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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所

摘要：本发明涉及一种降水融合产品生成方法、系统、计算机设备以及存储介质。所述方法包括：获取第一预设时间内的MSEWP数据、CMIP6训练降水数据以及辅助图像训练数据，针对不同的未来情景构建对应的样本数据得到降水数据融合样本库；提取CMIP6目标降水数据中的时空特征；提取辅助图像训练数据中的空间特征；融合时空特征和空间特征获取目标特征，拟合目标特征与MSEWP数据的非线性关系得到降水融合模型；根据降水数据融合样本库训练降水融合模型，获取不同未来情景对应的降水融合模型；获取第二预设时间内的CMIP6目标降水数据以及辅助图像数据，输入对应未来情景的降水融合模型，获取对应情景的降水融合产品，其具有实现数据偏差校正，提高未来情景降水数据精度的优点。

主权项：1.一种降水融合产品生成方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一预设时间内的多源加权集合降水数据、CMIP6训练降水数据以及辅助图像训练数据，针对不同的未来情景构建对应的样本数据，得到降水数据融合样本库，其中，所述CMIP6训练降水数据包括未来情景和未来情景对应的降水数据；提取所述CMIP6训练降水数据中的时空特征，具体为：通过对所述CMIP6训练降水数据进行空间映射和空间降维形成关键特征图；根据所述关键特征图提取抽象时空特征；恢复所述抽象时空特征的空间细节，得到所述时空特征；提取所述辅助图像训练数据中的空间特征，具体为：将所述辅助图像训练数据中的地形信息图像、地理位置信息图像和每一所述CMIP6训练降水数据评价信息图像沿通道拼接成三维图像块；通过堆叠的二维卷积层在所述三维图像块中提取空间特征；其中，所述辅助图像训练数据包括地形信息图像、地理位置信息图像和每一所述CMIP6训练降水数据评价信息图像；融合所述时空特征和所述空间特征，获取目标特征，拟合所述目标特征与所述多源加权集合降水数据的非线性关系，得到降水融合模型；根据所述降水数据融合样本库，训练所述降水融合模型，获取不同未来情景对应的降水融合模型；获取第二预设时间内的CMIP6目标降水数据以及辅助图像数据，输入至对应未来情景的降水融合模型，获取对应情景下的降水融合产品。

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百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 降水融合产品生成方法、系统、计算机设备以及存储介质