摘要
本发明提供了一种综合GNSS水汽层析和水利测雨雷达的降雨反演方法,包括:收集包括GNSS数据、水利测雨雷达数据、气象数据及地理信息;估算GNSS斜信号路径上的大气水汽含量SWV;三维水汽层析获得网格水汽密度值;识别反演因子;训练神经网络并进行降雨反演。本发明建立的降雨反演方法,有效利用了GNSS水汽层析和水利测雨雷达数据,综合考虑时空气态水与液态水的相互关系,优化降雨反演过程,为降雨强度和空间分布精细化反演提供新的思路。
技术关键词
大气水汽含量
反演方法
水利
雷达
GNSS数据
Saastamoinen模型
区域网格划分
分辨率
大气加权平均温度
训练神经网络
精密单点定位技术
LSTM模型
差分反射率因子
长短期记忆神经网络
表达式
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