[發明專利]一種長時間序列降水數據降尺度方法

有效

• 申請號: 201810040276.0
• 申請日: 2018-01-16
• 公開（公告）號: CN108154193B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 董國濤;樊東;黨素珍;薛華柱;殷會娟;郭欣偉;韓金旭;程春曉;劉姝芳;谷曉偉;張鳳燃;蘇曉慧;杜凱;李昭悅;章博;張丹;周俊利;賈培;劉啟興;馬思遠
• 申請（專利權）人: 黃河水利委員會黃河水利科學研究院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 重慶信航知識產權代理有限公司 50218
• 代理人: 穆祥維

1.一種長時間序列降水數據降尺度方法，其特征在于，它包括以下步驟：

(一)基于降水的空間差異特征構建水汽運移成本距離因子：

子步驟1-1：獲取90m空間分辨率的STRM DEM數據，并將數據重采樣至空間分辨率為1km；

子步驟1-2：獲取全球海岸線矢量數據，并將矢量數據轉換為1km分辨率的柵格數據；

子步驟1-3：將研究區劃分為1km大小的網格，以海岸線作為起點，以DEM數據為路徑成本，計算來自海洋的水汽運移到研究區內各網格的成本距離；各網格成本距離計算方法為：

COST_m＝(DEM_i-DEM_j)/2 (1)

其中，DEM_i和DEM_j分別為兩個相鄰網格的海拔高程；COST_m、COST_n分別為以DEM數據為阻抗的鄰接像元成本距離和對角像元成本距離；

研究區內各網格的水汽運移成本距離定義為從起始網格到各終止網格的累積成本距離；累積成本距離為起始像元移動到終止像元的成本距離之和；

(二)由MODIS EVI數據和步驟(一)得出的水汽運移成本距離因子得出2001年至2013年內分辨率為1km的降水數據：

子步驟2-1：接收2001年至2013年內分辨率為1km的MODIS增強型植被指數EVI數據；

子步驟2-2：對水汽運移成本距離和EVI進行歸一化處理，消除數量級上的差異性：

MMCD^*＝(MMCD-MMCD_min)/(MMCD_max-MMCD_min) (3)

EVI^*＝(EVI-EVI_min)/(EVI_max-EVI_min) (4)

其中，MMCD_max為水汽運移成本距離最大值，MMCD_min為水汽運移成本距離最小值，EVI_max為增強型植被指數最大值，EVI_min為增強型植被指數最小值，MMCD^*為歸一化后的水汽運移成本距離，EVI^*為歸一化后的增強型植被指數；

子步驟2-3：對歸一化后的水汽運移成本距離數據MMCD^*和歸一化后的增強型植被指數數據EVI^*進行重采樣至空間分辨率為25km；

基于重采樣得到的2001至2013年內的歸一化后的水汽運移成本距離數據MMCD^*和歸一化后的增強型植被指數數據EVI^*建立與TRMM降水量的統計關系：

其中a_hv表示權重系數，h，v分別代表自變量的維數，TRMM為2001至2013年內的降水數據；通過最小二乘擬合得到權重系數a_hv；

子步驟2-4：將子步驟2-2中獲取的分辨率為1km的歸一化后的水汽運移成本距離和分辨率為1km的增強型植被指數數據代入公式(5)中，獲取1km分辨率降水模擬值pre_1km；

子步驟2-5：將子步驟2-3中獲取的分辨率為25km的歸一化后的水汽運移成本距離和分辨率為25km的增強型植被指數數據代入公式(5)中，獲取25km分辨率降水模擬值pre_25km；

子步驟2-6：將原始分辨率為25km的原始TRMM降水數據減去pre_25km獲取空間分辨率為25km的殘差residual_25km，并將所述殘差residual_25km內插至1km分辨率殘差residual_1km；

子步驟2-7：將子步驟2-4得到的1km分辨率降水模擬值pre_1km與子步驟2-6得到的1km分辨率殘差residual_1km相加，得出空間分辨率為1km的降水數據。