衛星整合降水估計方法

要針對廣大洋面上進行降水估計，氣象衛星可說是最適合的工具。以目前的被動式衛星觀測而言，我們大致上有兩種方法可以估計降水量，一個是常見的紅外線頻道，另一個則是能量較低的微波頻道。

紅外線降水估計

紅外線頻道是地球同步衛星的基本頻道之一，它的資料具備了很高的時空連續性，每10分鐘就提供一次觀測，且範圍達到1/3個地球面積，不僅如此，以日本向日葵8號衛星為例，星下點提供了2公里的空間解析度，以全球尺度來說，是非常精細的資料。

可惜的是，大氣中的雲幾乎完全吸收紅外線的能量，讓紅外線頻道僅能偵測雲頂的資訊。而降水現象實際是發生在雲頂以下，兩者之間並沒有直接的關聯性，因此單純利用紅外線估計降水時將會出現很大的誤差。

微波頻道則不同，由於它能夠穿透雲層的特性，讓微波能量可以直接對降水粒子進行偵測，取得直接的降水資訊，在估計降水時遠比紅外線頻道來得準確。

問題是微波的能量比較弱，受到技術上的限制，只能搭載在低軌衛星上，這令微波觀測降雨的範圍侷限在有限的刈福之內，且低軌衛星一天僅2次的再訪率也遠低於同步衛星，讓微波頻道難以應用在即時天氣監測。

紅外線與微波各有優缺點，可想而知，僅使用單一頻道估計降水時將會遭遇巨大的困難。不過氣象學家試著整合紅外線與微波降水估計技術的優勢，創造新的降水估計方法。目前大致上有3種路線，在此簡單描述它們的精神：

全名Self-Calibrating Multivariate Precipitation Retrieval (SCaMPR) ，此方法有一個基本假設：衛星觀測之紅外線亮溫特徵與降水強度存在某種程度的相關性。其實就是亮溫越低，表示雲發展的越高，越有機會發生較強的降水。

該方法的精神在利用較高精確度的微波降水估計值，建立紅外線亮溫與降水強度的對照表，再利用高時空解析度的紅外線觀測資料，進一步估算降水。縱使紅外線與降水的相關性低，但每次取得新的微波資料後隨即更新降雨對照表，如此滾動式的更新可以確保一定程度的精準度。

全名CPC MORPHing technique (CMORPH)，其降水資訊完全來自較為精確的微波降水估算法，在沒有微波觀測資訊時透過雨量分布外延方法，持續得到高品質的降水信息。

此種方式利用紅外線頻道的高時空解析度，透過連續影像計算大氣運動向量，藉此讓微波估計之降雨特徵產生「移動或形變」，概念上與TRaP方法一致，不過更加的複雜，甚至可以考慮降雨強度變化。由於是利用推移降水特徵的方式估計降水，因此並不局限於特定衛星儀器，也可以合併任意數量的微波觀測。

全名The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG)，該方法結合了上述兩種的演算方式。

此演算法將優先使用精確度較高的微波降水估計值。若某特定位置上前後90分鐘內存在微波降水估計資料的話，演算法將會使用外延法(方法二)將降水之特徵平移與形變；若是最接近的微波資料間隔超過90分鐘以上，則會使用紅外線降水估計(方法一)進行缺值補足。

之所以選擇90分鐘的理由，是因為平移方法所估計的降水，準確度會隨著時間明顯下降。這是由於平移方法無法考慮新生或消亡中的對流胞所產生的降雨變化，不如使用紅外線估算降雨。發展演算法的團隊可能做過敏感度測試，認為90分鐘是合理的閾值，不過還是要細讀過演算法文件後，才能斷定(我只是快速瀏覽過)。