[发明专利]一种基于地形数据的遥测雨量站点可疑数值检验方法

权利要求书

1.一种基于地形数据的遥测雨量站点可疑数值检验方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取目标区域某一时间点的遥测雨量站雨量监测数据及遥测雨量站点空间坐标数据和DEM地形数据；

S2：选取阈值距离，将所述的空间坐标数据进行空间关系概念化处理，生成空间距离权重矩阵，从DEM地形数据中提取坡向因子并进行二值化赋值处理；

S3：依据所述的空间距离权重矩阵，将遥测雨量站点的雨量属性值进行空间自相关建模分析，并根据建模结果判别遥测雨量站点的聚类状态；在聚类的基础上，通过对每个遥测雨量站点的雨量属性值进行差异性分析来判别可疑数据；

对各站点数据进行的空间自相关建模分析的具体方法为：

第i个遥测雨量站点的空间自相关指数C_i的计算公式：

其中X_i是第i个遥测雨量站点的雨量属性值，是所有站点雨量的平均值，S_i为所有站点雨量值的均方根值，w_ij是相邻站点j空间距离权重，n等于站点总数；其中：

Z_i是统计显著性度量，用于判断是否可以拒绝零假设，其计算公式为：

其中E_i为期望值，σ为标准差；

可疑数据判别指数S_cdi的求算公式为：

其中m为在设定的距离阈值范围内与站点i的相邻站点个数，N为雨量站点总个数，w_ij是相邻站点j空间距离权重，为所有站点雨量的平均值；

然后分别计算出每个遥测雨量站点的C_i、S_cdi、Z_i，在0.95置信水平下，如果要素的C_i0且S_cdi0，则判断该站点为一个低值包含高值的异常点；如果要素的C_i0且S_cdi0，则判断该站点为一个高值包含低值的异常点；以上两种情况即被判别为可疑数据点；

S4：在设定的距离阈值范围内，对S3中具有可疑数据的站点与周围邻近遥测雨量站点进行坡向属性值的比对分析，并最终判别其是否为异常数据。

2.如权利要求1所述的地形数据的遥测雨量站点可疑数值检验方法，其特征在于，所述S1中雨量站点数据时间分辨率为1小时；所述DEM地形数据的空间分辨率为30米。

3.如权利要求1所述的地形数据的遥测雨量站点可疑数值检验方法，其特征在于，所述S2中，将所述空间坐标数据进行空间关系概念化处理时，阈值距离的选取需要根据雨量站点密度及模型计算要求，确保每个要素具有数个相邻要素，以生成空间距离权重矩阵。

4.如权利要求1所述的地形数据的遥测雨量站点可疑数值检验方法，其特征在于，所述S2中，将DEM数据进行坡向处理，其处理过程为：采用移动的3×3窗口访问输入栅格中的每个像元，而每次位于窗口中心的像元的坡向值将通过拟合曲面法进行计算。

5.如权利要求1所述的地形数据的遥测雨量站点可疑数值检验方法，其特征在于，所述S4中，将S2中的坡向属性数据与遥测雨量站点的属性数据进行叠加分析处理，基于遥测雨量站点的空间坐标将坡向因子提取到相应遥测雨量站点的属性中；对遥测雨量站点数据根据坡向属性数据进行分类，通过参照比对，若在阈值距离内存在与具有可疑数据的站点同处一个坡向的相邻遥测雨量站点，则证明此点即为异常点，完成异常点数据校验。