基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法技术

本发明专利技术涉及一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法，包括(1)在粗糙分辨率下建立因变量和自变量之间的统计关系；(2)计算空间非平稳关系中的截距β0和系数β

【技术实现步骤摘要】
基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法


[0001]本专利技术涉及一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法，属于卫星重力学、水文学等交叉


技术介绍

[0002]近些年来，剧烈的气候变化引起了全球水循环异常，容易诱发洪涝、干旱等自然灾害。陆地水是全球水圈循环的重要组成部分，主要包括土壤水、地下水、雪水当量、冠层水等，掌握其变化规律对合理调配水资源具有重要意义。在过去，陆地水和地下水的监测主要依靠水文站和地下水观测井等传统手段定期监测水位变化，难以深入了解大尺度下的水资源变化。尤其在沙漠广泛分布，地形复杂的山区严重缺乏传统水文观测资料。此外，全球水文模型和陆面模型也被广泛用于水资源分析，但基于物理过程的模型解算十分复杂，其可靠性通常受到气候强迫数据、模型参数、模型结构等不确定因素的影响。随着卫星观测技术的迅速发展，遥感方法为水资源的估算带来了契机。由美国和德国联合研发重力恢复与气候实验卫星(Gravity Recovery and Climate Experiment，GRACE)于2002年3月成功发射，其为探测全球、区域的地表物质迁移提供了一种前所未有的手段。目前利用GRACE卫星观测数据反演的时变重力场模型被广泛应用于分析中大尺度区域的陆地水和地下水储量变化。如Chen等通过Tongji
‑
Grace2018产品结合GLDAS水文模型、降雨、温度等数据详细分析了中国大陆九大流域水储量变化。与地下水井实测数据对比验证表明，GRACE的反演结果具有较高的可靠性。Zhang等利用JPL RL06 Mascon产品和617口井的地下水位数据分析南水北调中线工程在通水前后华北平原的地下水储量变化情况，结果表明GRACE卫星具有较好地监测2003～2014年期间的地下水消耗能力。
[0003]然而，受到GRACE卫星性能的限制，其产品的空间分辨率仍较为粗糙，在中大尺度区域(～200,000km2)上反演水储量变化才可获得较高的精度(1～1.5cm等效水高)，因此GRACE产品在分析小区域的陆地水储量变化方面仍具有较大的局限性。Tapley等研究表明，GRACE球谐系数产品(Spherical Harmonic Coefficient，SHC)的空间分辨率随着解算阶数提高而提高，但高阶项系数的噪声也随之加剧。为提高反演陆地水储量变化的精度，学者们通过提出高斯滤波、去条带滤波等算法降低SHC的高频噪声和南北方向的条带误差。但受到降噪算法平均效应的影响，在提高SHC反演精度的同时也降低了其空间分辨率。除SHC产品外，各机构也发布了点质量(Mass Concentration，Mascon)产品。新发布06版Mascon产品的设置分辨率有所提高，但仍不能满足小区域的陆地水储量变化研究需求，因此需要采取有效的方法进一步提升GRACE产品的空间分辨率。
[0004]目前主要通过两个方面提高GRACE产品的空间分辨率。一方面是改进观测手段。GRACE卫星于2017年10月结束使命，新一代GRACE卫星(GRACE Follow
‑
On)已于2018年5月成功发射。已有研究表明GRACE Follow
‑
On卫星的观测数据对于提高模型的空间分辨率的作用并不明显，因此通过改进观测手段来提高模型的空间分辨率较为困难。另一方面是对目标变量进行降尺度处理。近年来降尺度处理方法已广泛用于获取水文数据的高分辨率产
品。部分学者逐渐展开对GRACE产品的降尺度研究，但目前GRACE降尺度工作通常是基于时间格网回归降尺度模型(Temporal Grid Regression Downscaling Model，TGRDM)和空间全局回归降尺度模型(Spatial Global Regression Downscaling Model，SGRDM)展开。其中，TGRDM是指在每个粗糙分辨率格网上建立GRACE与多种水文变量之间的回归关系，并认为格网内的回归关系适用于高分辨率的水文变量，从而实现对GRACE产品的降尺度处理。然而基于格网建立的回归关系表现出较强的约束性，TGRDM的降尺度信号在粗糙格网间存在明显的跳跃性，仍保留粗糙分辨率产品的特征，不符合水文信号连续变化的特点。SGRDM是指在空间上建立每月GRACE与多种水文变量之间的回归关系，其降尺度信号在空间上具有较好的连续性，但信号强度具有一定的衰减。原因是在全局上建立降尺度模型时，各个格网间建模是等权的，并没有考虑信号局部特征对降尺度结果的影响。有学者采用局部窗口或移动窗口对全局降尺度模型进行改进，在一定程度上缓解了信号衰减的问题，但局部窗口或移动窗口回归在本质上仍然是空间全局回归模型。
[0005]值得注意的是在利用TGRDM和SGRDM对粗糙分辨率的GRACE模型进行降尺度处理时，并未适当考虑GRACE与水文辅助变量之间关系的非平稳性/空间异质性。根据Tobler(1970)提出的地理学第一定理可知：“任何事物都相关，相近的事物关联更紧密”。与地理位置相关的变量往往具有空间异质性，因此在对GRACE进行降尺度处理时需要考虑周围格网对目标格网的影响，即建模时需要考虑周围格网的权重。针对地理变量间的非平稳性，Brunsdon等(1996)提出了地理加权回归(Geographically Weighted Regression，GWR)算法，该算法考虑了自变量和因变量之间局部变化的空间非平稳性。目前，部分学者已将GWR算法引入至降尺度工作中，如Xu等(2015)通过引入GWR探索降水与NDVI、DEM之间的空间异质性。将青藏高原东部和天山山脉的月尺度的TRMM降水数据集从0.25
°
(～25km)降到1km来评估GWR算法的性能，并采用地面观测值对降尺度后的降水数据集进行了验证，结果表明通过GWR获得的高分辨率降水数据集不仅性能优于传统降尺度算法，而且精度高于原始数据集。Duan等(2016)提出了基于GWR的LST降尺度算法，比全局TsHARP算法具有更好的降尺度效果。目前，GWR在陆面温度、土壤湿度、降雨、风速等水文变量的降尺度研究中均有广泛的应用并取得良好的效果。

技术实现思路

[0006]本专利技术的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法，缓解SGRDM和TGRDM在GRACE降尺度工作中局限。
[0007]本专利技术的技术解决方案是：
[0008]一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法，包括：
[0009](1)在粗糙分辨率下建立因变量和自变量之间的统计关系；
[0010]通过地理坐标信息结合线性回归方法确定因变量和预测变量之间的空间非平稳关系为：
[0011][0012]其中，y
i
表示因变量；x
ik
表示第k个自变量；(μ
i
,υ
i
)表示第i个点的地理坐标；β0(μ
i
,υ...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法，其特征在于包括：(1)在粗糙分辨率下建立因变量和自变量之间的统计关系；(2)计算空间非平稳关系中的截距β0和系数β
k
；(3)确定权重矩阵；(4)确定空间核函数的自适应带宽参数b；(5)进行降尺度处理；(6)进行误差校正，从而得到误差校正后的地下水储量变化结果。2.根据权利要求1所述的一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法，其特征在于：通过地理坐标信息结合线性回归方法确定因变量和预测变量之间的空间非平稳关系为：其中，y
i
表示因变量；x
ik
表示第k个自变量；(μ
i
,υ
i
)表示第i个点的地理坐标；β0(μ
i
,υ
i
)表示第i个点的截距；β
k
(μ
i
,υ
i
)表示x
ik
的系数，ε
i
表示第i个点的残差。3.根据权利要求2所述的一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法，其特征在于：地理加权回归降尺度模型中的回归参数值，即截距β0和系数β
k
，随着空间位置变化而变化，通过加权最小二乘法来估计参数：其中，X表示自变量矩阵，w(u
i
,v
i
)表示第i个点的权重矩阵。4.根据权利要求3所述的一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法，其特征在于：采用二次核函数Bi
‑
square为空间核函数计算模型的权重矩阵w：其中，w
ij
表示观测值j的权重值，用于估计观测值i的系数，d
ij
表示观测值i和j之间的直线距离，b表示自适应带宽；w
ij
＝1时，地理加权回归降尺度模型退化为空间全局模型。5.根据权利要求4所述的一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法，其特征在于：通过改进的AIC信息准则AICc为地理加权回归降尺度模型选择最佳的建模带宽；其中，帽子矩阵S的迹tr(S)是适应带宽参数b的函数，是随机误差项的极大似然估计，n是样本点个数；通过计算，建立每个月的地理加权回归降尺度模型，选取AICc值最小的带宽为最优带宽。6.根据权利要求5所述的一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方
法，其特征在于：进行降尺度处理，具体为：将步骤(1)～(4)建立的粗糙分辨率下的地理加权回归降尺度模型应用于高分辨率，即将高分辨率的气象变量导入地理加权回归降尺度模型中，最终生成高分辨率下的地下水储量变化降尺度结果。7.根据权利要求1所述的一种基于地理加权回归降尺度提高水储量分辨率和精度的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑伟，尹文杰，陈智伟，
申请(专利权)人：中国航天科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：