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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明公开了一种缺资料地区的卫星降水数据偏差校正方法，包括：收集全国尺度的降水影响因子数据，针对有实测降水资料地区，计算卫星降水与实测站点数据的偏差，基于混合地理加权回归模型，得到不同影响因子组对应偏差下的权重系数组，进而构建全国权重系数组数据库；针对缺资料地区，预先设置初步筛选条件，从数据库中筛选权重系数组；依次利用KNN方法、克里金插值法、加权求和法，得到缺资料地区当前降水条件下的降水偏差；进而得到校正后的降水数据。本发明利用有资料地区的混合地理加权权重值，通过KNN方法得到缺资料地区的混合地理加权权重值，实现了缺资料地区卫星降水数据的偏差校正，为缺资料地区水文模型的输入提供数据支撑。

主权项：1.一种缺资料地区的卫星降水数据偏差校正方法，其特征在于，执行如下步骤S1-步骤S5，完成缺失实测降水资料地区的降水数据校正：步骤S1：下载全国尺度的卫星降水数据、植被指数数据NDVI、风速数据、高程数据DEM，收集各雨量站点实测降水数据，基于高程数据DEM获取全国尺度的坡度、坡向、地表粗糙度、到海岸线的距离；步骤S2：针对有实测降水资料地区，计算卫星降水数据与雨量站点实测降水数据的偏差，根据混合地理加权回归模型，建立偏差与影响因子之间的关系，得到全国有实测降水资料地区不同影响因子组对应降水偏差下的权重系数组，进而构建全国权重系数组数据库；步骤S2具体步骤如下：步骤S2.1：根据雨量站点的经纬度，确定雨量站点在卫星降水数据网格中的位置： ；式中，row为雨量站点实测降水数据所在的行，col为雨量站点实测降水数据所在的列，delta为卫星降水数据的栅格分辨率，latu为卫星降水数据的最大纬度，lats为雨量站点的纬度，lonl为卫星降水数据的最小经度，lons为雨量站点的经度；步骤S2.2：计算卫星降水数据与雨量站点实测降水数据的偏差如下式： ；式中，preobs为雨量站点实测降水数据，presat为卫星降水数据，△pre为卫星降水数据与雨量站点实测降水数据的偏差；步骤S2.3：依据步骤S2.2所计算的偏差与影响因子，建立混合地理加权回归模型如下式： ；式中，（i,j）为采样点坐标，△pre（i,j）为采样点卫星降水数据与实测降水数据的偏差；xk为采样点的第k个时不变影响因子，xtl为采样点t时刻第l个时变影响因子，其中时不变因子包括：高程数据DEM、坡度、坡向、地表粗糙度、到海岸线的距离，时变因子包括植被指数数据NDVI、风速；β0i，j为采样点的回归系数；βki，j为采样点上第k个时不变影响因子的回归系数；βtli，j为采样点上t时刻第l个时变影响因子的回归系数；p和q分别为时不变影响因子和时变影响因子的总个数；εi，j为采样点的残差项；其中，回归系数βki，j的计算公式如下： ；式中，I为单位矩阵，wij表示采样点i，j处的权重系数组；其中，wij采用空间权函数选用Gauss函数计算，函数形式如下： ；式中，wij表示采样点i，j处的权重系数组，dij为采样点与实测雨量站点之间的距离，b为描述权重和距离之间函数关系的非负数衰减参数；步骤S2.4：在空间尺度、时间尺度上遍历全国有历史实测降水资料地区的不同影响因子组，得到不同影响因子组对应的权重系数组，进而构建全国权重系数组数据库；步骤S3：针对缺失实测降水资料地区，基于该地区的降水条件和影响因子，建立缺失实测降水资料地区与有实测降水资料地区的相似区，以相似区作为初步筛选条件，从步骤S2所构建的全国权重系数组数据库中选出满足初步筛选条件的各权重系数组；步骤S3具体步骤如下：步骤S3.1：以有实测降水资料地区为参证流域，以缺失实测降水资料地区为目标流域，基于目标流域的降水条件和影响因子，建立基于降水条件和影响因子的参证流域与目标流域的相似区，进行权重系数组的筛选；步骤S3.2：针对缺失实测降水资料地区采样点当前时刻影响因子，预设影响因子基准数据上下波动范围，进而筛选出满足波动范围内的权重系数组；步骤S3.3：针对缺失实测降水资料地区，根据近10年历史卫星降水数据，计算每个网格日尺度10×365时间序列上的累积分布概率，选取某天的卫星降水数据作为基准降水，找到其在累积分布概率中对应的概率作为基准降水概率Ф，设置降水概率波动范围如下：如果基准降水概率Ф0.5，则降水概率波动范围为1-Ф；如果基准降水概率Ф≤0.5，则降水概率波动范围为0.5-Ф；步骤S3.4：在同时满足相似区、影响因子波动范围的前提下，以基准降水概率为判断基准，根据影响因子与权重系数组的对应关系，从全国权重系数组数据库中筛选出满足条件对应的权重系数组，实现权重系数组的初步筛选；步骤S4：利用KNN方法从步骤S3中筛选得到的各权重系数组中选择与缺失实测降水资料地区当前降水条件匹配度最高的s个优选权重系数组，利用克里金插值法得到缺失实测降水资料地区当前降水条件下的最优权重系数组，通过最优权重系数组与影响因子进行加权求和，得到缺失实测降水资料地区当前降水条件下的降水偏差；步骤S4具体步骤如下：步骤S4.1：基于步骤S3中筛选得到的各权重系数组，根据其对应的影响因子向量构建特征空间；步骤S4.2：以缺失实测降水资料地区当前降水条件的影响因子向量为待分类项，分别计算出待分类项与特征空间中各个向量的曼哈顿距离，曼哈顿距离公式如下式： ；式中，（a1,a2,…an）为待分类项的特征向量，（b1,b2,…bn）为特征空间中第m个向量，dm为二者的曼哈顿距离；步骤S4.3：根据所计算的待分类项与特征空间中各个向量的曼哈顿距离，找出与待分类项的曼哈顿距离最小的s个向量，从而确定对应s个优选权重系数组；步骤S4.4：利用克里金插值法对s个优选权重系数组加权平均，得到缺失实测降水资料地区当前降水条件下的最优权重系数组；步骤S4.5：通过最优权重系数组与影响因子进行加权求和，得到缺失实测降水资料地区当前降水条件下的降水偏差；步骤S5：将缺失实测降水资料地区当前降水条件下的偏差加上对应的卫星降水数据，得到校正后的降水数据，完成缺失实测降水资料地区的降水数据校正。

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