[發明專利]一種基于空間優化插值的衛星降水數據校正方法

有效

• 申請號: 201910291528.1
• 申請日: 2019-04-12
• 公開（公告）號: CN110118982B
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 張璐;辛卓航;劉志紅;葉磊;劉彤;梁團豪;王曉妮;張弛
• 申請（專利權）人: 大連理工大學;南京大學;松遼水利委員會流域規劃與政策研究中心
• 主分類號: G01S19/41
• 分類號: G01S19/41;G01S19/42;G01W1/10;G01W1/14;G06N3/12
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 李曉亮;潘迅

一種基于空間優化插值的衛星降水數據校正方法，屬于衛星降水校正技術領域。該方法包括：首先對衛星降水數據和地面日降水量觀測數據進行預處理，選取評價指標。其次，確定衛星降水數據的優化插值范圍。再次，進行降水強度分級。最后，對分級后的各級降水以確定的空間插值范圍進行優化插值，完成衛星降水數據校正。本發明通過空間優化插值方法校正衛星降水數據，獲取精度更高、更可靠的時空降水分布信息；數據需求較少，方法簡便，可操作性強，可為地面降水觀測站點缺少或稀疏地區的雨量估計提供有效手段。

技術領域

本發明屬于衛星降水校正技術領域，涉及一種基于空間優化插值方法的衛星降水數據改進。

背景技術

降水是地球水循環系統的重要組成部分，也是影響水資源時空分布的主要因子。獲取高精度和高時空分辨率的降水數據，是滿足水文模擬、水旱災害預報、水資源管理等領域基礎數據需求的重要任務。

長久以來，地面降水觀測站一直是獲取降水信息的主要方式；然而，有限的站點布設難以全面捕捉降水的空間異質特性。衛星遙感測雨技術可充分克服地面觀測在空間分布上的局限，已成為獲取更高時空分辨率降水數據的有效手段。目前降水產品數量眾多，主要包括首顆專門應用于定量測量熱帶、亞熱帶降水的氣象衛星TRMM(Tropical RainfallMeasuring Mission)、基于人工神經網絡利用遙感信息進行降水反演的PERSIANN(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using ArtificialNeural Networks)等。盡管衛星降水產品在時空分辨率上具有顯著優勢，但其在不同區域的精度表現具有很強的不確定性。在全球和區域尺度進行的大量實驗和研究表明，大多數降水產品在大尺度上表現良好，但在具體區域內差異巨大(Kummerow C,Simpson J,ThieleO,et al.The Status of the Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM)After TwoYears in Orbit[J].Journal of Applied Meteorology,2000,39:1965-1982.)。

因此，在特定地區應用衛星降水產品時，進行誤差校正是提升降水精度的必要手段。目前對衛星降水的校正研究，多為引入可能對衛星降水估計產生影響的信息與衛星降水數據進行融合，如雷達數據、紅外數據、植被信息或多光譜影像等，或通過推求衛星降水與實測降水偏差的概率分布函數進行校正。這些方法雖然能夠達到提高衛星降水產品估算精度的目的，但其對數據需求大、方法復雜，操作上具有一定難度，恐無法滿足實際應用中對降水校正方法易操作、易推廣的需求。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于空間優化插值的衛星降水數據校正方法，在一定空間范圍內，對不同等級降水分別進行空間優化插值，使用盡可能簡便的方法和數據，有效降低衛星降水數據與地面測量數據的偏差。

為了達到上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種基于空間優化插值的衛星降水數據校正方法，包括以下步驟：

(1)獲取數據

獲取衛星降水數據，同時收集同一地區的地面降水觀測站的日降水量數據；

(2)數據預處理

修正衛星降水數據與地面日降水量觀測數據的觀測時差(將調整衛星降雨數據和地面日尺度觀測數據至相同的時間分辨率)，并將其存儲為文檔形式以便調用；

(3)選取評價指標

選取相關系數(correction coefficient，CC)、均方根誤差(root mean squarederror，RMSE)、平均絕對誤差(mean absolute error，MAE)、相對誤差(relative bias，BIAS)作為衛星降水產品精度的評價指標；