[发明专利]一种基于多源数据融合的定量降水估测方法

说明书

本发明公开了一种基于多源数据融合的定量降水估测方法，包括如下步骤：采用基于多源大数据的方法确定降水落区，将微波链路反演降水插值到离散网格并累加到△T分钟时间尺度，将天气雷达反演降水插值到离散网格并采用时间权重平均法转换成△T分钟时间尺度的降水，获取△T分钟时间尺度的雨量计观测降水，采用插值方法建立△T分钟时间尺度的三类样本，对三类样本分别采用相应的时空局部模型进行质量控制，采用多种时空局部模型融合的方法估测降水，降水累加。本发明的有益效果是：通过多源数据和多模型融合，在实现对降水落区精准监测的基础上，进一步提高定量估测降水的精度。

技术领域

本发明涉及气象中降水量客观分析领域，尤其涉及一种基于多源数据融合的定量降水估测方法。

背景技术

降水对野生动植物的地理分布、工农业生产的布局、自然植被和农作物的生长发育、人类生产生活等都具有重要影响。降水过多或过于集中，易引发洪水、城市内涝、农田渍涝、湿害、山洪、崩塌、泥石流、山体滑坡、水土流失；降水过少，易引发自然植被和农作物受旱、森林火灾、水资源短缺。因此，高精度高时空分辨率的定量降水估测产品在气象学、水文学、灾害学、生态学等领域都具有很高的应用价值。

然而，降水通常具有时空变化剧烈的特点，使用单一的观测手段很难对其进行精准的监测。为了实现对降水的精准监测，人类相继发展了雨量计、天气雷达、卫星遥感、雨滴谱仪、微波链路、视频监控等多种观测手段。但是各种观测手段在时空分辨率、观测精度、覆盖范围等方面各有优缺点。因此，融合多种降水观测资料，以实现对降水的高精度高时空分辨率的监测，成为近年来研究的热点。

基于多源大数据的降水落区确定方法是综合利用多源物联网大数据确定逐分钟降水落区；然后，转换成△T分钟时间尺度的降水落区；该方法主要包括以下步骤：

步骤1：选定待确定降水落区范围D，并在D内建立离散网格；

步骤2：获取区域D内的逐分钟多源物联网大数据；

步骤3：对每种大数据分别采用相应的算法计算每个联网设备所处时空位置降水发生的概率；并将处理结果存储待用；

步骤4：读取待确定时刻前后Δt分钟且位于区域D内的逐分钟多源大数据对应的降水发生概率，构成降水发生概率样本集；

步骤5：对步骤4中的降水发生概率样本集进行预处理和质量控制；

步骤6：根据步骤5中的样本集，采用插值方法计算待确定时刻区域D内所有格点的降水发生概率；对任一格点，若其降水发生概率P≥C，则置其降水发生概率为1，否则置其降水发生概率为0，其中C为一常数；并将处理结果存储待用；

步骤7：将步骤6中的逐分钟降水发生概率采用逻辑或运算转换成△T分钟时间尺度的降水发生概率；

步骤8：将确定的降水落区反馈给用户。

该方法综合利用多源物联网大数据确定逐分钟降水落区，通过对融合的多种降水观测资料进行大数据分析、统计和计算，可实现对降水落区的精准监测。

为实现对降水的高精度高时空分辨率的定量监测，在提出一种基于多源大数据的降水落区确定方法后，本发明提出了一种新的融合雨量计、天气雷达、微波链路、车辆雨刮器、视频监控等资料定量估测降水的方案和系统。

发明内容

本发明正是为了解决上述技术问题而设计的一种基于多源数据融合的定量降水估测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于多源数据融合的定量降水估测方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1：确定格点化降水落区；

步骤2：空间上，将微波链路反演降水插值到步骤1中的格点上；时间上，将微波链路反演降水累加成△T分钟时间尺度的降水；