基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法及系统技术方案

本发明专利技术公开基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法及系统，方法包括采集卫星红外亮温资料和降水产品资料，通过K

【技术实现步骤摘要】
基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法及系统


[0001]本专利技术涉及大气科学分析领域，具体涉及基于Huber范数约束的 卫星资料反演降水方法及系统。

技术介绍

[0002]高质量降水产品(资料)不仅在台风和暴雨等高影响灾害性天气 监测和预警中较为重要，还被应用于以生物多样性、生态环境和水文 气象为导向的项目中。由于降水的异质性，降水较难估测(反演)。
[0003]卫星资料反演降水主要包括：微波探测器资料反演降水和红外探 测器资料反演降水。但目前微波探测器携带在极轨卫星上，极轨卫星 的主要局限性是资料的时间分辨率较低，即每天只能两次探测到同一 个视场点(也称为观测点或像素点)。从理论上讲，微波探测器能更 好地穿透云层，获得较高的降水反演精度。众所周知，高影响极端强 对流天气往往发生在较短时间内(如30分钟或10分钟)。现有技术 中基于GOES
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14成像仪进行超快扫描操作研究可知，云的移动或发展 可能在较短时间(如，10分钟)内发生。与极轨卫星相比，静止卫 星具有高时间分辨率的优点，能实现大范围、快速和长期连续大气观 测。静止气象卫星是能够从天气尺度和中小尺度同步观测各种云系演 变的空间平台，可弥补无雷达地区反演降水资料的不足，为气象观测 提供丰富的信息。静止卫星红外探测器探测的是云顶亮温信息，与云 下的降水没有直接的物理联系，较多时候降水云团的冷云罩面积比降 水区实际面积大好几倍，有时在云的最冷部分的下面无降水。静止卫 星红外通道探测云时作为“黑体”，无法穿透云，当降水强度超过一 定阈值时，红外探测器通道的信号会“饱和”。但由于静止卫星具有 较高的时间和空间分辨率等优势，故其红外通道亮温资料反演降水一 直是研究的热点和难点。
[0004]因静止卫星具有较高时间分辨率的优点，能实现大范围、快速和 长期观测，对高影响天气监测和预警至关重要。基于国内外研究进展 可知，国内外学者开展了静止卫星红外探测器资料反演降水的大量研 究工作，其反演方法主要有：统计法、查表法、局部线性嵌入法、深 度模型法(如卷积神经网络)、引入地形信息(U
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Net卷积神经网络 +地理信息)等方法。
[0005]虽然上述方法在卫星红外亮温资料反演降水领域取得了一些成 功，但仍存在一些不足。浅层模型难以充分挖掘降水和卫星观测资料 之间的复杂关系。一般在使用浅层模型(如随机森林)反演降水时仅 将该模型作为“黑匣子”得到降水反演值，并未深入探讨所采用模型 在所应用领域(如降水反演)的可解释性。传统降水反演方法(如， 统计法、查表法、局部线性嵌入法)的主要缺点是不能同时考虑卫星 资料中的时空特征，且统计法仅使用了卫星单个红外通道亮温资料反 演降水，而未综合使用多个红外通道亮温资料；经典卷积神经网络等 方法包含卷积运算，往往产生“过度”平滑的输出，抹平了天气或中 尺度等极端降水值，也忽略了降水场的一些纹理形态等结构信息。有 学者得出采用随机森林法较难反演出较大的极端降水值。无论是浅层 还是深层模型都需要大量的历史样本作为训练
集，而极端强降水属于
ꢀ“
小概率”事件，往往导致采用机器学习训练的模型产生“过拟合”。 而真正包括极端降水值等有效的大样本在大气科学气象方面还是较 难获取的，往往得到的是一些“小样本”或“适中的样本”的训练集。
[0006]总之，极轨卫星微波探测器资料反演降水，虽然反演精度较高， 但时间分辨率较低(每个视场点每天仅观测2次)，很难用于强对流 天气的近实时监测。与“非降水”相比，“降水”属于小概率事件， 也即在降水反演方法中需要考虑其“稀疏性”，L1范数是一种求解 稀疏解的有效方法，其可以通过少量信息来表示大部分或全部信息。 卫星红外亮温资料中传统降水反演方法、浅层模型法和深度模型法也 存在一定的局限性。故本专利技术提出了基于Huber范数约束的数学反问 题模型用于卫星红外亮温资料反演降水。

技术实现思路

[0007]为解决现有的技术问题，本专利技术从数学反问题角度出发，提供了 基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法，包括以下步骤，
[0008]采集卫星红外亮温资料和降水产品资料，通过K
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最邻近算法， 识别视场点卫星红外亮温资料有无降水信号，如无降水信号，则视场 点反演降水赋值为0，如有降水信号，则获得视场点降水信号样本；
[0009]基于Huber范数约束构建降水反演模型，对降水信号样本进行反 演，其中，降水反演模型用于通过对目标视场点的卫星红外亮温资料 进行降水反演，估测目标视场点的降水量值。
[0010]优选地，在获得降水信号样本的过程中，采集近实时待反演的 FY
‑
4A/AGRI亮温资料和历史训练样本资料，其中，历史训练样本资 料为基于最邻近插值法对FY
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4A/AGRI亮温资料和GPM IMERG降水产 品资料进行匹配获得；
[0011]历史训练样本资料的构建过程，包括，基于最邻近插值法，将历 史的FY
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4A/AGRI亮温资料插值至相应时刻的GPM IMERG降水产品资 料的视场点，获得训练样本资料；
[0012]基于K
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最邻近算法识别视场点FY
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4A/AGRI亮温资料有无降水信 号，使用历史训练样本资料，识别视场点近实时待反演的FY
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4A/AGRI 通道亮温有无降水信号，如无降水信号，则不反演，视场点反演降水 直接赋值为0；如有降水信号，则获得视场点的降水信号样本。
[0013]优选地，在采集FY
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4A/AGRI亮温资料和GPM IMERG降水产品资 料过程中，采集FY
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4A/AGRI资料的若干个红外通道亮温，并获取每 个红外通道亮温的差值、时空变率、经度和纬度信息用于降水反演； 其中，GPM IMERG降水产品资料的空间分辨率为0.1
°×
0.1
°
，时间分 辨率为30分钟。
[0014]优选地，采集FY
‑
4A/AGRI亮温资料的6个红外通道，6个红外 通道的中心波长分别为6.25微米、7.10微米、8.5微米、10.8微米、 12.0微米和13.5微米，其中，FY
‑
4A/AGRI亮温资料时间分辨率为1 小时，加密时段为15分钟，FY
‑
4A/AGRI亮温资料空间分辨率为4KM， FY
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4A/AGRI亮温资料格式为HDF格式。
[0015]优选地，基于K
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最邻近算法，采集视场点的待反演FY
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4A/AGRI 亮温资料，通过通道亮温的差值、时空变率、经度和纬度信息，获得 待反演亮温对应的红外通道的通道亮温组合，构建降水信号样本。
[0016]优选地，基于历史训练样本红外通道的通道亮温与待反演亮温的 欧氏距离，通过设置K
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最邻近算法邻阈为4本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法，其特征在于，包括以下步骤，采集卫星红外亮温资料和降水产品资料，通过K
‑
最邻近算法，识别所述视场点卫星红外亮温资料有无降水信号，如无降水信号，则视场点反演降水赋值为0，如有降水信号，则获得视场点降水信号样本；基于Huber范数约束构建降水反演模型，对所述降水信号样本进行反演，其中，所述降水反演模型用于通过对目标视场点的所述卫星红外亮温资料进行降水反演，估测所述目标视场点的降水量值。2.根据权利要求1所述的基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法，其特征在于，在获得降水信号样本的过程中，采集近实时待反演的FY
‑
4A/AGRI亮温资料和历史训练样本资料，其中，所述历史训练样本资料为基于最邻近插值法对所述FY
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4A/AGRI亮温资料和所述GPM IMERG降水产品资料进行匹配获得；所述历史训练样本资料的构建过程，包括，基于最邻近插值法，将历史的FY
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4A/AGRI亮温资料插值至相应时刻的GPM IMERG降水产品资料的视场点，获得训练样本资料；基于K
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最邻近算法识别视场点FY
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4A/AGRI亮温资料有无降水信号，使用所述历史训练样本资料，识别视场点近实时待反演的FY
‑
4A/AGRI通道亮温有无降水信号，如无降水信号，则不反演，视场点反演降水直接赋值为0；如有降水信号，则获得所述视场点的降水信号样本。3.根据权利要求2所述的基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法，其特征在于，在采集所述FY
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4A/AGRI亮温资料和所述GPM IMERG降水产品资料过程中，采集所述FY
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4A/AGRI资料的若干个红外通道亮温，并获取每个所述红外通道亮温的差值、时空变率、经度和纬度信息用于降水反演；其中，所述GPM IMERG降水产品资料的空间分辨率为0.1
°×
0.1
°
，时间分辨率为30分钟。4.根据权利要求3所述的基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法，其特征在于，采集所述FY
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4A/AGRI亮温资料的6个所述红外通道，6个所述红外通道的中心波长分别为6.25微米、7.10微米、8.5微米、10.8微米、12.0微米和13.5微米，其中，所述FY
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4A/AGRI亮温资料时间分辨率为1小时，加密时段为15分钟，所述FY
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4A/AGRI亮温资料空间分辨率为4KM，所述FY
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4A/AGRI亮温资料格式为HDF格式。5.根据权利要求4所述的基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法，其特征在于，基于所述K
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最邻近算法，采集所述视场点的待反演FY
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4A/AGRI亮温资料，通过所述通道亮温的所述差值、所述时空变率、所述经度和所述纬度信息，获得所述待反演亮温对应的所述红外通道的通道亮温组合...

【专利技术属性】
技术研发人员：王根，
申请(专利权)人：安徽省气象台，
类型：发明
国别省市：