一种基于蜂窝移动通信网的区域降雨场重构方法

1.本发明涉及大气信息探测技术领域，特别涉及一种基于蜂窝移动通信网的区域降雨场重构方法。


背景技术：

2.降雨是水循环的重要组成部分，也是天气预报和气候评估等研究领域最活跃的要素之一。降雨空间分布的准确监测对于自然灾害预警、地质评估、水资源合理配置等均具有重要意义。20世纪已建成大约由31000个站点雨量计构成的全球历史气候学网格数据集，但是其覆盖范围有限，无法实现全球范围内精细的降雨空间分布监测。业务运行天气雷达可以每6分钟完成一次覆盖上百千米范围的体扫，但是受雨滴谱差异和地物杂波等因素影响，局地降雨量评估精度不高。利用星载红外或微波遥感可以在全球范围内获取空间分布更均匀、时间跨度更完整的降雨信息，但是由于云等自然因素影响，很难有效获取近地面真实降雨状况。
3.随着通信技术的发展，蜂窝移动通信网已在全球范围内广泛布设。移动终端与基站之间主要通过1～6ghz非视距电磁传播实现通信过程。在此范围之内，降雨的视距衰减效应很弱，很难直接提取出降雨敏感信息。但是在非视距传播过程中，电磁波还会受沾湿建筑表面、积水地面上的反射、衍射作用，进而引起通信参数的变化。


技术实现要素：

4.为解决上述现有技术中所存在的降雨信息提取准确性低的问题，本发明提供一种基于蜂窝移动通信网的区域降雨场重构方法，通过记录覆盖区域内通信基站的测量报告，提取降雨信息敏感特征；根据覆盖区域内雨量计观测结果，划分晴雨期标签以及降雨强度等级标签；结合二分类算法构建分域晴雨区分模型，实现单网格范围的降雨事件识别；结合多分类算法构建降雨强度等级识别模型，实现单网格范围的降雨强度等级识别；基于概率原则完成降雨强度等级映射，并根据空间插值算法实现区域降雨场重构。该方法基于蜂窝移动通信网测量报告统计结果，能够实现覆盖区域范围内降雨空间分布的有效监测，可广泛应用于地面气象水文信息遥感领域。
5.为了实现上述技术目的，本发明提供了一种基于蜂窝移动通信网的区域降雨场重构方法，包括：
6.s1，选定覆盖区域，并对所述覆盖区域进行网格离散化；
7.s2，记录所述覆盖区域内通信基站的测量报告，提取降雨信息敏感特征；
8.s3，记录所述覆盖区域内雨量计的累计降雨量；
9.s4，根据所述累计降雨量划分晴雨期标签和降雨强度等级标签；
10.s5，基于所述降雨信息敏感特征和所述晴雨期标签，构建分域晴雨区分模型；基于所述降雨信息敏感特征和所述降雨强度等级标签，构建降雨强度等级识别模型；
11.s6，基于所述分域晴雨区分模型和所述降雨强度等级识别模型，得到所述覆盖区
域内所有网格的降雨强度，实现区域降雨场重构。
12.可选的，所述覆盖区域选定为布设有蜂窝移动通信网络和雨量计共同工作的区域。
13.可选的，所述分域晴雨区分模型的构建过程包括：
14.基于所述降雨信息敏感特征和所述晴雨期标签建立m个晴雨数据集，采用二分类算法，构建所述分域晴雨区分模型。
15.可选的，所述降雨强度等级识别模型的构建过程包括：
16.基于所述降雨信息敏感特征和所述降雨强度等级标签建立降雨强度等级数据集，采用多分类袋装树算法，构建所述降雨强度等级识别模型。
17.可选的，基于概率原则将所述降雨强度等级数据集中的降雨强度等级，映射得到所述通信基站所在网格的降雨强度；
18.采用空间插值算法确定所述覆盖区域内所有网格的降雨强度，实现区域降雨场重构。
19.可选的，所述空间插值算法包括但不限于反距离加权。
20.可选的，所述降雨信息敏感特征包括但不限于参考信号接收功率。
21.可选的，所述二分类算法包括但不限于袋装树算法。
22.本发明具有如下技术效果：
23.在蜂窝移动通信网测量报告统计结果和雨量计同步观测结果基础上，分别建立分域晴雨区分模型和降雨强度等级识别模型，并且通过降雨强度映射以及空间插值算法实现了对区域范围内降雨空间分布信息的有效监测；同时，该方法基于全球密集分布的蜂窝移动通信网业务运行报告，具有成本低廉、空间分辨率高、全球广泛覆盖等优点，具有极高的实际应用价值。该方法可以作为降雨空间分布监测新方法应用到实际业务当中。
附图说明
24.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
25.图1为本发明实施例基于蜂窝移动通信网的区域降雨场重构方法的工作流程图；
26.图2为本发明实施例基于蜂窝移动通信网的区域降雨场重构方法的网格离散化、通信基站和雨量计分布示意图；
27.图3为本发明实例区域降雨场重构的结果示意图。
具体实施方式
28.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
29.实施例
30.如图1所示，本发明公开一种基于蜂窝移动通信网的区域降雨场重构方法，具体包括：
31.s1，选定覆盖区域，并对所述覆盖区域进行网格离散化；
32.本实施例中，网格离散化、通信基站和雨量计分布如图2所示，选定布设有蜂窝移动通信网络和雨量计共同工作的覆盖区域，并对该区域进行网格离散化，网格大小为1km
×
1km。
33.s2，记录所述覆盖区域内通信基站的测量报告，提取降雨信息敏感特征；
34.记录所述覆盖区域蜂窝移动通信网络周期t(min)内n个通信基站的测量报告，从中提取出降雨信息敏感特征，具体的，在本实施例中，记录所述覆盖区域蜂窝移动通信网络每60min内53132个通信基站的测量报告，从中提取出50个rsrp(reference signal receiving power，参考信号接收功率)参量，所述降雨信息敏感特征包括但不限于rsrp参量。
35.s3，记录所述覆盖区域内雨量计的累计降雨量；
36.记录覆盖区域周期t(min)内m个雨量计测量的累计降雨量，具体的，在本实施例中，记录覆盖区域每60min内277个雨量计测量的累计降雨量。
37.s4，根据所述累计降雨量划分晴雨期标签和降雨强度等级标签；
38.所述晴雨期标签和所述降雨强度等级标签的划分依据为：
[0039][0040][0041]
其中，acc表示覆盖区域内277个雨量计测量的累计降雨量。
[0042]
并将得到的晴雨期标签和降雨强度等级标签与最近邻基站进行匹配。
[0043]
s5，基于所述降雨信息敏感特征和所述晴雨期标签，构建分域晴雨区分模型；基于所述降雨信息敏感特征和所述降雨强度等级标签，构建降雨强度等级识别模型；
[0044]
基于所述降雨信息敏感特征和所述晴雨期标签建立m个晴雨数据集，采用二分类算法，构建所述分域晴雨区分模型并进行测试。具体的，在本实施例中，基于s2得到的降雨信息敏感特征和s4得到的晴雨期标签建立277个晴雨数据集，所述277个晴雨数据集对应277雨量计，结合二分类算法，构建所述分域晴雨区分模型并进行测试。
[0045]
具体的，在本实施例中，基于所述降雨信息敏感特征和所述降雨强度等级标签建立降雨强度等级数据集，采用多分类袋装树算法，构建所述降雨强度等级识别模型并进行测试。
[0046]
s6，基于所述分域晴雨区分模型和所述降雨强度等级识别模型，得到所述覆盖区域内所有网格的降雨强度，实现区域降雨场重构；
[0047]
基于概率原则将所述降雨强度等级数据集中的降雨强度等级映射降雨强度，具体的，在本实施例中，以降雨强度等级数据集中相应的降雨强度等级区间取均匀分布，映射到
通信基站所在网格的降雨强度；采用空间插值算法确定所述覆盖区域内所有网格的降雨强度，实现区域降雨场重构，其中，所述空间插值算法包括但不限于反距离加权。本实施例区域降雨场重构结果如图3所示。
[0048]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。