[发明专利]一种表面温度高温和低温数据集重构方法

权利要求书

1.一种表面温度高温和低温数据集重构方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、将每日天气划分为晴天天气和非晴天天气，并分析近地面气温的两种估算策略；

所述步骤一中近地面气温的两种估算策略为当像元位置有对应气象站点及相邻站点间欧式距离小于0.3°时，利用多时相和空间相关性的方法对像元区域进行数据填补；针对站点分布较为稀疏且相邻两站点之间欧氏距离大于0.3°的地区，利用ERA5数据集逐小时数据对天气状态进行划分；

步骤二、先根据晴天状态下气温变化的周期性和非对称性建立晴天状态下的气温分段正弦函数，模拟近地面气温的变化情况估算近地面的最高气温和最低气温并校正，然后估算非晴天天气下的近地面的最高气温和最低气温并校正；

步骤三、将校正后的近地面最高气温和最低气温作为每日气温变化的限定阈值，并根据站点实测数据对近地面平均气温输出值进行多元线性回归校正以提高精度得到每日的近地面平均气温数据集；

步骤四、通过平均大气温度的垂直衰减率对各种气象站的近地面气温的数据进行校正；

步骤五、将决定系数、平均绝对误差和均方根误差三个指标作为评估指标，并利用评估指标对原始输出的气温数据集和校正后数据集与站点实测数据分别进行精度验证；

步骤六、通过对输出近地面气温数据与站点实测数据进行比较，评估各区域的近地面最高气温、最低气温和平均气温的变化趋势，通过各气候变量进一步检验数据集的效果和区域适用性；

步骤七、对校正前和修正后的近地面最高气温、最低气温和平均气温及各站点实测数据进行精度验证，并对近地面的最高气温和最低气温的波动趋势进行分析。

2.根据权利要求1所述的一种表面温度高温和低温数据集重构方法，其特征在于：所述步骤一中对于天气划分是借助MODIS自带的质量控制字段和利用站点实测数据进行判别。

3.根据权利要求1所述的一种表面温度高温和低温数据集重构方法，其特征在于：所述利用ERA5逐小时数据对天气状态进行划分时先基于ERA5数据集与CMFD的分析数据源逐三小时气温数据的空间相关关系构建了一个有效的降尺度过程，再将ERA5数据集在CMFD数据的辅助下进行空间降尺度。

4.根据权利要求1所述的一种表面温度高温和低温数据集重构方法，其特征在于：所述步骤二中建立的晴天状态下的气温分段正弦函数由下式1和式2表示

（1）

（2）

其中H_min是近地面最低气温T_min出现的时间，H_max是近地面最高气温T_max出现的时间，H_o为输入时间，A_t和B_t是未知参数。

5.根据权利要求1所述的一种表面温度高温和低温数据集重构方法，其特征在于：所述步骤四中校正方法为先将观测气温按照统一的气温垂直递减率统一到海平面高度上，然后通过与海平面相对应的温度完成数据校正和插值过程，最后再校正到温度数据所对应的海拔高度。

6.根据权利要求1所述的一种表面温度高温和低温数据集重构方法，其特征在于：所述步骤六中采用线性回归、相关系数和t检验的方法对近地面平均气温进行分析，通过线性回归和相关系数得到近地面平均气温的年际变化速率和相关性。

7.根据权利要求1所述的一种表面温度高温和低温数据集重构方法，其特征在于：所述步骤七中对修正后的近地面最高气温、最低气温和平均气温及各站点实测数据进行精度验证时基于步骤四中的校正方法对温度进行进一步的校正并将校正后的数据与实测数据对比后得到精度验证结果。