[发明专利]一种融合卫星遥感和移动通信基站信号的降雨观测方法

说明书

本发明公开了一种融合卫星遥感和移动通信基站信号的降雨观测方法，包括对于目标区域内的每一个微波链路，均采用不同的雨衰雨强模型分别建立雨衰与雨强的联系，并推求相应的链路降雨强度；对目标区域划分网格，推求历史时期不同雨衰雨强模型下的区域降雨量；通过卫星遥感的历史时期的大尺度观测数据优选雨衰雨强模型；采用优选的雨衰雨强模型，基于移动通信基站的实时动态雨衰数据，观测高空间分辨率的实时雨强信息。本发明充分发挥卫星遥感观测降雨技术和微波链路实时观测雨强技术的优势，提供了实时、动态、高精度的降雨观测模式，可为防洪减灾和流域规划提供重要且可操作性强的参考依据。

技术领域

本发明涉及降雨观测技术领域，具体地说涉及一种融合卫星遥感和移动通信基站信号的降雨观测方法。

背景技术

降雨是农林、水利、水文、采矿等许多行业或领域重要的气象监测数据，对于工农业生产、水利开发、江河防洪和工程管理等方面具有重要意义。当前，降雨观测数据的合理精度是城市规划、水资源开发、防洪预警等许多领域的重要需求，关系到生态环境的健康稳定和经济社会可持续发展。

中国目前的降雨数据主要依赖卫星遥感、雷达和地面雨量站三种，但是它们在降雨观测方面存在诸多不足。卫星遥感主要通过气象卫星的搭载传感器，实现对空中降雨的测量，但是卫星遥感技术存在空间分辨率低的问题，难以满足实际要求；雷达测量也受到地形遮挡、雷达射线抬升的影响，而且需要定期维护、费用高昂，难以全面推广使用；地面雨量站能够提供高精度的地面点观测降水，但是使用寿命短、价格昂贵、安装维护复杂，难以在偏远地区大批量使用。我国水利气象农林各领域迫切需要实时降雨信息的方法，尤其是在偏远地区，降雨基础数据的严重缺乏制约了水资源开发和生态环境维护。

微波信号在近地层大气中传播时会受到大气介质的影响而发生吸收、衰减、散射、极化以及传播路径的弯曲等,其中雨、雪等降水粒子对微波的影响尤为明显。近年来，随着移动通信技术的深入发展，移动通信基站具有高密度、低成本的优势，有学者提出了利用微波信号的衰减特征反演降雨强度的方法。

例如：杨红卫，何晨，诸鸿文等发表的基于人工神经网络的毫米波雨衰减预报[J].上海交通大学学报，2001,35(1):13-16；在考虑电波雨衰减与工作频率、仰角、降雨率、极化角等多个参数的综合非线性映射的基础上，建立了人工神经网络的毫米波雨衰减预报模型。

印敏、姜世泰、高太长等发表的微波雨衰特性在降雨测量中的应用[J].气象科技，2015,43(1):1-7；进行了15～20GHz频段链路测量降雨的试验研究，通过实际接收电平与基准接收电平的雨衰减差值反演了计算实际降雨量。

然而，现有文献通常仅能获得通信路径上沿链路的降雨值，而水文气象领域需要区域性降雨数据，现有方法难以满足要求；同时，由于缺乏测量验证数据，现有方法只能主观地选取一种模型来建立雨强与雨衰的关系，存在较大的不确定性和任意性，不能解决区域性降雨观测问题。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术存在的不足，基于移动通信基站的微波链路雨衰反演路径降雨值，再通过网格加权链路法获得区域降雨量，并通过卫星遥感的历史时期的大尺度观测数据优选雨衰雨强模型，提供一种融合卫星遥感和移动通信基站信号的降雨观测方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为一种融合卫星遥感和移动通信基站信号的降雨观测方法，包括以下步骤，

步骤1，对于目标区域内的每一个微波链路，均采用不同的雨衰雨强模型分别建立雨衰与雨强的联系，并推求相应的链路降雨强度；

步骤2，对目标区域划分网格，推求历史时期不同雨衰雨强模型下的区域降雨量；

步骤3，通过卫星遥感的历史时期的大尺度观测数据优选雨衰雨强模型；

步骤4，采用优选的雨衰雨强模型，基于移动通信基站的实时动态雨衰数据，观测高空间分辨率的实时雨强信息。