[發明專利]一種基于誤差分解的日尺度星地降水融合方法

有效

• 申請號: 202211036334.5
• 申請日: 2022-08-28
• 公開（公告）號: CN115357847B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發明（設計）人: 石佳勇;張建云;鮑振鑫;王國慶;劉翠善
• 申請（專利權）人: 水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院
• 主分類號: G06F17/15
• 分類號: G06F17/15;G06F17/16;G01W1/10;G01W1/14
• 代理公司: 南京千語知識產權代理事務所(普通合伙) 32394
• 代理人: 祁文彥;尚于杰

1.一種基于誤差分解的日尺度星地降水融合方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、獲取雨量站觀測降水、衛星遙感反演降水以及與降水空間估計相關的地理因子、氣候因子和關聯因子數據，并對降水數據和各因子數據進行預處理；

步驟2、借助誤差分解模型，將雨量站觀測降水與衛星遙感反演降水之間的誤差分解為命中誤差、漏報誤差和誤報誤差；

步驟3、針對命中誤差和漏報誤差，利用地理加權回歸模型得到這兩種誤差在各網格點的空間估計值，針對誤報誤差，利用相似矩陣法修正降水背景場；

步驟4、基于“加法模型”框架和“乘法模型”框架分別將空間誤差估計值和降水背景值耦合得到降水融合初始結果，利用IDW法和Kriging法估計回歸殘差值，并將回歸殘差值還原到融合初始結果，基于雨量站觀測降水選擇精度更高的模型框架和回歸殘差值估計方法，得到各網格點的降水融合值。

2.根據權利要求1所述的一種基于誤差分解的日尺度星地降水融合方法，其特征在于：所述步驟1中對降水數據和各因子數據進行預處理，具體包括如下步驟：

步驟11、采用箱線圖法對衛星遙感反演降水數據中的異常值進行處理，將異常值修正為當日該衛星降水平均值；

步驟12、衛星降水數據的Drizzles處理，將0.1mm/d作為區分降水事件與無降水事件的閾值，將0.1mm/d以下的衛星遙感反演降水量設為0；

步驟13、將與降水空間估計相關的地理因子、氣候因子和關聯因子數據重采樣到與衛星遙感反演降水數據相同的空間分辨率，并對各因子數據進行歸一化處理。

3.根據權利要求1所述的一種基于誤差分解的日尺度星地降水融合方法，其特征在于：所述步驟2中將雨量站觀測降水與衛星遙感反演降水之間的誤差分解為命中誤差、漏報誤差和誤報誤差，具體包括如下步驟：

步驟21、計算雨量站觀測降水與衛星遙感反演降水之間的誤差；

步驟22、將計算的誤差分為三種獨立的誤差組分：命中誤差、漏報誤差和誤報誤差，三種誤差的定義如下：

式中，e代表雨量站觀測降水與衛星遙感反演降水之間的誤差，作為降水背景誤差；e_Hit代表命中誤差；e_Miss代表漏報誤差；e_False代表誤報誤差；P_G代表雨量站觀測降水；P_S代表衛星遙感反演降水。

4.根據權利要求3所述的一種基于誤差分解的日尺度星地降水融合方法，其特征在于：所述步驟3具體包括如下步驟：

步驟31、針對命中誤差和漏報誤差，以選取的地理因子、氣候因子和關聯因子數據為自變量，以雨量站觀測降水與衛星遙感反演降水之間的誤差作為因變量，采用逐步回歸法選擇對降水貢獻量大的因子，選取Bi-square函數作為空間權函數構建地理加權回歸估計空間誤差值和誤差比例因子：

式中，w_ij代表空間權函數矩陣，由站點所在網格i與無測站網格j之間的距離d_ij來確定；d_ij代表樣本點與估計點間的歐式空間距離；b代表帶寬，表征權重與距離函數關系的非負衰減參數；

步驟32、針對誤報誤差，根據站點所在網格和無測站網格之間的相似性劃分相似網格來修正降水背景場，將衛星遙感反演降水數據設為降水背景場，與出現誤報誤差的網格相似的無測站網格處的衛星降水量設置為0，站點所在網格和無測站網格之間的相似性如下式所示：

式中，SM代表站點所在網格和無測站網格之間的相似性，由站點所在網格和無測站網格的高程、經度和緯度三個變量來確定；代表站點所在網格的第i個變量；代表無測站網格的第i個變量；ΔP_i代表站點所在網格中變量的最小值和最大值之間的差值。