[发明专利]一种基于分区自适应权重的多源降水数据融合方法

说明书

本发明公开了一种基于分区自适应权重的多源降水数据融合方法，包括如下步骤，S1、对卫星降水数据和地面站点观测降水数据分别进行预处理操作；S2、对预处理后的卫星降水数据的精度进行评估，筛选出满足精度评定要求的卫星降水数据；S3、基于分区自适应权重融合方法对满足精度评定要求的卫星降水数据与地面站点观测降水数据进行融合校正，获取各级别卫星降水数据的最优权重；S4、基于各级别卫星降水数据的最优权重，制作权重自查表。优点是:综合了卫星降水数据空间分辨率高以及地面站点观测数据精度高的优点，而又适当摒除两者的劣势，通过逆向求解的方式更大限度的对两种数据进行取长补短，从而得到准确度较高、适用性较强的降水数据。

技术领域

本发明涉及卫星降水反演与融合技术领域，尤其涉及一种基于分区自适应权重的多源降水数据融合方法。

背景技术

单一的降水数据无法对流域展开精度较高的时空降水估计，因此覆盖范围较广但误差较大的卫星降水数据和分布稀疏但精度更高的地面站点观测数据可以取长补短进行融合。卫星及雨量站降水数据融合的方法通常可以划分为全局校正和局部校正两大类。其中，全局修正方法有平均偏差修正法、线性回归法、双核平滑法等；局部修正方法主要包括协同克里金、地理加权回归、贝叶斯融合等。然而，常见的全局修正方法没有考虑降水在空间分布上以及时间的差异性，传统的局部修正方法则关注降水的空间自相关性，适用于雨量站比较密集的地方，而在雨量站稀疏的区域，由于其空间自相关性被高估，融合结果会产生很大的不确定性。

我国大多数地区地形复杂，难以布设雨量站点，因此缺乏降水数据，由此可见以上方法存在局限性，如何进一步提高融合数据的精度，形成一种适用性较广同时具有高时空分辨率的降水数据成为目前较为关注的问题。此外，卫星降水数据会受到时间尺度的影响，如何在融合校正中充分考虑时间和空间的影响，如何在缺资料区域建立一套方法以此得到精度较高的降水数据成为当前研究有待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于分区自适应权重的多源降水数据融合方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于分区自适应权重的多源降水数据融合方法，包括如下步骤，

S1、对卫星降水数据和地面站点观测降水数据分别进行预处理操作；

S2、对预处理后的卫星降水数据的精度进行评估，筛选出满足精度评定要求的卫星降水数据；

S3、基于分区自适应权重融合方法对满足精度评定要求的卫星降水数据与地面站点观测降水数据进行融合校正，获取各级别卫星降水数据的最优权重；

S4、基于各级别卫星降水数据的最优权重，制作权重自查表。

优选的，步骤S1具体包括如下内容，

卫星降水数据的预处理：运用编程语言批量读取文件中各类卫星降水数据并且进行格式转换，统一各类卫星降水数据的时间和空间分辨率；获取各类卫星降水数据在经度和维度上的逐日降水量；

地面站点观测降水数据的预处理：检查各地面站点数据的缺失情况，若为严重缺失，则移除该地面站点数据；若为轻微缺失，则对该地面点数据进行插补处理。

优选的，步骤S2具体包括如下内容，

S21、基于DEM高程数据对卫星降水数据和地面站点观测数据做出时空特征分析，并以此判断各卫星降水数据与地面站点降水数据的分析结果是否相近，两者结果越接近，则表示相应的卫星降水数据的精度越高；

S22、分别采用相关系数、相对偏差、均方根误差、平均绝对误差对各个卫星降水数据进行一致性评定，同时分别运用探测率、误报率和临界确定指数评定各个卫星降水数据的探测能力，以筛选出满足评定要求的卫星降水数据；一致性评定和探测能力评定均包括日尺度、月尺度、季度尺度以及年尺度的评定。