[发明专利]一种高分辨率气象网格数据的生成方法及系统

权利要求书

1.一种高分辨率气象网格数据的生成方法，其特征在于，包括：

采集当前地域在粗分辨率下气象要素实际数据；

基于预先建立的多元线性气象回归方程模型，计算得到当前地域在粗分辨率下和高分辨率下气象要素计算数据；

对所述当前地域在粗分辨率下气象要素实际数据和气象要素计算数据作差，得到当前地域在粗分辨率下气象要素数据的预估残差，并在高分辨率下对所述预估残差插值；

拟合所述当前地域在高分辨率下气象要素计算数据和插值后的预估残差，得到当前地域高分辨率气象网格数据；

其中，所述多元线性气象回归方程模型是历史粗分辨率下多数据源的网格化地理要素数据和历史粗分辨率下网格气象要素数据进行拟合后得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多元线性气象回归方程模型的建立，包括：

以历史粗分辨率下多数据源的地理要素数据为输入数据，以历史粗分辨率下气象要素数据为输出数据，对阶数等于数据源个数的多元线性回归方程进行回归训练得到的拟合系数值；

在粗分辨率下和高分辨率下基于所述拟合系数值建立所述多元线性气象回归方程模型；

其中，多元线性气象回归方程模型包括粗分辨率下多元线性气象回归方程模型和高分辨率下多元线性气象回归方程模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述地理要素数据，包括：网格值、经度数据、纬度数据、地形高程数据、植被覆盖指数、坡向数据、人工建筑面积和人工建筑高度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多元线性气象回归方程模型的计算式如下：

Y_R＝a+b·X_R1+c·X_R2+d·X_R3+e·X_R4+f·X_R5+g·X_R6+h·X_R7

其中，Y_R表示气象要素数据；a表示网格值；b表示经度数据与气象要素数据进行回归训练得到的拟合系数值；c表示纬度数据与气象要素数据进行回归训练得到的拟合系数值；d表示地形高程数据与气象要素数据进行回归训练得到的拟合系数值；e表示植被覆盖指数与气象要素数据进行回归训练得到的拟合系数值；f表示坡向数据与气象要素数据进行回归训练得到的拟合系数值；g表示人工建筑面积与气象要素数据进行回归训练得到的拟合系数值；h表示人工建筑高度与气象要素数据进行回归训练得到的拟合系数值；X_R1表示经度数据；X_R2表示纬度数据；X_R3表示地形高程数据；X_R4表示植被覆盖指数；X_R5表示坡向数据；X_R6表示人工建筑面积；X_R7表示人工建筑高度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多元线性气象回归方程模型中经度数据、纬度数据、地形高程数据、植被覆盖指数、坡向数据、人工建筑面积、人工建筑高度和气象要素数据的分辨率相同。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述当前地域高分辨率气象网格数据的计算式如下：

Y’_HR＝Y_HR+△T_HR

式中，Y’_HR表示当前地域高分辨率气象网格数据；Y_HR表示当前地域在高分辨率下气象要素计算数据；△T_HR表示当前地域在高分辨率下气象要素数据的预估残差。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述当前地域在粗分辨率下气象要素数据的预估残差的计算式如下：

△T_LR＝B-Y_LR

式中，△T_LR表示当前地域在粗分辨率下气象要素数据的预估残差；B表示当前地域在粗分辨率下气象要素实际数据；Y_LR表示当前地域在粗分辨率下气象要素计算数据。