基于大数据的降水强度估测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于大数据的降水强度估测方法及系统，该方法包括：获取估测地点关联的多个目标雷达探测的雷达反射率因子；根据雷达反射率因子与降水强度之间的模型关系，计算出每一雷达反射率因子对应的降水强度；将计算得到的所有降水强度求均值，以得到估测地点的估测降水强度。本发明专利技术当中的基于大数据的降水强度估测方法及系统，估测时，同时获取估测地点附近的多个目标雷达探测的雷达反射率因子，并分别计算出每一雷达反射率因子对应的降水强度，然后求均值，以得到估测降水强度，由于采用均衡考虑多个雷达探测的数据的技术方案，即便存在个别雷达受到干扰，对于均衡求值得到的估测降水强度的影响较小，提高了估测降水强度的可靠性。

Estimation Method and System of Precipitation Intensity Based on Large Data

The invention provides a method and system for estimating precipitation intensity based on large data, which includes acquiring radar reflectivity factors of multiple target radar detections associated with estimating locations, calculating precipitation intensity corresponding to each radar reflectivity factor according to the model relationship between radar reflectivity factors and precipitation intensity, and averaging all precipitation intensities calculated so as to achieve the goal of estimating precipitation intensity. The estimated precipitation intensity at the estimated location is obtained. The method and system for estimating precipitation intensity based on large data in the present invention obtains radar reflectivity factors of multiple targets detected near the estimating site at the same time, calculates the corresponding precipitation intensity of each radar reflectivity factor separately, and then calculates the mean value to obtain the estimating precipitation intensity. Because the technical side of balancing the data detected by multiple radar is used to consider the estimating precipitation intensity. In this case, even if some radar is jammed, it has little influence on the estimation of precipitation intensity, which improves the reliability of the estimation of precipitation intensity.

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的降水强度估测方法及系统
本专利技术涉及气象
，特别涉及一种基于大数据的降水强度估测方法及系统。
技术介绍
降水量是一定时间内，降落到水平面上，假定无渗漏，不流失，也不蒸发，累积起来的水的深度，是衡量一个地区降水多少的数据。其单位是毫米，符号是mm。常用年降水量来描述该地气候，是除气候类型之外的一个重要指标，并用等降水量线来划分各个干湿区域。降水强度是指单位时间内的降水量，通常取10min、1h或1d为时间单位。故降水强度与时间的累积即为降水量，因此计算降水量的关键在于计算降水强度。目前多采用雷达探测技术来估测降水强度。然而，现有技术当中，一般采用取单个探测雷达的数据来计算降水强度，但雷达受摆放位置的影响，其发射的部分探测电磁波通常会被地形、建筑物等干扰因素阻挡，无法保证每一雷达的探测精度都稳定可靠，导致估测出的降水强度可靠性差。
技术实现思路
基于此，本专利技术的目的是提供一种基于大数据的降水强度估测方法及系统，以解决现有技术当中估测出的降水强度可靠性差的技术问题。根据本专利技术实施例的一种基于大数据的降水强度估测方法，包括：获取估测地点关联的多个目标雷达探测的雷达反射率因子；根据雷达反射率因子与降水强度之间的模型关系，计算出每一所述雷达反射率因子对应的降水强度；将计算得到的所有所述降水强度求均值，以得到所述估测地点的估测降水强度。另外，根据本专利技术上述实施例的一种基于大数据的降水强度估测方法，还可以具有如下附加的技术特征：进一步地，在所述获取估测地点关联的多个雷达探测的雷达反射率因子的步骤之前，还包括：将处于预设范围内的所有所述目标雷达与所述估测地点建立关联，所述预设范围内为以所述估测地点的中心点为圆心预设半径以内的区域。进一步地，在所述将计算得到的所有所述降水强度求均值，以得到所述估测地点的估测降水强度的步骤之前，还包括：获取所述估测地点的气象数据，并根据所述估测地点所在的地理位置，获取与所述气象数据相匹配的历史降水强度；根据所述估测降水强度和所述历史降水强度，计算所述估测降水强度的估测准确率。进一步地，根据所述估测降水强度和所述历史降水强度，计算所述估测降水强度的估测准确率的步骤包括：计算所述估测降水强度与所述历史降水强度之间的偏差值；计算所述偏差值的绝对值与所述历史降水强度之间的比值，以得到所述估测准确率。进一步地，所述气象数据包括温度、风速和光线强度当中的至少一种。进一步地，所述雷达反射率因子与降水强度之间的模型关系为：Z＝220R1.6，其中，Z为降水强度，R为雷达反射率因子。根据本专利技术实施例的一种基于大数据的降水强度估测系统，包括：雷达数据获取模块，用于获取估测地点关联的多个目标雷达探测的雷达反射率因子；降水强度计算模块，用于根据雷达反射率因子与降水强度之间的模型关系，计算出每一所述雷达反射率因子对应的降水强度；降水强度估测模块，用于将计算得到的所有所述降水强度求均值，以得到所述估测地点的估测降水强度。另外，根据本专利技术上述实施例的一种基于大数据的降水强度估测系统，还可以具有如下附加的技术特征：进一步地，基于大数据的降水强度估测系统还包括：关联模块，用于将处于预设范围内的所有所述目标雷达与所述估测地点建立关联，所述预设范围内为以所述估测地点的中心点为圆心预设半径以内的区域。进一步地，基于大数据的降水强度估测系统还包括：气象获取模块，用于获取所述估测地点的气象数据，并根据所述估测地点所在的地理位置，获取与所述气象数据相匹配的历史降水强度；准确率计算模块，用于根据所述估测降水强度和所述历史降水强度，计算所述估测降水强度的估测准确率。进一步地，准确率计算模块包括：偏差值计算单元，用于计算所述估测降水强度与所述历史降水强度之间的偏差值；比值计算单元，用于计算所述偏差值的绝对值与所述历史降水强度之间的比值，以得到所述估测准确率。本专利技术当中的基于大数据的降水强度估测方法及系统，估测时，同时获取估测地点附近的多个目标雷达(与估测地点相关联)探测的雷达反射率因子，并分别计算出每一雷达反射率因子对应的降水强度，然后求均值，以得到估测降水强度，由于采用均衡考虑多个雷达探测的数据的技术方案，规避了采用单个雷达探测的高风险，即便存在个别雷达受到干扰，对于均衡求值得到的估测降水强度的影响较小，这样就大大提高了估测降水强度的可靠性。附图说明图1为本专利技术第一实施例中的基于大数据的降水强度估测方法的流程图；图2为本专利技术第二实施例中的基于大数据的降水强度估测方法的流程图；图3为本专利技术第三实施例中的基于大数据的降水强度估测系统的结构示意图。主要元件符号说明：以下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本专利技术。具体实施方式为了便于理解本专利技术，下面将参照相关附图对本专利技术进行更全面的描述。附图中给出了本专利技术的若干实施例。但是，本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本专利技术的公开内容更加透彻全面。需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。请参阅图1，所示为本专利技术第一实施例中的基于大数据的降水强度估测方法，应用于降水强度估测服务器，所述服务器与多个目标雷达建立通讯连接，所述基于大数据的降水强度估测方法包括步骤S01至步骤S03。步骤S01，获取估测地点关联的多个目标雷达探测的雷达反射率因子。其中，所述估测地点可以为某个城市(如天津市、南昌市等)，或特定的地点(如著名景点)，这些估测地点需要具有稳定的地理位置，并具有唯一的地理坐标。需要指出的是，为了估测全国各地的降水量，气象部门在全国各个地区均布置了多个探测雷达，这些探测雷达构成一个立体的全面探测区域，以用作探测对应地区的降水量，目前我国雷达已经基本上实现人居地区的地域全覆盖，基本都有多部雷达同时观测，我国的S波段和C波段雷达可以实现6分钟完成一次体扫，空间分辨率约1公里。在各个探测雷达铺设以后，其所在位置也随之固定，也具有唯一的地理坐标。也就是说，每一估测地点均存在多个目标雷达协同进行降水探测，且根据估测地点与各探测雷达之间的地理坐标关系，可以很清楚的辨别负责探测每一估测地点的具体几个目标雷达。因此可以将每一估测地点和负责该地点探测的多个目标雷达建立关联，当需要估测该地点的降水强度时，只需获取其所关联的几个目标雷达探测的雷达反射率因子即可。此外，还需要说明的是，具体探测时，雷达会发出探测波，探测波碰到降水粒子后会被反射。雷达反射率因子便是表征降水目标物回波强度的单位，它与降水目标物单位体积中降水粒子的大小、数量以及相态有关。步骤S02，根据雷达反射率因子与降水强度之间的模型关系，计算出每一所述雷达反射率因子对应的降水强度。需要指本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的降水强度估测方法，其特征在于，包括：获取估测地点关联的多个目标雷达探测的雷达反射率因子；根据雷达反射率因子与降水强度之间的模型关系，计算出每一所述雷达反射率因子对应的降水强度；将计算得到的所有所述降水强度求均值，以得到所述估测地点的估测降水强度。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的降水强度估测方法，其特征在于，包括：获取估测地点关联的多个目标雷达探测的雷达反射率因子；根据雷达反射率因子与降水强度之间的模型关系，计算出每一所述雷达反射率因子对应的降水强度；将计算得到的所有所述降水强度求均值，以得到所述估测地点的估测降水强度。2.根据权利要求1所述的基于大数据的降水强度估测方法，其特征在于，在所述获取估测地点关联的多个雷达探测的雷达反射率因子的步骤之前，还包括：将处于预设范围内的所有所述目标雷达与所述估测地点建立关联，所述预设范围内为以所述估测地点的中心点为圆心预设半径以内的区域。3.根据权利要求1所述的基于大数据的降水强度估测方法，其特征在于，在所述将计算得到的所有所述降水强度求均值，以得到所述估测地点的估测降水强度的步骤之前，还包括：获取所述估测地点的气象数据，并根据所述估测地点所在的地理位置，获取与所述气象数据相匹配的历史降水强度；根据所述估测降水强度和所述历史降水强度，计算所述估测降水强度的估测准确率。4.根据权利要求3所述的基于大数据的降水强度估测方法，其特征在于，根据所述估测降水强度和所述历史降水强度，计算所述估测降水强度的估测准确率的步骤包括：计算所述估测降水强度与所述历史降水强度之间的偏差值；计算所述偏差值的绝对值与所述历史降水强度之间的比值，以得到所述估测准确率。5.根据权利要求3所述的基于大数据的降水强度估测方法，其特征在于，所述气象数据包括温度、风速和光线强度当中的至少一种。...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏波，夏学文，张文生，薛伟，邢颖，吴瑞峰，王莹莹，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：江西,36