买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：长江水利委员会水文局

摘要：本发明公开了一种多模式融合的降水干湿时序变化重构方法及系统，属于防洪减灾及水文气象分析技术领域，通过融合CMIP6各模式库，叠加降水事件发生概率信息，结合计算机并行计算及大数据挖掘技术，构建双层深度学习融合架构模型，实现对气候模式降水的干湿时序变化及量级进行重构。本发明不仅实现了从大尺度网格降水到点尺度地面降水的时空降尺度，还有效提升了模式降水对地面降水事件的捕获能力，弥补了现有数值模式输出不足，更好的为流域水文气象预报及防洪减灾提供基础支撑，具有较高的实际应用价值。

主权项：1.一种多模式融合的降水干湿时序变化重构方法，其特征在于，包括以下步骤：基于CMIP6模式库，根据目标地区的地理位置信息，提取模式降水数据与地面降水数据进行匹配，构建基础降水估计信息库；基于所述基础降水估计信息库，采用降水精度评价指标对CMIP6模式库进行优选，并根据优选的模式库计算多模式下的降水集合信息，生成定量降水融合序列；基于所述定量降水融合序列，通过确定各优选模式下的降水事件发生阈值，集成构建由多源模式融合得到的降水优选信息库；基于所述降水优选信息库的时序长度划分训练期和验证期，根据训练期降水信息，通过由卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM组成的双层深度学习融合模型进行训练后，由验证期降水信息对于训练后的模型进行验证，生成融合模型；基于所述融合模型，通过所述模式降水数据对降水干湿时序变化进行模拟，对所述定量降水融合序列进行重构，生成多模式融合的降水估计值；在构建降水优选信息库的过程中，基于各优选模式的降水事件发生阈值，根据优选的模式库计算多模式融合的降水发生概率，生成降水干湿时序概率序列，构建多源模式融合的所述降水优选信息库，其中，降水发生概率指日降水的概率，降水干湿时序概率序列指由每日发生降水或未发生降水的概率值组成的时间序列；构建降水优选信息库的具体过程如下：步骤3.1、确定各优选模式日降水事件发生的阈值，根据各模式的空间分辨率，采用下式计算日降水事件发生的阈值：；步骤3.2、根据优选模式的日降水发生阈值，当日降水量大于YZ时，则判断为有雨日，否则判断为无雨日，根据优选模式的长系列降水序列，逐日进行有雨和无雨判断，有雨日记为1，无雨日记为0；可将各优选模式数据转化为PPi，i＝1,2,3,...,k；步骤3.3、计算多模式融合的降水发生概率，生成降水干湿时序概率序列，则多模式融合的降水发生概率CP由下式计算：；步骤3.4、根据目标降水序列按照0.1的降水发生阈值进行转化；根据地面雨量站A的降水序列，逐日进行有雨和无雨判断；当日降水量大于0.1时，记为1，为有雨日；否则记为0，为无雨日；则将地面雨量站A的降水序列数据转化为干湿时序变化序列记为JPo；步骤3.5、根据降水定量融合序列、降水干湿时序概率序列及目标降水序列，构建多源模式融合的降水优选信息库C；设降水序列总长为T，若t时刻降水不受前期降水的影响，则降水优选信息库C可表示如下：Ct＝[MPt，CPt，JPot]，t＝1，2，…，T；若t时刻降水受前1日降水的影响，则降水优选信息库C可表示如下：；若t时刻降水受前n日降水的影响，则降水优选信息库C可表示如下：；其中，n取值为1；则降水优选信息库C可表示如下式：。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长江水利委员会水文局 一种多模式融合的降水干湿时序变化重构方法及系统