[发明专利]一种星地多源降水自适应动态融合方法有效

专利信息
申请号: 202110175249.6 申请日: 2021-02-09
公开(公告)号: CN112861072B 公开(公告)日: 2021-10-19
发明(设计)人: 张珂;晁丽君;刘林鑫 申请(专利权)人: 河海大学
主分类号: G06F17/16 分类号: G06F17/16;G06N7/00;G01W1/10
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 柏尚春
地址: 210024 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 降水 自适应 动态 融合 方法
【权利要求书】:

1.一种星地多源降水自适应动态融合方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1,获取流域粗分辨率和细分辨率的时不变因子和时变因子;时不变因子包括:DEM、坡度、Hand指数、地表粗糙度;时变因子包括:NDVI、风速、地表温度、散射指数及微波极化指数;

步骤2,基于混合地理加权逐步回归模型对卫星降水进行降尺度,得到每颗卫星细分辨率降水;

步骤2.1,基于粗分辨率的时不变因子和时变因子,构建某个时刻某颗卫星单个粗分辨率网格的混合地理加权逐步回归模型:

式中,i为粗分辨率网格编号,m为卫星编号,t表示时间,CR表示粗分辨率,为t时刻第m颗卫星第i个粗分辨率网格的降水;为第i个粗分辨率网格的高程,为对应的时不变系数;为第i个粗分辨率网格的坡度,为对应的时不变系数;为第i个粗分辨率网格的Hand指数,为对应的时不变系数;为第i个粗分辨率网格的地表粗糙度,为对应的时不变系数;为t时刻第i个粗分辨率网格的植被归一化指数,为对应的时变系数;为t时刻第i个粗分辨率网格的风速,为对应的时变系数;为t时刻第i个粗分辨率网格的地表温度,为对应的时变系数;为t时刻第i个粗分辨率网格的散射指数,为对应的时变系数;为t时刻第i个粗分辨率网格的微波极化指数,为对应的时变因子;为t时刻第i个粗分辨率网格的残差;

步骤2.2,对上步构建的混合地理加权逐步回归模型进行逐步回归,逐步引入对降水贡献量大的因子:

逐步引入9个粗分辨率因子,包括:4个时不变因子和5个时变因子,4个时不变因子为5个时变因子为

进行逐步回归分析和对应的回归系数进行F检验,若检验通过给定显著性水平α,则将该因子保留,逐步回归完成以后留下的因子记为为4个时不变因子和5个时变因子的子集,由两个部分组成分别为:时不变因子子集时变因子子集

步骤2.3,假设上步所得由n1个时不变因子和n2个时变因子组成,某个时刻单个细分辨率网格的混合地理加权逐步回归模型为:

式中,j为细分辨率网格编号,m为卫星编号,t表示时间,FR表示细分辨率,为t时刻第m颗卫星第j个细分辨率网格的降水;为第j个细分辨率网格的第1个时不变因子,为其对应的系数;为第j个细分辨率网格的第n1个时不变因子,为其对应的系数;为第j个细分辨率网格的第1个时变因子,为其对应的系数;为第j个细分辨率网格的第n2个时变因子,为其对应的系数;为t时刻第j个细分辨率网格的残差;

对于t时刻细分辨率单个网格系数求解如下:

式中,为时不变因子系数矩阵;为时变因子系数矩阵;为时不变因子矩阵,为时变因子矩阵,I为单位矩阵,W为权重矩阵,ym,CR为第m颗卫星降水矩阵,

计算t时刻第m颗卫星第j个细分辨率网格的降水

式中,sum定义为矩阵的逐项相加函数,作为系统残差可取常数,分别为:

通过对每个细分辨率网格j逐一循环得到t时刻第m颗卫星降尺度之后的降水,通过对每个卫星m逐一循环得到每颗卫星降尺度降水即细分辨率时空一致的降水;

步骤3,构建自适应动态贝叶斯框架,通过降水误差的分布转换、降水概率密度函数参数优化来计算每颗卫星在降水观测站点所在细分辨率网格的最优权重;

步骤3.1,基于不同卫星细分辨率降水、降水观测站点降水条件下融合降水的后验分布,根据全概率公式,建立自适应动态贝叶斯框架,融合降水的概率密度表示为:

式中,t1为训练时间段;obs为t1时段内实测降水观测站点降水矩阵,其中代表t1时段第一个时刻的n个降水观测站点降水列向量,代表t1时段第二个时刻的n个降水观测站点降水列向量,代表t1时段第t1时刻的n个降水观测站点降水列向量,具体表示如下:

式中,为t1时段第t1时刻第n个降水观测站点的降水值;

Pm,FR为t1时段内降水观测站点对应的第m颗卫星细分辨率降水,表示如下:

式中,为t1时段第t1时刻第n个降水观测站点所在细分辨率网格第m颗卫星的降水值;pm(PFusion|Pm,FR,obs)为在不同卫星细分辨率降水、降水观测站点降水发生的条件下融合降水的后验概率,p(PFusion|obs)为降水观测站点降水发生的条件下细分辨率降水发生的概率;ωm为第m颗卫星在降水观测站点所在细分辨率网格的最优权重;PFusion为t1时段内降水观测站点所在细分辨率网格的融合降水,具体表示为:

式中,为t1时段第t1时刻第n个降水观测站点所在细分辨率网格的融合降水值;

步骤3.2,对降水观测站点降水发生的条件下不同卫星细分辨率降水发生的概率求期望和方差:

式中,为第m颗卫星细分辨率降水的方差;

通过Box-Cox变换进行转换:

式中,Pm,γ为转换之后的降尺度降水数据,γ为转换参数;

步骤3.3,利用最大期望算法计算得到单颗卫星降水所在降水观测站点的最优权重ωm

式中,δ为自适应动态贝叶斯框架的参数集;

式中,ωm为第m颗卫星在降水观测站点所在细分辨率网格的最优权重,为第m颗卫星细分辨率降水的方差;

步骤4,基于克里金插值通过降水观测站点所在细分辨率网格求得的最优权重,计算每颗卫星每个细分辨率网格的最优权重,每颗卫星细分辨率降水加权求和得到融合降水。

2.根据权利要求1所述的一种星地多源降水自适应动态融合方法,其特征在于,所述步骤4包括:

步骤4.1,用克里金插值方法将第m颗卫星在不同降水观测站点所在细分辨率网格的最优权重ωm插值到每个网格,得到t1+1时刻每颗卫星每个细分辨率网格的最优权重,继续用克里金插值方法将t1+1时刻第m颗卫星在不同降水观测站点所在细分辨率网格的最优权重ωm插值到每个网格,得到t1+2时刻每颗卫星每个细分辨率网格的最优权重;

步骤4.2,通过加权求和得到融合降水:该方法有效的将卫星降尺度方法与多源降水融合方法进行结合,最终产生了细分辨率的降水融合产品。

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