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申请/专利权人：安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)

摘要：本发明提供一种数值预报模式近地面气温降尺度方法，包括收集数值预报模式历史近地面气温预测值、气象观测站近地面气温实测值、ASTER高空间分辨率高程和Landsat归一化植被指数。假定数值预报模式近地面气温预测值与气象站观测值之差由数值预报模式格点与观测站点的高程和归一化植被指数差异引起的，且模式近地面气温误差随经度、纬度和季节变化。因此，可以利用数值预报模式近地面气温、高程、归一化植被指数、纬度、经度和时间信息来估算气象观测站所在位置的近地面气温。在此基础上，推导出数值预报模式近地面气温降尺度模型。实现模式近地面气温空间分辨率的提升。本发明可以获取比数值预报模式更准确、精细的近地面气温空间分布。

主权项：1.一种数值预报模式近地面气温降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.收集数值预报模式格点历史近地面气温预测值、气象观测站近地面气温实测值、ASTER高空间分辨率高程、Landsat归一化植被指数和其他辅助数据，进行时间和空间匹配，形成时空匹配数据集；步骤2.假定数值预报模式格点历史近地面气温预测值与其格点内气象观测站近地面气温实测值之差是由数值预报模式格点与气象观测站之间的高程和归一化植被指数差异引起的；步骤3.数值预报模式预报的近地面气温误差存在时空变化特征，假定数值预报模式近地面气温系统误差主要随经度、纬度和季节变化；步骤4.数值预报模式格点历史近地面气温与其格点内气象观测站近地面气温之差利用数值预报模式格点与气象观测站点两者的近地面气温、高程、归一化植被指数，以及气象观测站点的纬度、经度和时间信息来建立模型估算；数值预报模式格点历史近地面气温与其格点内气象观测站近地面气温之差模型为：ΔTa＝Ta,站点-Ta,gfs＝f1DEM站点,DEMgfs,NDVI站点,NDVIgfs,LAT,LON,JD,hour1其中ΔTa是数值预报模式格点历史近地面气温与其格点内气象观测站近地面气温之差，Ta,站点为气象观测站点的近地面气温，Ta,gfs为数值预报模式格点的近地面气温预测值，DEM站点和DEMgfs分别为气象观测站点的高程和数值预报模式格点的高程，NDVI站点,NDVIgfs分别是气象观测站点的归一化植被指数和数值预报模式格点的归一化植被指数，LAT,LON,JD,hour分别为气象观测站点的纬度、经度、儒略日和小时，f1是非线性近地面气温之差ΔTa的估算函数；步骤5.基于所建立的数值预报模式格点历史近地面气温与其格点内气象观测站近地面气温之差模型，进一步构建气象观测站所在位置的近地面气温预测模型，推导出数值预报模式格点近地面气温降尺度模型；Ta,站点代表降尺度之后高空间分辨率近地面气温，方程1写为以下形式：Ta,站点＝Ta,gfs+f1DEM站点,DEMgfs,NDVI站点,NDVIgfs,LAT,LON,JD,hour2考虑到f1是非线性近地面气温之差ΔTa的估算函数，降尺度之后的高空间分辨率近地面气温进一步写为如下形式：Ta＝f2Ta,gfs,DEM站点,DEMgfs,NDVI站点,NDVIgfs,LAT,LON,JD,hour3其中，Ta是降尺度之后的高空间分辨率近地面气温，f2是非线性降尺度模型非线性估算函数；步骤6.利用时空匹配的数值预报模式格点历史近地面气温、气象观测站近地面气温实测值、ASTER高空间分辨率高程、Landsat归一化植被指数、纬度、经度和时间信息数据集，利用长短记忆神经网络模型对近地面气温降尺度模型进行训练和验证，实现数值预报模式近地面气温降尺度。

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