[發(fā)明專利]一種長時間序列降水數(shù)據(jù)降尺度方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810040276.0
• 申請日: 2018-01-16
• 公開（公告）號: CN108154193B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發(fā)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(chǎn)權代理有限公司 50218
• 代理人: 穆祥維

本發(fā)明公開了一種長時間序列降水數(shù)據(jù)降尺度方法，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；(二)由MODIS EVI數(shù)據(jù)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(nèi)分辨率為1km的降水數(shù)據(jù)。本發(fā)明具有如下有益效果：本發(fā)明可以有效解決衛(wèi)星降水反演產(chǎn)品空間分辨率較低的問題，使在有限的數(shù)據(jù)支持下獲取長時序高分辨率空間化降水成為現(xiàn)實；本發(fā)明算法結構簡單，避免了物理模型結構復雜、輸入?yún)?shù)多等問題。

技術領域

本發(fā)明涉及一種降水數(shù)據(jù)降尺度方法，特別是一種耦合地表植被與地形信息等輔助參數(shù)的長時序降水數(shù)據(jù)降尺度方法，屬于遙感技術領域。

背景技術

降水是全球水循環(huán)的重要組成部分，對地表物質循環(huán)和能量交換具有重要作用，降水是生態(tài)學、水文學和氣象學的重要參數(shù)，特別是高分辨率的空間化降水資料對于區(qū)域水文水資源分析、旱澇災害預報和生態(tài)環(huán)境治理有著重要的基礎作用。近年來，遙感(尤其是微波遙感)以其空間連續(xù)性等特點在流域降水檢測中得到廣泛應用。然而，由于微波遙感技術發(fā)展歷史較短，加之降水發(fā)生的高隨機性與異質性，使得已有微波遙感降水數(shù)據(jù)分辨率較低，難以反映降水的空間細節(jié)特征。降尺度方法是獲取高分辨率降水數(shù)據(jù)集的有效途徑，不少學者在此方面開展了廣泛研究，從方法上大致可分為動力降尺度方法和統(tǒng)計降尺度方法兩種。

前者主要根據(jù)降水產(chǎn)生的物理環(huán)境進行模型模擬，通過將區(qū)域氣候模式內(nèi)嵌至全球氣候模式中，或根據(jù)全球氣候模式的輸出作為邊界條件進行閾值限定，生成高分辨率的區(qū)域尺度降水資料。由于模型復雜且通常難以獲取模型所需的多種高空間分辨率的輸入變量，因此其使用受到一定程度的限制。

第二種方法主要基于降水量與其它高空間分辨率地表參數(shù)(如海拔高度、植被覆蓋程度等)之間的經(jīng)驗性統(tǒng)計關系進行尺度轉換。它通過引入先驗知識抓住降水時空分布規(guī)律性與隨機性這一本質，方法靈活多樣，簡便易行，因此被廣泛使用，例如申請?zhí)枮?01610305772.5的中國發(fā)明專利申請“一種基于數(shù)據(jù)挖掘的干旱監(jiān)測方法”公開了如下技術方案：首先把1km的環(huán)境變量因子NDVI、DEM聚合到25km，作為自變量，對應25km分辨率的TRMM數(shù)據(jù)為因變量，建立地理加權回歸模型，并將建立的模型應用到相應地理區(qū)域的1km環(huán)境變量因子上，最終得出1km的高精度降水預測數(shù)據(jù)。類似地，申請?zhí)枮?01611078012.1的發(fā)明專利申請中將所用到的環(huán)境變量增加到包括DNVI、地表溫度、高程、坡度、坡向、經(jīng)度、緯度在內(nèi)的7個數(shù)據(jù)；申請?zhí)枮?01610307333.8的發(fā)明專利申請中使用的環(huán)境變量包括植被指數(shù)、數(shù)字高程模型、白天地表溫度、晚上地表溫度、地形濕度指數(shù)、坡度、坡向、坡長8個數(shù)據(jù)；申請?zhí)枮?01610305772.5的發(fā)明專利申請中使用的環(huán)境變量因子包括植被指數(shù)、數(shù)字高程模型、白天地表溫、晚上地表溫、地形濕度指數(shù)、坡度、地表粗糙度、地表反射率和谷底平坦指數(shù)9個數(shù)據(jù)。

但是，由于降水的高時空異質性，不同區(qū)域間影響降水因素復雜多樣，各個區(qū)域降水模式間差異通常十分巨大，傳統(tǒng)的環(huán)境因子(如NDVI與海陸位置)在模擬降水時存在一定缺陷，例如：NDVI在高植被覆蓋區(qū)易于飽和；而海陸位置(通常用經(jīng)度、緯度和目標區(qū)域與水汽來源地的歐幾里得距離表示)往往不能有效模擬出地形起伏明顯區(qū)域降水量的空間差異情況。同時，不斷增加的預測因子一方面增加極大地增加數(shù)據(jù)準備的難度，比如地表溫濕度和反射率數(shù)據(jù)很難保證數(shù)據(jù)的空間上的完整性和時間上的連續(xù)性；另一方面，多個環(huán)境變量間通常存在多重共線性，可能導致數(shù)據(jù)的冗余同時也增加了擬合模型的復雜性。

綜上所述，現(xiàn)有技術在構建高分辨率長時序降水量數(shù)據(jù)集是仍然面臨許多挑戰(zhàn)，特別是提出有效的降尺度環(huán)境因子，成為流域降水的長期精準檢測亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術存在的上述不足，本發(fā)明的目的是提供一種耦合降水與地表輔助參數(shù)間關系以實現(xiàn)流域降水長期精準檢的長時序降水數(shù)據(jù)降尺度方法。

為了解決上述問題，本發(fā)明采用了以下的技術方案。

一種長時間序列降水數(shù)據(jù)降尺度方法，其特征在于，它包括以下步驟：