[发明专利]一种卫星遥感与地面数据协同的雨量站网优化布局方法

说明书

本发明公开了一种卫星遥感与地面数据协同的雨量站网优化布局方法，包括以下步骤：S1：收集研究区域已有站网的实测降水数据和卫星遥感降水产品，并统一为日尺度格网数据集；S2：根据信息熵和克里金插值理论，计算每个格网的空间代表性和插值精度两个指标，即从单站的角度筛选出雨量站布设的潜在区域；S3：计算在每个潜在布设位置新建站点后站网的总信息量、平均空间代表性和插值精度三个指标，即从整体站网的角度筛选建站的位置；解决了以往方法中站网的空间代表性优化使得其无法能够更好地获取监测区域的降水特征、站网布局优化的时效性低、计算步骤复杂和普适性差的问题。

技术领域

本发明涉及水文站网布局领域，特别是一种卫星遥感与地面数据协同的雨量站网优化布局方法。

背景技术

降雨的地面监测站数据是水文学乃至地球科学研究中最为基础的数据，雨量站网对于水资源规划、管理、开发和利用至关重要。研究雨量站网在区域分布上的科学性、合理性及其最优化是水文测验工作首先要解决的问题。

在雨量站网的设计方面，国际气象组织等机构已出台一些关于最低站网密度的原则性要求,但由于地形、局地气候气象条件以及地方经济条件的差异，很难就站点数量和空间位置提出统一的方法建议。各地在站网布局设计上，通常随机布设或是根据地面站点的历史观测数据，通过区域面雨量插值数据，分析区域降水的空间分布特征，结合经费条件，确定增补地面站点的数量和位置。

自19世纪40年代开始，出现一些关于站网设计和评价的定量化方法研究，按具体计算方法可分为统计法、信息熵法、专家知识法、其他方法及混合法。统计法在很长一段时间都是站网设计的主流方法，具体包括克里金插值、相关系数、最小二乘法等统计方法，通常以最小偏差作为站网布局设计的目标。专家知识法包括根据区域地形特征、实际需求、用户调查等从总站网布局出发进行设计。但由于地域差异较大，该方法考虑因素众多，普适性较低。混合方法是应用以上两种及两种以上方法同时应用进行选点布局。信息熵提出以来，也逐渐应用于水文站网布设中。信息熵法是根据现有站点实测数据进行克里金插值，得到区域空间分布数据，计算区域空间分布数据的边际熵、相关熵、互信息等信息量指标，以站网信息量最大作为站网布局优化目标。

信息熵方法计算信息量指标时，以已有地面站点插值得到区域空间分布数据为参照值，进行新增站点的比选。如果已有站点的空间代表性不高，插值所得区域空间分布数据的准确性会受限，比选结果的可靠性将受到影响。另外，熵理论计算的信息量大仅代表捕捉了面插值结果的区域降水变化，考虑站网点数据转为面数据时的精度将更符合实际应用。

随着遥感技术的发展，一系列降水反演模型、降水产品相继出现，卫星降水产品及相关降尺度降水产品如TRMM，CMOPRH，PERSIANN，GPCP和PERSIANN-CCS等；另外，如CLDAS(CMALand DataAssimilation System)、GLDAS(Global Land DataAssimilation System)等数据融合和数据同化系统也均包含降水数据。一方面，遥感监测能提供区域内空间连续的数据，数据能较好地反应出空间变化特征；另一方面，利用遥感数据中包含的信息进行监测站网设计，有利于后期将地面观测数据与遥感数据进行融合，得到更准确的区域降水信息。但由于卫星遥感数据的空间分辨率、精度和不确定性问题，还不能独立支撑站网布局设计和评价。

地面监测数据和遥感监测数据联合用于地面监测站网的布局设计，可以发挥两种数据源的优势，互相取长补短。但对于遥感监测数据的筛选、两种数据源组合后站网布局优选指标的构建等方法和技术问题尚未解决。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种卫星遥感与地面数据协同的雨量站网优化布局方法，解决了以往方法中站网的空间代表性优化使得其无法能够更好地获取监测区域的降水特征、站网布局优化的时效性低、计算步骤复杂和普适性差的问题。

本发明采用的技术方案是，一种卫星遥感与地面数据协同的雨量站网优化布局方法，包括以下步骤：