KNN不同距离度量对FY-4A/AGRI红外亮温反演降水的影响研究

静止卫星高时空分辨率对高影响灾害性天气的监测和预报有显著优势。开展了风云四号A星多通道扫描成像辐射计（Advanced Geosynchronous Radiation Imager,AGRI）红外光谱亮温反演台风降水研究。探讨了正则化反问题方法中K-最邻近（K-nearest neighbor,KNN）不同距离度量对降水反演精度影响。降水反演共分两步：一是降水视场点识别,主要基于训练字典样本利用KNN识别待反演亮温“降水”和“非降水”信号;二是降水视场点反演。即在判识视场点有降水基础上采用正则化反问题进行红外亮温反演降水。KNN距离度量分别采用欧氏、标准化欧氏、马氏和布洛克距离。以台风“安比（2018）”为例开展降水反演试验。结果表明,反演结果与GPM相似度较高,且不同距离度量在反演“极端降水”各有优势。