[发明专利]一种多数据源的数据融合方法

说明书

本发明实施例提出了一种多数据源的数据融合方法，包括：基础数据处理步骤，用于对台站气象数据、CFSR气象数据、Princeton大气驱动数据、遥感数据进行处理以获取处理后的基础数据；数据集建立步骤，用于通过根据处理后的基础数据建立近地面气温场、近地面相对湿度场、近地面风场、近地面气压场、降水场、辐射场。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种多数据源的数据融合方法，其典型的可用于气象数据的融合。

背景技术

随着社会的发展，越来越多领域都开始使用数据分析和数据处理技术。在使用海量数据的很多领域，都需要对多个数据源得到的数据进行融合，然后再进行后续的分析和处理。气象数据是一种极其典型的海量数据集，气象数据要综合多种数据源的海量数据，因此必须先对数据进行融合以使这些数据可以统一使用。举例来说，我国所采用的气象数据通常包括：中国大陆地区台站观测资料、CFSR再分析资料、Princeton大气驱动资料、GEWEXSRB下行短波辐射资料。

在生成数据集之前需要对海量数据进行融合，但是现有技术中缺少可靠、高效的手段对这些海量数据进行融合，导致最终在生成数据集时存在很多问题。

发明内容

针对当前的数据融合技术不够完善的问题，本发明实施例提出了一种为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种多数据源的数据融合方法，包括：

基础数据处理步骤，用于对台站气象数据、CFSR气象数据、Princeton大气驱动数据、遥感数据进行处理以获取处理后的基础数据；

数据集建立步骤，用于通过根据处理后的基础数据建立近地面气温场、近地面相对湿度场、近地面风场、近地面气压场、降水场、辐射场。

进一步的，所述基础数据处理步骤具体包括：

台站气象数据处理子步骤，用于获取来自于中国气象局气象信息中心常规气象要素740站的观测数据，其中所述观测数据中包括以下的至少一种观测变量：近地面1.5米气温、气压、相对湿度、近地面10米风速、累积降水和日照时数(用于产生辐射场)；并将中国大陆地区台站观测资料分成四个分区的台站观测资料；

CFSR气象数据再分析子步骤：用于获取NCEP CFSR再分析资料；其中CFSR再分析资料中包括：近地面气温、相对湿度、风速和气压变量的3小时分辨率的数据，以为大气、海洋、陆地和海冰模式提供初始场；

Princeton大气驱动数据再分析子步骤：基于NCEP-1再分析资料，再利用月气候资料对NCEP-1再分析资料进行订正，然后进行空间降尺度；其中Princeton大气驱动数据中至少包括：近地面气温、相对湿度、风速、气压和短波辐射数据；

遥感数据处理子步骤：用于对CMORPH降水资料进行降维处理，并对GWEXE SRB下行短波辐射资料中的地表下行短波辐射资料进行处理。

进一步的，所述数据集建立步骤中通过以下方法建立近地面气温场：

步骤11、建立趋势面，在每个有观测的时刻，建立如下的趋势面模型，

1958：1978：t(x，y)＝f(x，y)+β·z(x，y)+ε(x，y)

1979-2010：t(x，y)＝f(x，y)+β₁·z(x，y)+β₂·t_cfsr(x，y)+ε(x，y) (2-11)

式中t代表近地面2米气温，z为高程，t_cfsr是CFSR再分析数据在点的线性插值；其中(x，y)是经纬度，{ψ_r，r＝1，2，...，p}是给定的协变量函数(例如高程)，β_r是回归系数，f是2阶薄板平滑样条函数，ε为误差，其中误差ε是独立同分布的；