[发明专利]基于地下水加权融合模型提高区域地下水储量准确性方法

说明书

本发明公开了一种基于地下水加权融合模型提高区域地下水储量准确性的方法和系统，该方法包括：随机选取三个独立的地下水储量异常数据集；根据随机选取的三个独立的地下水储量异常数据集，进行协方差、数值变化敏感度、随机误差方差解算，并构建得到地下水加权融合模型；基于构建得到的地下水加权融合模型，进行地下水储量异常估算，得到地下水储量异常估算结果，并输出。本发明利用ETC方法计算的与未知实测值之间的相关系数平方和误差方差来构建权重因子，并赋予基于GRACE和多种水文模型数据的GWSA以权重，从而对这些GWSA结果进行融合，充分保留了各水文模型数据的优点，提高了GRACE区域地下水储量估算的准确性。

技术领域

本发明属于卫星重力学、水文学等交叉技术领域，尤其涉及一种基于地下水加权融合模型提高区域地下水储量准确性方法。

背景技术

地下水是陆地水储量(TWS)的重要组成部分，在全球水循环中具有重要的作用。由于气温变暖、人口增加和农业用地扩张，对水的需求增加，水资源的压力越来越大，已经对水安全构成了威胁。超过38％的世界人口生活在干旱或半干旱地区，而且全球约40％的地下水抽取发生在这些地区，此外，这些地区的地下水仅获得2％的补给，因此在这些地方地下水正在被迅速消耗。然而，传统的地下水储量观测主要是采用地下水位监测井进行监测，这种方法可以提供具有高时空分辨率的地下水位测量；但是在许多地区，水位监测受到了限制，如监测井分布不均，建立和维护观测站既昂贵又费时，导致观察记录又短又不连续，因此，实测数据不适合大规模气候研究。

发明内容

本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于地下水加权融合模型提高区域地下水储量准确性方法，提出一种新型的地下水加权融合模型，该新型的地下水加权融合模型利用ETC方法计算的与未知实测值之间的相关系数平方和误差方差来构建权重因子，并赋予基于GRACE和多种水文模型数据的GWSA以权重，从而对这些GWSA结果进行融合，充分保留了各水文模型数据的优点，提高了GRACE区域地下水储量估算的准确性。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于地下水加权融合模型提高区域地下水储量准确性的方法，包括：

随机选取三个独立的地下水储量异常数据集；

根据随机选取的三个独立的地下水储量异常数据集，进行协方差、数值变化敏感度、随机误差方差解算，得到各地下水储量异常数据集的相关系数和随机误差方差；

根据得到的各地下水储量异常数据集的相关系数和随机误差方差，构建得到地下水加权融合模型；

基于构建得到的地下水加权融合模型，进行地下水储量异常估算，得到地下水储量异常估算结果，并输出。

在上述基于地下水加权融合模型提高区域地下水储量准确性的方法中，随机选取的三个独立的地下水储量异常数据集分别为：由重力恢复与气候实验卫星数据分别联合GLDAS水文模型、ERA5再分析数据集、WGHM水文模型，得到的第一地下水储量异常数据集S₁、第二地下水储量异常数据集S₂、第二地下水储量异常数据集S₃。

在上述基于地下水加权融合模型提高区域地下水储量准确性的方法中，根据获取的三个独立的地下水储量异常数据集，进行协方差、数值变化敏感度、随机误差方差解算，得到各地下水储量异常数据集的相关系数和随机误差方差，包括：

根据获取的三个独立的地下水储量异常数据集S_i，进行协方差解算，得到各地下水储量异常数据集之间的协方差cov(S_i,S_j)；其中，i∈[1,2,3]，j∈[1,2,3]；

根据cov(S_i,S_j)，进行数值变化敏感度和随机误差方差解算，得到S_i的数值变化敏感度K_i和S_i的随机误差方差