基于X波段船载雷达降雨特征构建的降水强度估测方法研究

为解决船载X波段雷达在降雨强度定量反演方面的技术空白，来自国内的研究团队创新性地将差分系数(DC)和直方图特征向量与支持向量回归(SVR)技术相结合，建立了毫米级精度的降水强度估计算法。实验证实该模型相关系数达0.72，均方根误差仅1.18 mm/10 mins，为海洋气象监测提供了新范式。

　　

在海洋气象监测领域，X波段船载雷达(X-band marine radar)对降水具有独特敏感性，其图像蕴含丰富的雨杂波信息。现有研究多聚焦于雷达图像是否受降雨干扰的分类判别，而如何从这些"噪声"中提取有价值的降水强度信息却鲜有突破。

科研人员另辟蹊径，通过构建包含差分系数(DC)和直方图向量的降雨特征集，结合支持向量回归(SVR)机器学习技术，开发出可直接输出定量降水强度的创新算法。令人振奋的是，该模型在实测数据中表现出色——估算值与真实降水强度的相关系数突破0.72，10分钟累计降水量的预测误差控制在1.18 mm范围内，相当于能准确捕捉到每分钟0.118毫米的细雨强度变化。这项突破为船载雷达赋予了气象水文定量监测的新功能，对提升海上极端天气预警能力具有重要意义。