[发明专利]多源实况数据在降雨天气中的释用评估方法和设备

权利要求书

1.一种多源实况数据在降雨天气中的释用评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标时域内的多源实况数据中的气象要素数据，所述多源实况数据包括ART数据、CLDAS数据和FY4A数据，所述气象要素数据包括气温数据、风U分量数据、风V分量数据和1小时降雨数据；

根据双线性插值算法分别对CLDAS数据的气温数据、风U分量数据和风V分量数据计算出任一位置的温度插值数据、风U分量插值数据和风V分量插值数据；和/或

根据距离倒数插值算法对所述CLDAS数据和FY4A数据中QPE产品反演的1小时降雨数据计算出任一位置的1小时降雨插值数据；和/或

根据邻近插值算法计算出对应于任一位置的邻近位置内所有FY4A数据中QPE反演的预估1小时降雨数据的均值作为所述任一位置的卫星反演1小时降雨插值数据；

其中，至少由所述气象要素数据、温度插值数据、风U分量插值数据和风V分量插值数据、1小时降雨插值数据和卫星反演1小时降雨插值数据构成气象要素插值数据。

2.根据权利要求1所述的多源实况数据在降雨天气中的释用评估方法，其特征在于，获取目标时域内的多源实况数据中的气象要素数据，包括以下步骤：

使用python自起始经纬度由南到北、由西到东、经纬度由小到大，逐0.01递增读取ART数据中的所述气象要素数据；

使用C#自起始经纬度由南到北、由西到东、经纬度由小到大，逐0.05递增读取CLDAS数据中的所述气象要素数据；

使用python读取FY4A数据、并通过编译软件翻译出FY4A数据中经纬度值，得到所述FY4A数据中的所述气象要素数据。

3.根据权利要求1所述的多源实况数据在降雨天气中的释用评估方法，其特征在于，还包括以下步骤：

统计分级指标内的观测站的气象要素均值和平均海拔、并分析分布区域和站点数，得到观测站气象分析数据；

将所述观测站气象数据与气象要素插值数据进行对比分析，得到气象要素评估指标。

4.根据权利要求3所述的多源实况数据在降雨天气中的释用评估方法，其特征在于，统计分级指标内的观测站的气象要素均值和平均海拔、并分析分布区域和站点数，得到气象要素对比数据，包括以下步骤：

统计平均温度分级指标中每一级内的平均温度和平均海拔的统计平均值，得到所述统计平均值在降温阈值内的分布区域和观测站点数，所述平均温度分级指标为平均温度≤15℃、15℃＜平均温度≤18℃、18℃＜平均温度≤22℃和平均温度＞22℃；

统计平均风速分级指标内的平均风速和平均海拔的分布区域，所述平均风速分级指标为平均风速＞5m×s^-1；

统计平均累计降雨量分级指标中每一级的平均海拔和气象站点数的统计平均值，所述平均累计降雨量分级指标为平均累计降雨量≤20mm、20mm＜平均累计降雨量≤50mm、平均累计降雨量≥50mm和平均累计降雨量≥91mm。

5.根据权利要求4所述的多源实况数据在降雨天气中的释用评估方法，其特征在于，将所述观测站气象数据与气象要素插值数据进行对比分析，得到气象要素评估指标，包括以下步骤：

将观测站气温数据与CLDAS数据的温度插值数据和ART数据中的所述气温数据进行逐时刻和逐站点对比，得到气温均方根误差和气温准确率；

将观测站气温数据与CLDAS数据的风U分量插值数据和风V分量插值数据和ART数据中的所述风U分量数据和所述风V分量数据进行逐时刻和逐站点对比，得到风速均方根误差和风向平均绝对误差；

将观测站降雨数据与所述气象要素插值数据中的降雨插值数据进行逐时刻和逐站点对比，得到降雨站点数、降雨总量、降雨量均方根误差、降雨准确率和空值时刻数。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的多源实况数据在降雨天气中的释用评估方法，其特征在于，还包括以下步骤：

对比分析所述目标时域内任一最大降水站点的气象要素插值数据，得到温度释用数据以及降雨释用数据；

对比所述目标时域内最大降水量时刻的所述气象要素插值数据与所述观测站气象数据的空间分布，得到此时刻的降雨量空间分布。