[发明专利]利用高分辨率地形和气象因子进行多源降水融合的方法

权利要求书

1.一种利用高分辨率地形和气象因子进行多源降水融合的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，提取目标流域的DEM栅格数据，获取流域的mask文件；

步骤2，由目标流域DEM栅格数据计算出目标流域的坡度、坡向、地表粗糙度、到海岸线的距离；

步骤3，根据mask文件提取流域的风速数据；

步骤4，利用mask文件提取流域的卫星降水数据；

步骤5，对原始卫星降水进行降尺度，得到Rkm的卫星降水：

步骤6，计算降尺度之后的卫星降水与实测站点降水的偏差；

步骤7，利用地理加权回归模型，计算Rkm网格的降水偏差；其中，地理加权回归模型为：

式中：y_i为降水偏差；a₀为常数项；x_ik是i*k的矩阵，i为网格数，k代表变量的种类，即DEM、坡度、坡向、地表粗糙度、到海岸线的距离以及风速；a_ik为相应的系数项；θ_i为计算偏差；

a_ik＝(x_ik^Tw(i)x_ik)^-1x_ik^Tw(i)y_i (5)

式中：x_ik^T为矩阵转置；w(i)为权重；

步骤8，Rkm网格的降水偏差加上Rkm的卫星降水，得到Rkm融合降水产品；

式中：为融合降水产品，为原始Rkm的卫星降水，为Rkm网格的偏差。

2.根据权利要求1所述的利用高分辨率的地形和气象因子进行多源降水融合的方法，其特征在于，地理加权回归模型的系数项a_ik为：

a_ik＝(x_ik^Tw(i)x_ik)^-1x_ik^Tw(i)y_i (5)

式中：x_ik为DEM、坡度、坡向、地表粗糙度、到海岸线距离、风速的矩阵；X^T为矩阵转置；w(i)为权重。

3.根据权利要求1所述的利用高分辨率的地形和气象因子进行多源降水融合的方法，其特征在于，步骤5对原始卫星降水进行降尺度到Rkm的卫星降水为：

式中，f(x，y)为坐标点(x，y)处的卫星降水；Q₁₁＝(x₁，y₁)、Q₁₂＝(x₁，y₂)、Q₂₁＝(x₂，y₁)、Q₂₂＝(x₂，y₂)为原始卫星的获取的四个坐标点。

4.根据权利要求3中所述的利用高分辨率的地形和气象因子进行多源降水融合的方法，其特征在于：所述步骤6中结合站点实测数据与降尺度之后的卫星降水数据，计算降水偏差，包括：

步骤61，根据实测站点的经纬度，确定实测站点在网格中的位置，即站点在流域的行和列；

式中：row为站点数据所在的行，col为站点数据所在的列，delta为流域数据的空间分辨率，lat_u为流域的最大纬度，lon_l为流域的最小经度，lat_s为站点的纬度；lon_s为站点的经度；

步骤62，根据站点的行列数，读取站点所对应的网格降水数据；

步骤63，站点降水所对应的网格的卫星降水减去站点实测降水，得到站点对应网格的降水偏差。