[發明專利]基于高分辨率衛星數據的TRMM降水數據降尺度方法

在審

• 申請號: 201710700311.2
• 申請日: 2017-08-16
• 公開（公告）號: CN107608939A
• 公開（公告）日: 2018-01-19
• 發明（設計）人: 張強;范科科;劉劍宇;顧西輝;史培軍;孫鵬
• 申請（專利權）人: 北京師范大學
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06F17/50
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所32237
• 代理人: 賀翔,徐曉鷺

1.一種基于高分辨率衛星數據的TRMM降水數據降尺度方法，其特征在于，該方法首先從官方途徑獲取多種衛星氣象與地形數據，并對數據進行預處理，通過Leave-one-out交叉驗證方法，選擇合適模型校正遙感降水數據；并考慮到降水對植被的滯后性，以及植被的空間相關性，根據影響降水量數據的因素，通過step回歸選擇變量，最終對降水數據進行降尺度分析。

2.根據權利要求1所述的一種基于高分辨率衛星數據的TRMM降水數據降尺度方法，其特征在于，所述方法具體為：

步驟一，獲取各官方衛星氣象數據，并對數據進行預處理；

步驟二，以第一衛星氣象數據各站點實測年降水數據為自變量，對應的年降水量為因變量，建立回歸方程，通過Leave-One-Out交叉驗證選擇擬合模型，對降水數據進行校正；

步驟三，對第二衛星氣象數據每旬的降水數據和不同滯后期的數據進行分析，通過R²和RMSE指數作為指標，確定該地區植被對降水的滯后期；

步驟四，通過局部莫蘭指數對研究區內的NDVI數據進行分析，得到研究區內NDVI的空間自相關分布圖；

步驟五，使用多元逐步回歸從對校正后的TRMM產生影響的諸多變量中選擇部分顯著變量作為自變量，以構建最優回歸方程對因變量進行預報；

步驟六，將各種空間數據重采樣到四種空間尺度：0.25°×0.25°，0.5°×0.5°，0.75°×0.75°，1°×1°，建立模型，選擇最優的模型參數，對處理過的數據進行降尺度分析；

步驟七，提取站點對應的降尺度前后的TRMM值，通過計算R²、RMSE和Bias值對降尺度結果進行驗證。

3.根據權利要求2所述的一種基于高分辨率衛星數據的TRMM降水數據降尺度方法，其特征在于，所述步驟一具體為：

所述的官方衛星氣象數據包括有：來源自國家氣候信息中心中國地面氣候資料日值數據集，數字高程模型DEM數據為航天飛機雷達地形測繪使命90m×90mSRTM3數據，氣溫數據為MOD11A1日地表溫度數據，，歸一化差分植被指數SPOT-NDVI數據是由歐盟聯盟委員會、法國等國家共同開發的地球監測系統獲得，熱帶測雨任務TRMM數據是TRMM衛星第七版的月降水數據；

所有的數據均通過ARCGIS空間可視化平臺截取研究區內的數據，并通過DEM數據進行計算獲得坡度數據，經緯度數據可以直接獲得。

4.根據權利要求2所述的一種基于高分辨率衛星數據的TRMM降水數據降尺度方法，其特征在于，所述步驟二具體為：

對TRMM數據校正：以各站點實測年降水數據為因變量，對應的TRMM年降水量為自變量，建立回歸方程，通過Leave-One-Out LOO交叉驗證選擇擬合效果最佳模型，然后選擇最佳模型對TRMM降水數據進行校正；

所述LOO交叉驗證方法如下：

CV=Σi=1n[Yi-f^(-i)(Xi)]2]]>

式中，CV為預報誤差平方和，Y_i為實際TRMM值，X_i為實測雨量站降水值，為扣除第i對實測值外通過最小二乘法建立的模型。