The invention discloses a role in satellite precipitation data correction downscaling method: first, based on the mixed geographically weighted regression method, constructing mixed geographically weighted regression model between low resolution satellite precipitation data with multiple high resolution variables; secondly, mixed geographically weighted regression model, multiple variables based on high resolution downscaling, calculation the precipitation data with high resolution; thirdly, the high resolution downscaling precipitation data as background field, calculate the difference of distribution of high resolution; finally, according to the difference of distribution, a downscaling precipitation data to calculate the high resolution satellite, downscaling precipitation data correction. The invention can obtain satellite precipitation data with high precision and high resolution, and can also be used for calculating meteorological drought indexes and driving hydrologic models, and providing high-precision input data for hydrological models.
【技术实现步骤摘要】
一种作用于卫星降水数据的降尺度校正方法
本专利技术涉及卫星测量降水数据处理技术,具体涉及一种作用于卫星降水数据的降尺度校正方法。
技术介绍
降水是全球水分和能量循环中关键的气候要素。降水的发生受多种因素影响,具有很强的时空变化。气象卫星出现以前,降雨量的测量主要是通过地面雨量计来完成的。雨量计测量方法对单点而言具有较高的准确性,但不能反映较大空间尺度的降水分布。自20世纪60年代气象卫星问世以来,利用遥感方式进行高时空分辨率资料追踪分析各种尺度的天气系统和估算降水工作得到很大发展。由于覆盖面广,时间和空间上观测较为连续,可补充站点稀缺地区的降水资料信息,因此成为监测全球降水变化的重要手段。当卫星遥感降水数据运用到区域尺度时,由于其空间分辨率较低(0.25°×0.25°),往往无法满足流域尺度水文水资源研究的需要。空间降尺度(从0.25°降到1km)是解决上述问题的有效办法。以柴达木盆地降雨与地形、植被等其他环境因子的密切关系为基础,在四个不同的空间尺度上建立了TRMM(TropicalRainfallMeasuringMission,热带降雨测量卫星)降雨数据与SRTM(ShuttleRadarTopographyMission,航天飞机雷达地形测绘使命)DEM(DigitalElevationModel数字高程模型)和SPOTVEGETATION(SPOT卫星植被数据)两个高分辨率遥感数据的回归关系,最终得到了柴达木盆地1km的年降雨数据。目前的研究对降尺度降水影响变量的空间异质性考虑不够,需要进一步深入。卫星降水数据精度与多种因素相关,不同种类数据的源 ...
【技术保护点】
一种作用于卫星降水数据的降尺度校正方法,其特征在于,所述降尺度校正方法包含:基于混合地理加权回归法,构建低分辨率卫星降水数据与多个高分辨率变量之间的混合地理加权回归模型;所述多个高分辨率变量分别是:年归一化差分植被指数、地表温度、高程、坡度、坡向、经度、纬度;基于所述混合地理加权回归模型、所述多个高分辨率变量,计算具有高分辨率的降尺度降水数据;将所述具有高分辨率的降尺度降水数据作为背景场,利用地面实测数据计算得到高分辨率的差值分布图;根据所述差值分布图,对所述具有高分辨率的降尺度降水数据进行计算,得到卫星降尺度降水校正数据。
【技术特征摘要】
1.一种作用于卫星降水数据的降尺度校正方法,其特征在于,所述降尺度校正方法包含:基于混合地理加权回归法,构建低分辨率卫星降水数据与多个高分辨率变量之间的混合地理加权回归模型;所述多个高分辨率变量分别是:年归一化差分植被指数、地表温度、高程、坡度、坡向、经度、纬度;基于所述混合地理加权回归模型、所述多个高分辨率变量,计算具有高分辨率的降尺度降水数据;将所述具有高分辨率的降尺度降水数据作为背景场,利用地面实测数据计算得到高分辨率的差值分布图;根据所述差值分布图,对所述具有高分辨率的降尺度降水数据进行计算,得到卫星降尺度降水校正数据。2.如权利要求1所述的作用于卫星降水数据的降尺度校正方法,其特征在于,在基于混合地理加权回归法,构建低分辨率卫星降水数据与多个高分辨率变量之间的混合地理加权回归模型的步骤中:将任一年份的所有所述低分辨率卫星降水数据进行累加计算得到具有年尺度的低分辨率卫星降水数据;所述低分辨率的空间分辨率范围为10-30km;所述高分辨率的空间分辨率范围为0.5-4km;在所述低分辨率的情况下构建的所述混合地理加权回归模型,具体如下:Pi=β0+Σkβk(Xi,Yi)xk,i+Σlγlxl,i+εi;其中,Pi为所述卫星在所述低分辨率情况下的卫星降水数据,β0为随位置变化的截距,xk,i为随位置(Xi,Yi)变化重采样后的高分辨率变量,βk为随位置变化的系数,k为xk,i的个数,xl,i为不随位置(Xi,Yi)变化的重采样后的高分辨率变量,l...
【专利技术属性】
技术研发人员:何祺胜,刘宝柱,周思,张铁勤,
申请(专利权)人:河海大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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