典型文献
A-Train卫星传感器的台风云体三维结构构建
文献摘要：
基于星载主-被动传感器数据,本研究利用约束光谱辐射匹配CSRM(Constrained Spectral Radiance Matching)算法构建了 8个西太平洋台风事件中的深对流云层三维结构模型,并据此分析深对流云在台风不同发展阶段中的水平分布特征和微物理特征.利用CSRM算法进行大气三维结构构建的意义在于将主动遥感的垂直分布信息向被动遥感的探测范围传递,增加统计分析8个台风事件可用的廓线数量,进一步保证对深对流云统计分析的有效性,统计分析结果表明:(1)衰弱期台风的深对流云占比(占所有种类云的比例)比增强期台风更低,并且其值在各个方向上更稳定.相比于台风,热带风暴中的深对流云占比在各个方向上差异更大,即不对称性更强;(2)热带气旋中深对流云的冰云有效粒子半径与高度成正比.随着高度增加,冰水粒子数浓度先增加后减少.同一热带气旋不同发展阶段的深对流云的冰水含量IWC(Ice Water Content)的垂直分布有着较大的差别.当热带气旋发展成台风时,其内部深对流云的IWC高值区逐渐向云层顶部集中,并且随着台风从增强期转化为衰弱期,IWC的最大值显著增大.
文献关键词：
台风事件;星载主—被动数据融合;深对流云;三维结构;微物理特性
中图分类号：
作者姓名：
程崇慧;陈斯婕;郑卓凡;董长哲;苏林;柯举;王帅博;仝博文;刘东
作者机构：
浙江大学光电科学与工程学院,杭州310027;上海卫星工程研究所,上海200240;中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室,北京100101
文献出处：
引用格式：
[1]程崇慧;陈斯婕;郑卓凡;董长哲;苏林;柯举;王帅博;仝博文;刘东-.A-Train卫星传感器的台风云体三维结构构建)[J].遥感学报,2022(11):2192-2203
A类：
IWC
B类：
Train,卫星传感器,风云,云体,星载,传感器数据,研究利用,CSRM,Constrained,Spectral,Radiance,Matching,西太平洋,台风事件,深对流云,云层,三维结构模型,风不,水平分布,微物理特征,垂直分布,分布信息,统计分析结果,衰弱,有种,更稳,热带风暴,不对称性,热带气旋,有效粒子半径,成正比,数浓度,冰水含量,Ice,Water,Content,数据融合,微物理特性
AB值：
0.27609
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