[发明专利]基于地理加权岭回归的多源降雨数据融合方法及设备

说明书

本发明提供了一种基于地理加权岭回归的多源降雨数据融合方法及设备。所述方法包括：步骤S1至步骤S7：采用连续性指标和分类指标，对原始卫星降雨产品与融合降雨产品进行精度评价。本发明可以适用于具有雨量站实测降雨和卫星遥感降雨产品的地区,为水利行业从事水文预报、流域水资源利用与管理决策提供支撑，具有很强的实用性和广泛的适用性。

技术领域

本发明实施例涉及多源降雨数据处理技术领域，尤其涉及一种基于地理加权岭回归的多源降雨数据融合方法及设备。

背景技术

卫星遥感降雨产品具有时空分辨率高、覆盖范围广、成本相对低廉等优势，在水文预报、水资源规划与管理等领域的科学研究和生产实践中已得到广泛应用。原始的卫星遥感降雨产品的精度较低，数据质量较差，很难满足防洪预警的精度要求。对雨量站和卫星降雨产品的降雨数据进行融合已经成为改善卫星降雨空间估计的一种重要手段。传统的融合方法为构建雨量站降雨实测值与卫星遥感降雨之间的地理加权回归(GWR)关系。然而，传统的融合方法中，雨量站观测降雨仅同单个卫星降雨产品融合，需要对大量卫星降雨产品进行评估以优选出表现较好的卫星降雨产品作为融合的数据源之一，很大程度上增加了多源降雨融合的繁琐程度，且数据精度仍待提高。另外，GWR作为一种局部回归方法，很容易遭受共线性问题的影响，共线性程度较高时，回归参数的估计将会变得很不稳定，极端情形下回归参数甚至无解。因此，开发一种基于地理加权岭回归的多源降雨数据融合方法及设备，可以有效克服上述相关技术中的缺陷，就成为业界亟待解决的技术问题。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明实施例提供了一种基于地理加权岭回归的多源降雨数据融合方法及设备。

第一方面，本发明的实施例提供了一种基于地理加权岭回归的多源降雨数据融合方法，包括：S1：获取研究区域范围内的雨量站实测日降雨资料和卫星遥感日降雨资料，若用到多种卫星日降雨产品，则将各卫星遥感日降雨数据处理成相同的空间分辨率，并对雨量站实测日降雨和各卫星遥感日降雨进行Box-Cox变换；S2：求解经Box-Cox变换的雨量站实测日降雨与卫星遥感日降雨之间的地理加权回归GWR关系中的回归参数，并进行共线性诊断；S3：对出现共线性问题的位置，将岭回归集成到地理加权回归GWR的框架中，计算岭参数，求解经Box-Cox变换的雨量站实测日降雨与多种卫星遥感日降雨之间的地理加权岭回归GWRR关系中的回归参数，其余位置的回归参数仍保持S2步骤得到的GWR关系中的回归参数不变；S4：由各栅格位置处的各卫星日降雨数据和由S3步骤得到各栅格位置处的回归参数，计算各栅格位置处的日降雨估计值；S5：计算雨量站位置处的GWRR模型残差，并将其插值至各栅格位置处；S6：各栅格位置处的降雨估计值和残差叠加，经过还原变换，得到各栅格位置处的日降雨融合产品；S7：采用连续性指标和分类指标，对原始卫星降雨产品与融合降雨产品进行精度评价。

在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于地理加权岭回归的多源降雨数据融合方法，所述步骤S1中的Box-Cox变换，包括：

(1)式中，P_d为日降雨数据；为对日降雨数据进行Box-Cox变换后的结果；δ为Box-Cox变换中的参数。

在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于地理加权岭回归的多源降雨数据融合方法，所述步骤S2中：

A1、地理加权回归GWR：

对于某一变量y，在区域内存在n个观测点，则GWR模型可表达为：

(2)式中，x_ik是第i个观测位置处变量y的第k个解释变量；p为解释变量的个数；β_i，k是第i个观测位置处的第k个回归参数，为空间位置的函数；ε_i为第i个观测位置处的模型回归残差，服从独立正态分布，

式(2)矩阵表示如下：