一种多源降水数据融合方法技术

本发明专利技术公开了一种多源降水数据融合方法，属于水文和气象技术领域，能够解决现有降水数据融合方法对降水估计的准确度较低的问题。所述方法包括：S1、获取地面站点处实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据；S2、根据实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据训练长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型，并根据训练后模型获得站点处的多隐藏层权重矩阵库；S3、对站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，并将地理加权后的多隐藏层权重矩阵库和降水影响因子数据输入训练后模型中，获得卫星反演中各网格点的误差估计值；S4、将误差估计值和卫星反演降水数据叠加，得到各网格点的降水融合值。本发明专利技术用于降水数据融合。据融合。据融合。

【技术实现步骤摘要】
一种多源降水数据融合方法


[0001]本专利技术涉及一种多源降水数据融合方法，属于水文和气象


技术介绍

[0002]中国是一个洪涝灾害频发的国家，水文模型是模拟洪涝灾害发生过程的重要手段。降水是水文模型的重要输入源，准确实时的降水估计可以为水文气象、洪涝灾害预测提供可靠的数据支撑。降水过程的空间分布非常复杂，目前获取降水数据的主要方式有地面站点监测、卫星反演和雷达定量估计。常规的站点监测降水具有单点精度高、时间序列长的优点，但是有限的观测结果仅能代表单点或局部小范围降水，真实的降水具有明显的时空变异性，以点代面的站点降水精度较差，尤其是在站点稀少的区域，站点降水难以反应真实降水的空间变异性。雷达定量降水估计得到的数据空间分辨率高、实时性强，但容易受覆盖物或天气影响，其观测范围有限，且观测误差较大。随着国内外卫星遥感技术的发展，通过卫星获取全球范围的降水时空变化具有很大的优势，其具有覆盖面广、观测时间连续的优势，但获得的降水数据局部精度尚不足，因此通过对站点观测降水数据和卫星反演降水数据的优化组合实现两种数据的融合，进行更加精确的降水估计已成为目前的研究热点。
[0003]目前已有多种方法用于站点
‑
卫星降水数据融合，比如地理加权回归、最优插值法、概率密度函数法等，其中地理加权回归可以在降水估计中同时考虑地理位置、高程以及其他的辅助信息，该方法在实测有效点处通过多元线性回归方程来反应降水和影响因素之间的关系，通过空间权函数实现变量间的关系随着地理空间的变化而变化。然而这些现有的站点<br/>‑
卫星降水数据融合方法对降水估计的准确度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种多源降水数据融合方法，能够解决现有降水数据融合方法对降水估计的准确度较低的问题。
[0005]本专利技术提供了一种多源降水数据融合方法，所述方法包括：S1、获取地面站点处实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据；S2、根据所述实测降水数据、所述卫星反演降水数据及所述降水影响因子数据训练长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型，并根据所述训练后模型获得站点处的多隐藏层权重矩阵库；S3、对所述站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，并将地理加权后的多隐藏层权重矩阵库和所述降水影响因子数据输入所述训练后模型中，获得卫星反演中各网格点的误差估计值；S4、将所述误差估计值和所述卫星反演降水数据叠加，得到各网格点的降水融合值。
[0006]可选的，所述S1包括：S11、获取地面站点处实测降水数据和卫星反演降水数据，并对所述实测降水数据
和所述卫星反演降水数据进行质量控制；S12、获取降水影响因子数据，并将所述降水影响因子数据重采样到与所述卫星反演降水数据相同的空间分辨率上；S13、对处理后的实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据进行归一化处理。
[0007]可选的，所述S2包括：S21、获取所述卫星反演降水数据与所述实测降水数据的差值，并将所述差值作为卫星降水与实测降水的实际误差；S22、将所述降水影响因子数据输入长短期记忆神经网络模型中，获得卫星降水与实测降水的模拟误差；S23、根据所述实际误差和所述模拟误差训练所述长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型；S24、将所述训练后模型结构输出，获得站点处的多隐藏层权重矩阵库。
[0008]可选的，所述S3包括：S31、对所述站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，获得卫星反演中各网格点的多隐藏层权重矩阵；S32、对所述训练后模型中的偏置项进行插值处理，获得各网格点对应的偏置项向量；S33、将各网格点对应的所述多隐藏层权重矩阵、所述偏置项向量和所述降水影响因子数据输入所述训练后模型中，获得各网格点的误差估计值。
[0009]可选的，所述S31包括：S311、获取基于训练后模型的地理加权回归方程；S312、利用所述基于训练后模型的地理加权回归方程，对所述站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，获得卫星反演中各网格点的多隐藏层权重矩阵。
[0010]可选的，所述基于训练后模型的地理加权回归方程为：；其中，表示站点网格处实测降水值，表示站点网格处卫星反演降水值，表示网格处降水实际误差，表示网格处由长短期记忆神经网络模型输出的降水模拟误差，表示长短期记忆神经网络模型中反映输入变量与多隐藏层权重矩阵库的多重非线性关系，表示网格处模型得到的多隐藏层权重矩阵库，表示网格处模型输入的降水影响因子数据的矩阵。
[0011]可选的，所述地理加权回归的空间权函数选用截尾函数。
[0012]可选的，在所述S22之前，所述方法还包括：S25、设置长短期记忆神经网络模型的参数。
[0013]可选的，所述降水影响因子数据包括地形高程数据、植被覆盖指数、坡度、坡向、风速、温度、散射指数以及卫星反演降水数据均值中的任意几种。
[0014]可选的，所述质量控制包括缺失值插补、异常值剔除和消除噪声。
[0015]本专利技术能产生的有益效果包括：本专利技术提供的多源降水数据融合方法，通过获取地面雨量站点处实测降水数据和遥感卫星反演降水数据，以及降水影响因子数据；然后在降水实测站点处构建深层长短期记忆神经网络模型，模型输入为降水影响因子数据，模型的输出为卫星降水背景场与实测降水值的模拟误差，进而可得到实测站点处的多隐藏层权重矩阵库；接着对实测站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，再通过训练后模型回归分析可得到各网格点的背景场的误差估计值；最后在“加法模式”框架下将背景场的误差估计值和卫星降水背景值叠加，得到各网格点的降水融合值，实现站点数据与卫星遥感的融合。本专利技术基于深度学习方法，利用了大数据技术，有效模拟了降水误差及其影响因素之间的非线性关系；地理加权回归算法反映了降水空间变量关系的非平稳性，充分发挥两种数据源的优势，提高了水文模型输入的精度。
附图说明
[0016]图1为本专利技术实施例提供的多源降水数据融合方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的多源降水数据融合方法框图；图3为本专利技术实施例提供的深层长短期记忆神经网络模型重复模块示意图；图4为本专利技术实施例提供的深层长短期记忆神经网络模型cell结构示意图。
具体实施方式
[0017]下面结合实施例详述本专利技术，但本专利技术并不局限于这些实施例。
[0018]本专利技术实施例提供了一种多源降水数据融合方法，该方法结合了深层长短期记忆神经网络与地理加权回归算法，借助深度学习有效模拟降水及其影响变量的非线性复杂关系，融合实测降水和卫星降水产品，充分发挥两种数据的优势，为水文模型的输入提供数据支撑。在一具体实施例中，以黄河源区为应用流域，融合IMERG
‑
F卫星降水产品，其最小空间分辨率为0.1
°
，时间分辨率最高达0.5小时，基于两种数据源的融合可以得到研究流域的高精度降水估计。
[0019]如图1至图4所示，所述方法包括：S1、获取地面站点处实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据。
[0020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，所述方法包括：S1、获取地面站点处实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据；S2、根据所述实测降水数据、所述卫星反演降水数据及所述降水影响因子数据训练长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型，并根据所述训练后模型获得站点处的多隐藏层权重矩阵库；S3、对所述站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，并将地理加权后的多隐藏层权重矩阵库和所述降水影响因子数据输入所述训练后模型中，获得卫星反演中各网格点的误差估计值；S4、将所述误差估计值和所述卫星反演降水数据叠加，得到各网格点的降水融合值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1包括：S11、获取地面站点处实测降水数据和卫星反演降水数据，并对所述实测降水数据和所述卫星反演降水数据进行质量控制；S12、获取降水影响因子数据，并将所述降水影响因子数据重采样到与所述卫星反演降水数据相同的空间分辨率上；S13、对处理后的实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据进行归一化处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2包括：S21、获取所述卫星反演降水数据与所述实测降水数据的差值，并将所述差值作为卫星降水与实测降水的实际误差；S22、将所述降水影响因子数据输入长短期记忆神经网络模型中，获得卫星降水与实测降水的模拟误差；S23、根据所述实际误差和所述模拟误差训练所述长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型；S24、将所述训练后模型结构输出，获得站点处的多隐藏层权重矩阵库。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3包括：S31、对所述站点处的多隐藏层权重矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴南，张珂，汤梓杰，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：