSG SEVIRI data. Advances in Space Research 65(4):1250-1262
Shayeghi A, Azizian A, & Brocca L (2019) Evaluating the efficiency of reanalysis and remote-sensing based rainfall data sets for hydrological modeling using VIC-3L large scale model. Iran-Water Resources Research 15(2):57-72 (In Persian)
Strangeways I (2006) Precipitation: Theory, measurement and distribution. Cambridge University Press
Wilks D S (2011) Statistical methods in the atmospheric sciences (Vol. 100). Academic Press
Yilmaz K K, Hogue T S, Hsu K L, Sorooshian S, Gupta H V, & Wagener T (2005) Intercomparison of rain gauge, radar, and satellite-based precipitation estimates with emphasis on hydrologic forecasting. Journal of Hydrometeorology 6(4):497-517
Yan H, & Yang S (2007) A MODIS dual spectral rain algorithm. Journal of Applied Meteorology and Climatology 46(9):1305-1323
Zell A (1994) Simulation Neuronaler Netze [Simulation of Neural Networks] (in German) (1st ed.). Addison-Wesley p. 73, ISBN 3-89319-554-8