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Optimal Gridding Process for GMI Brightness Temperature Using the Backus−Gilbert Method

Advances in Atmospheric Sciences 2021年第11期38卷 1945-1957页

作者： Guangcan CHEN Yunfei FU School of Earth and Space Sciences University of Science and Technology of ChinaHefei 230026China Hubei Key Laboratory for Heavy Rain Monitoring and Warning Research Institute of Heavy RainChina Meteorological AdministrationWuhan 430205China Anhui Meteorological Observatory Hefei 230031China

satellite microwave instruments have different field of views(FOVs)in different channels.A direct average technique(“direct method”)is frequently used to generate gridded datasets in the earth science community.A large FOV will measure radiance from outside the area of a designated grid ***,the direct method will lead to errors in a measurement over a grid cell because some pixels covering areas outside of the cell are involved in the averaging *** Backus−Gilbert method(BG method)is proposed and demonstrated to minimize those *** sampling resolutions(6.5 km×6.0 km,11.5 km×6.0 km,13.0 km×6.0 km)are analyzed based on the scanning characteristics of the Global Precipitation Measurement(GPM)microwave imager(GMI)18.9-GHz *** temperatures(TBs)at 0.5 km×0.5 km resolution over eastern China are used to obtain synthetic 18.9-GHz TBs at the three sampling *** direct and BG methods are both applied to create a 25 km×25 km gridded dataset and their related uncertainties are *** indicate the error variances with the direct method are 3.00,3.68 and 4.99 K2 at the three sampling resolutions,*** contrast,the BG method leads to a much smaller error variance than the direct method,especially over areas with a large TB *** GMI orbital measurements are applied to verify the BG method for gridding process is *** BG method could be utilized for general purpose of creating a gridded dataset.

关键词： Backus−Gilbert method optimization satellite passive microwave imager

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