基于TRMM 3B43 V7降水数据,统计得到1998—2015年雅鲁藏布江流域多年平均年TRMM降水数据,成果如图2所示。 经计算,雅鲁藏布江流域多年平均年降水量为806.3 mm,流域东区降水量最大,达3 333.5 mm,西区仲巴一带降水量最小,仅277.4 mm。由图2可见,流域年降水量总体呈西少东多的分布特征;在不同分区,降水又表现出不同的...
利用塔里木河流域24个气象站降水数据,分析了2000-2013年TRMM多卫星降水数据(TRMM3B43 v7)在塔里木河流域的适用性.检验结果表明:全年来看,TRMM数据对研究区所有站点的年均降水量拟合较好(R2=0.884 6),流域内24个站点平均年降水量相对偏差为19.02%,其中60%的站点表现为TRMM年降水量高于地面实测年降水量;月降水方面,除...
简介:Google Earth Engine——TRMM/3B43在每个日历月执行一次,通过将3小时合并的高质量/红外估计值(3B42)与每月累积的全球降水气候学中心(GPCC)雨量计分析相结合降水预测 This collection is no longer being updated. SeeIMERG monthly This dataset algorithmically merges microwave data from multiple satellites, incl...
基于TRMM3B43V7数据的云南降水与 干旱监测及精度评价 冯海涛 a ,于国荣 a ,杨具瑞 b (昆明理工大学a.电力工程学院;b.现代农业工程学院,昆明650500) 摘要:选取云南省12个分布均匀的气象站点对TRMM3B43Version7降水数据进行相关性分析,利用降水Z指 数进行干旱监测精度评价,分析云南省15年逐年及特大旱灾实例逐月的干...
算法3B43在每个日历月执行一次,通过将3小时合并的高质量/红外估计值(3B42)与每月累积的全球降水气候学中心(GPCC)雨量计分析相结合,产生单一的、最佳估计降水率和降水误差估计场(3B43)。 所有的全球降水数据集都有一些校准数据源,这对于控制贡献卫星之间的偏差差异是必要的。多卫星数据被平均到月度尺度,并与全球降水气...
算法3B43在每个日历月执行一次,通过将3小时合并的高质量/红外估计值(3B42)与每月累积的全球降水气候学中心(GPCC)雨量计分析相结合,产生单一的、最佳估计降水率和降水误差估计场(3B43)。 所有的全球降水数据集都有一些校准数据源,这对于控制贡献卫星之间的偏差差异是必要的。多卫星数据被平均到月度尺度,并与全球降水气...
算法3B43在每个日历月执行一次,通过将3小时合并的高质量/红外估计值(3B42)与每月累积的全球降水气候学中心(GPCC)雨量计分析相结合,产生单一的、最佳估计降水率和降水误差估计场(3B43)。 所有的全球降水数据集都有一些校准数据源,这对于控制贡献卫星之间的偏差差异是必要的。多卫星数据被平均到月度尺度,并与全球降水气...
利用塔里木河流域24个气象站降水数据,分析了2000-2013年TRMM多卫星降水数据(TRMM 3B43 v7)在塔里木河流域的适用性。检验结果表明:全年来看,TRMM数据对研究区所有站点的年均降水量拟合较好(R2=0.884 6),流域内24个站点平均年降水量相对偏差为19.02%,其中60%的站点表现为TRMM年降水量高于地面实测年降水量;月降水方面,...
利用塔里木河流域24个气象站降水数据,分析了2000-2013年TRMM多卫星降水数据(TRMM3B43v7)在塔里木河流域的适用性。检验结果表明:全年来看,TRMM数据对研究区所有站点的年均降水量拟合较好(R2=0.8846),流域内24个站点平均年降水量相对偏差为19.02%,其中60%的站点表现为TRMM年降
这些仪器被用于形成 TRMM 多卫星降水分析(TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis,TMPA)的 TRMM 组合仪器(TRMM Combined Instrument ,TCI)校准数据集(TRMM 2B31)的算法中,其TMPA 3B43月平均降水量和TMPA 3B42日平均和次日(3小时)平均是最相关的 TRMM 相关气候研究的产品。3B42和3B43的空间分辨率为0.25 ° ,...