一种多源降水数据融合方法技术

本发明专利技术涉及气象领域，提供了一种多源降水数据融合方法。目的在于解决现有融合降水产品多是以空间分辨率较低的卫星、地面降水作为输入数据源，导致融合降水的空间分辨率普遍在5km或10km以上，估测降水精度相对较低的问题。主要方案包括数据做网格化处理；将网格化处理订正后的CMORPH卫星估测降水数据作为背景场，网格化处理订正后的雷达估测降水数据作为观测场；获取网格化后的自动气象站的观测数据中的“有效格点”，并将自动气象站实测降水值作为对应格点内的降水“真值”；用“有效格点”的“真值”覆盖观测场中对应格点的降水实现融合，得到融合后的观测场，用最优插值法对背景场、融合后的观测场进行融合，得到融合降水场。得到融合降水场。

【技术实现步骤摘要】
一种多源降水数据融合方法


[0001]本专利技术涉及气象领域，提供了一种多源降水数据融合方法。

技术介绍

[0002]异常降水通常是造成暴雨、洪涝等自然灾害发生的直接原因，因此获取准确的降水空间分布信息是气象水文等领域的工作重点。现有观测降水的手段依赖地面雨量计和遥感技术，其中雨量计观测具有较高精度，但是受监测范围和数量的限制难以描述区域内面降水的空间分布；以天气雷达、气象卫星为主的遥感观测技术通过探测大气中与降水有关的要素反演得到区域内降水，具有高时空分辨率、高覆盖率的优势，能弥补雨量计单点观测存在的缺陷，但是其估测降水精度远低于雨量计观测。
[0003]现有技术中的各类降水资料均有利弊，仅依靠某一种来源的降水数据难以满足研发高分辨率高质量降水分析产品的需求，因此综合不同降水资料的优势，发展融合降水技术成为近些年来气象领域的关注重点，高时空分辨率的融合降水数据不仅可以用来检验高分辨率数值天气预报模式，而且在监测中小尺度极端降水事件、防灾减灾工作中能发挥重要作用。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于解决现有融合降水产品多是以空间分辨率较低的卫星、地面降水作为输入数据源，导致融合降水的空间分辨率普遍在5km或10km以上，估测降水精度相对较低，难以满足业务上对于高分辨率产品的需求的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]本专利技术提供了一种多源降水数据融合方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1、对CMORPH卫星估测降水数据、雷达估测降水、自动气象站的观测数据做网格化处理；
[0008]步骤2、将网格化处理后的CMORPH卫星估测降水数据作为背景场，网格化处理后的雷达估测降水数据作为观测场；
[0009]步骤3、网格化后的自动气象站的观测数据中的每一个格点中拥有至少1个以上站点分布的降水数据的格点为“有效格点”，并将自动气象站实测降水值作为对应格点内的降水“真值”，格点内包含多个站点时取所有站点的均值；
[0010]步骤4、用“有效格点”的“真值”覆盖观测场中对应格点的降水实现融合，得到融合后的观测场；
[0011]步骤5、用最优插值法对步骤2中的背景场、步骤4中的融合后的观测场进行融合，得到融合降水场。
[0012]上述技术方案中，步骤5中，用最优插值法对步骤2中的背景场、步骤4中的融合后的观测场进行融合，得
[0013]格点k点处的融合降水值A
k
：
[0014][0015]其中，其中A
k
表示格点k处的融合降水值，F
k
表示该点的在背景场中的背景值，n表示以格点k为中心的一定空间范围内的样本数量，w
i
表示权重系数，表示第i个样本对应的观测值O
i
和背景值F
i
之间的偏差。上述技术方案中，步骤1中的CMORPH卫星估测降水数据采用概率密度匹配法进行订正：
[0016]步骤1、首先对CMORPH卫星估测降水数据中网格内每一个格点，通过时间窗口和空间窗口选取样本数据，样本数据包含卫星降水和对应的地面降水；
[0017]步骤2、采用统计方法分别得到卫星降水与对应的地面降水的累积概率密度分布，并通过分布函数拟合得到各自的概率密度，然后用地面降水的概率密度去标定卫星降水资料的概率密度；
[0018]步骤3、当卫星降水和对应的地面降水两者具有相同概率密度函数值的降水量的差值即为卫星降水产品的偏差，最后用偏差值修正卫星降水实现对卫星降水产品的系统误差订正。
[0019]上述技术方案中，分布函数：
[0020][0021][0022]其中x表示降水量；α表示形状参数，影响概率密度高值区的分布位置，对于给定的β，当α越小(α＜1)，x趋于0的概率密度越大，表明小降水事件出现的概率越高，分布函数越近似于指数分布，当α越大(a＞1)，概率密度高值区越靠近x趋于∞的区域，表明中量级或高量级降水出现的概率越高，此时分布函数近似于正态分布；β表示尺度参数，用来衡量分布曲线伸展、收缩的程度，对于给定的α，β的值越小，表明不同量级的降水分布越分散，反之表明不同量级的降水分布越集中，参数α、β由极大似然估计法得到，与样本均值方差s2的关系如下式：
[0023][0024][0025]概率密度匹配法中统计量过程中以1小时(h)1公里(0.01
°×
0.01
°
)网格为基准，卫星数据与降水数据进行匹配，统计量越大越好，每组数据作为一个样本，x
k
为第k个样本值。
[0026]上述技术方案中，根据波束遮挡率分级订正表对反射率数据进行补偿，同时依照不同仰角层内的波束遮挡率的大小构建组合反射率值，以此来代替单一仰角层的反射率值，具体处理方法如下：
[0027]步骤1、选取基础反射率值：选取0.5
°
仰角层的数据作为基础反射率值；因为0.5
°
仰角层贴近地面，更能反映地面降水的真实情况，
[0028]步骤2、对基础反射率值进行补偿订正：当某一距离库内的波束遮挡率小于或等于60％时，则根据波束遮挡率分级订正表中的补偿方案对反射率因子进行订正，而当波束遮挡率高于60％时，则视为雷达波束被完全遮挡，此时采取步骤3；
[0029]步骤3、构建组合反射率：对波束遮挡率高于60％的距离库，选用下一层仰角的反射率值作为替代，并进入步骤2判定该距离库在当前仰角层内的遮挡率，若在当前仰角层内波束遮挡率依然高于60％，则重复步骤3，直至选取到合适反射率数据；
[0030][0031]因为本专利技术采用上述技术方案，因此具备以下有益效果：
[0032]一、本专利技术采用改进后的概率密度匹配法和最优插值法构建时间分辨率为1h、空间分辨率为0.01
°×
0.01
°
的融合降水模型。
[0033]二、本专利技术采用Gamma分布函数与概率密度匹配法相结合的方法对CMORPH进行系统误差订正后，CMORPH与站点实测降水之间的相关系数达到58.17％，相比订正前提升约5.87％，偏差和均方根误差分别为
‑
0.912mm/h、3.311mm/h，分别下降约0.359mm/h、0.541mm/h，适用于贵州山区，平原地区效果会更好。
[0034]三、结合数字高程模型对雷达的波束遮挡情况进行分析，并根据受遮挡情况对其进行补偿，结果显示补偿后得到的雷达估测降水空间分布更贴近地面真实的降水分布。同时采用整体、分类最优化处理法分别对兴义雷达探测区域内的Z
‑
I关系进行拟合，得到整体优化的Z
‑
I关系式为Z＝184I
1.64
，层状云降水、对流云降水的Z
‑
I关系式分别为Z＝245I
1.78
、Z＝367I
1.38
，而相比之下分类优化后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源降水数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对CMORPH卫星估测降水数据、雷达估测降水、自动气象站的观测数据做网格化处理；步骤2、将网格化处理订正后的CMORPH卫星估测降水数据作为背景场，网格化处理订正后的雷达估测降水数据作为观测场；步骤3、网格化后的自动气象站的观测数据中的每一个格点中拥有至少1个以上站点分布的降水数据的格点为“有效格点”，并将自动气象站实测降水值作为对应格点内的降水“真值”，格点内包含多个站点时取所有站点的均值；步骤4、用“有效格点”的“真值”覆盖观测场中对应格点的降水实现融合，得到融合后的观测场；步骤5、用最优插值法对步骤2中的背景场、步骤4中的融合后的观测场进行融合，得到融合降水场。2.根据权利要求1所述的一种多源降水数据融合方法，其特征在于：步骤5中，用最优插值法对步骤2中的背景场、步骤4中的融合后的观测场进行融合，得格点k点处的融合降水值A
k
：其中，其中A
k
表示格点k处的融合降水值，F
k
表示该点的在背景场中的背景值，n表示以格点k为中心的一定空间范围内的样本数量，w
i
表示权重系数，表示第i个样本对应的观测值O
i
和背景值F
i
之间的偏差。3.根据权利要求1所述的一种多源降水数据融合方法，其特征在于：步骤1中的CMORPH卫星估测降水数据采用概率密度匹配法进行订正：步骤1、首先对CMORPH卫星估测降水数据中网格内每一个格点，通过时间窗口和空间窗口选取样本数据，样本数据包含卫星降水和对应的地面降水；步骤2、采用统计方法分别得到卫星降水与对应的地面降水的累积概率密度分布，并通过分布函数拟合得到各自的概率密度，然后用地面降水的概率密度去标定卫星降水资料的概率密度；步骤3、当卫星降水和对应的地面降水两者具有相同概率密度函数值的降水量的差值即为卫星降水产品的偏差，最后用偏差值修正卫星降水实现对卫星降水产品的系统误...

【专利技术属性】
技术研发人员：王福增，何山，樊昌元，
申请(专利权)人：成都信息工程大学，
类型：发明
国别省市：