集成时空指标的反演降水产品精度综合评估方法及系统与流程

1.本发明涉及g06f：电数字数据处理领域，尤其涉及降水产品精度评估方法，具体涉及一种集成时空指标的反演降水产品精度综合评估方法及系统。


背景技术：

2.深入认识降水时空分布及其演变规律，对于推动气候变化研究、生态环境保护、水土资源优化配置、水旱灾害及其伴生地质灾害防控等具有重要理论和实践意义。在过去几十年，随着传感器升级与反演算法的不断改进，一系列卫星、雷达反演和天气数值模式再分析输出的格点降水估计产品（gridded precipitation estimates, gpes）被研制出来。这些产品已在缺资料或无资料地区气象水文研究中展现了不错的潜力，成为重要的替代性数据。然而，大量评估研究表明，gpes在表征降水空间分布方面具有一定的优势，但受传感器测量与反演算法的影响，时空分辨率不足与定量误差突出是影响这些数据有效应用的主要问题，并且误差因气候条件、地形、地理位置、时空尺度等不同而异。
3.目前，关于格点降水估计产品估计精度的认识，基本是以雨量计或栅格位置处的时间序列降水量为研究对象，通过评述降水平均时序精度及其空间分布获得的。而关于降水估计产品对降水空间分布的分类辨识、空间结构刻画以及定量估计效果等空间精度指标尚未得到足够重视。然而，空间精度指标亦为降水产品精度指标中的重要指标之一，即使在面雨量相同的前提下，不同降水空间分布对流域区域河湖水位计算、防洪除涝标准制定乃至工程布局规划也具有不可忽视的影响。因此，缺少一套系统来解决上述问题。


技术实现要素：

4.发明目的：提出一种集成时空指标的反演降水产品精度综合评估方法，并进一步提出一种用于驱动上述方法的系统，以解决现有技术存在的上述问题。
5.第一方面，提出一种集成时空指标的反演降水产品精度综合评估方法，该方法步骤如下：步骤1、由数据获取单元收集预定时间和预定空间范围内的高密度地面雨量站网观测降水数据，基于所述高密度地面雨量站网观测降水数据制备得到地面基准降水数据，并将所述地面基准降水数据导入数据库中；步骤2、将待评估降水产品的时空分辨率属性导入时空数据预处理单元，由所述时空数据预处理单元对待评估降水产品实施时空聚合，使其时空分辨率与地面基准降水数据相同，并将预处理后的待评估降水产品导入至时空精度评估单元，并最终输出为多个时空精度指标子集；步骤3、对所述时空精度评估单元输出的每个时空精度指标子集设置权重，并进行加权求和，最终由输出模块输出为综合指数，该综合指数即反映降水产品时空估计精度。
6.在第一方面进一步的实施例中，步骤1进一步包括：步骤1-1、数据获取单元在采用所述两阶段地理加权回归方法估计干湿分布的基
础上，估计各格点降水，得到地面基准降水数据集；步骤1-2、采用k均值聚类方法将地面雨量站随机分类，经交叉验证方法评价地面基准降水数据空间估计的精度。
7.在第一方面进一步的实施例中，时空数据预处理单元在对待评估降水产品实施时空聚合时，进一步包括如下步骤：步骤2-1、由所述时空数据预处理单元综合地面基准降水与待评估降水产品的时空分辨率属性，确定精度评估空间尺度和时间尺度；步骤2-2、对待评估降水实施空间聚合与时间累加，求得和地面基准降水数据相同分辨率的多个时空精度指标子集；所述时空精度评估单元包括时序分类辨识能力评估模块、时序定量误差评估模块、空间结构相似性评估模块、以及不同强度降水精度评估模块；由所述时序分类辨识能力评估模块评估降水产品的时序分类辨识能力，生成第一预处理数据子集；由所述时序定量误差评估模块评估降水产品的时序定量误差，生成第二预处理数据子集；由所述空间结构相似性评估模块将降水产品和地面基准降水数据视为图像，引入图像质量领域的结构性相似指数评价降水空间结构的相似性，生成第三预处理数据子集；由所述不同强度降水精度评估模块将降水强度划分为多个区间，采用正确识别率评估多个区间降水的正确识别比例；采用平均相对误差评估多个区间降水的平均误差，生成第四预处理数据子集。
8.在第一方面进一步的实施例中，时序分类辨识能力评估模块在评估降水产品的时序分类辨识能力时，进一步包括如下步骤：计算待评估降水产品的体积命中指数vhi：计算体积误报率vfar：计算体积关键成功指数vcsi：式中，表示某个栅格第i时段反演的降水量；表示某个栅格第i时段地面观测的降水量；n表示时段数；t表示降水事件的阈值，在时序精度分析中取t=0.1mm/d；体积命中指数vhi与时序分类辨识能力正相关，计算体积误报率vfar与时序分类辨识能力负相关，计算体积关键成功指数vcsi与时序分类辨识能力正相关。
9.在第一方面进一步的实施例中，空间结构相似性评估模块计算结构性相似指数的计算过程如下：
式中，表示预定时段分析单元内反演降水均方根误差；表示预定时段分析单元地面观测降水均方根误差；表示预定时段分析单元内反演与地面观测降水均方根误差的协方差；常数c用于在均值或方差的变异性函数向x轴收敛的情况下增加计算公式的稳定性，通过滑动窗口内反演降水范围range计算。
10.在第一方面进一步的实施例中，不同强度降水精度评估模块在执行评估时进一步包括如下步骤：取0.1mm/d、1mm/d、5mm/d、10mm/d、25mm/d、50mm/d、100mm/d，将降水强度划分为8个不同区间；采用正确识别率cir评估不同强度区间降水事件的正确辨识比例：式中，、分别为水强度区间的下界和上界；r为任意实数；其余各符号含义同上；n表示时段数；表示某个栅格第i时段反演的降水量；表示某个栅格第i时段地面观测的降水量；采用平均相对误差mae
pi
计算各区间降水估计平均误差：式中，表示某个栅格第i时段反演的降水量；表示某个栅格第i时段地面观测的降水量；、分别为水强度区间的下界和上界。
11.在第一方面进一步的实施例中，步骤3进一步包括：步骤3-1、对各时空精度指标建立相对隶属度模糊评价矩阵，并确定权重；步骤3-2、对各指标进行加权求和，构建反映降水产品时空估计精度的综合指数。
12.第二方面，提出集成时空指标的反演降水产品精度综合评估系统，第一方面中提及的集成时空指标的反演降水产品精度综合评估方法即由该系统来驱动，该系统包括数据获取单元、时空数据预处理单元、以及输出模块至少三个组成部分。
13.数据获取单元用于收集预定时间和预定空间范围内的高密度地面雨量站网观测降水数据，基于所述高密度地面雨量站网观测降水数据制备得到地面基准降水数据，并将所述地面基准降水数据导入数据库中；时空数据预处理单元用于接收并识别待评估降水产品的时空分辨率属性，由所述时空数据预处理单元对待评估降水产品实施时空聚合，使其时空分辨率与地面基准降水数据相同，并将预处理后的待评估降水产品导入至时空精度评估单元，并最终输出为多个时空精度指标子集；输出模块用于对所述时空精度评估单元输出的每个时空精度指标子集设置权重，
并进行加权求和，最终输出为反映降水产品时空估计精度的综合指数。
14.在第二方面进一步的实施例中，时空精度评估单元包括时序分类辨识能力评估模块、时序定量误差评估模块、空间结构相似性评估模块、以及不同强度降水精度评估模块；由所述时序分类辨识能力评估模块评估降水产品的时序分类辨识能力，生成第一预处理数据子集；由所述时序定量误差评估模块评估降水产品的时序定量误差，生成第二预处理数据子集；由所述空间结构相似性评估模块将降水产品和地面基准降水数据视为图像，引入图像质量领域的结构性相似指数评价降水空间结构的相似性，生成第三预处理数据子集；由所述不同强度降水精度评估模块将降水强度划分为多个区间，采用正确识别率评估多个区间降水的正确识别比例；采用平均相对误差评估多个区间降水的平均误差，生成第四预处理数据子集。
15.本发明的技术方案具有以下优势：在基准降水数据制备/待评估降水产品时空分辨率聚合阶段，基于地面高密度雨量站网数据，采用两阶段地理加权回归（tgwr）制备高精度降水基准数据，并采用交叉验证方法进行精度评估，同时对待评估降水产品进行时空聚合使其与基准降水时空分辨率一致。在分类辨识能力和时序定量误差评估阶段，引入体积命中指数（vhi）、体积误报率（vfar）、体积关键成功指数（vcsi）以及常规的平均绝对误差（mae）、均方根误差（srmse）等指标，评估降水产品的分类辨识能力和时序定量误差。在空间精度评估阶段，创造性的引入图像质量领域的结构性相似指数（s）评估了降水空间结构的相似性。在不同强度区间降水精度评估阶段，采用采用正确识别率（cir）、平均相对误差（mae）分别评估不同强度区间降水的正确识别比例和各区间降水的平均误差。总体上，本发明提供了一整套包含基准降水制备、待评估降水时空分辨率聚合、时序精度评估、空间精度评估、不同强度区间降水精度评估的通用性降水精度评估框架。本发明改进了原有降水精度评估方法侧重时序精度评述而忽略空间精度评述的缺陷，进一步增加了对降水空间分布分类辨识、空间结构刻画等一系列空间精度指标，完善了降水反演产品的时空估计精度指标体系，提升了降水反演产品精度评述的综合性和有效性。
附图说明
16.图1为本发明实施的流程图。
17.图2为本发明实施例：淮河流域的位置图。
18.图3为图2中a处：淮河流域蚌埠闸水文站以上区域降水站分布图。
19.图4为本发明实施例与0.25
°×
0.25
°
栅格单元上5种降水反演产品和基准降水量的散点图。
具体实施方式
20.在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行
描述。
21.本实施例提出一种利用定量和体积分类探测指标集成时空指标的反演降水产品精度综合评估方法，并以淮河流域蚌埠闸水文站以上区域为具体区域进行说明，见图2和图3，为本发明实施例：淮河流域蚌埠闸水文站以上区域降水站分布图。淮河流域地处中国东部的南北气候过渡带，面积约为27万km2。流域西北部分布桐柏山和伏牛山、西南部为大别山及东北部为沂蒙山区，其余为广阔平原。淮河流域多年平均降水量约为920mm，总体由南向北递减，年内分配也极不均匀，汛期（6~9月）降水量占年降水量的50%~80%。蚌埠水文站是淮河中游主要控制站。本实施例利用mswepv2.1、mswepv2.2、trmm3b42v7、cmorphbld、era5这5个降水产品进行时空精度评估。主要步骤如下：s1）：基准降水数据制备和精度评估：鉴于日尺度等短历时降水存在突出的空间非连续性问题，提出了两阶段gwr方法two-stagegwr(tgwr)用于估计降水空间分布，即采用gwr估计干湿分布的基础上，估计各格点降水即可得到地面格点基准降水数据集。为验证算法的有效性，采用k均值聚类方法将539个雨量站随机分为4类，经交叉验证方法（即4种建模站点与检验站点的空间分布模式）评价地面降水空间估计精度。
22.s2）：待评估降水产品时空聚合：综合地面基准降水与5种降水产品的时空分辨率属性，确定精度评估空间尺度为0.25
°×
0.25
°
栅格，时间尺度为日。如图4所示，图4为本发明实施例与0.25
°×
0.25
°
栅格单元上5种降水反演产品和基准降水量的散点图。
23.为此，对mswep实施空间聚合与时间累加，得到2006~2015年0.25
°×
0.25
°
日降水。trmm3b42v7、cmorphbld与era5空间分辨率满足需求，在时间维度上求和得到逐日降水数据。
24.s3）：降水产品时序分类辨识能力评估：表1统计了5种反演降水产品在所有0.25
°
栅格上时序精度的平均值。由表可知，mswepv2.2和v2.1性能基本相当，vhi接近1，vfar小于0.1，vcsi则超过了0.9，分类辨识能力十分优秀；同时，cc达到0.87，表明mswep与观测降水的时程同步性较好，但也存在一定的定量误差，srmse为1.79。2种卫星反演降水均轻微低估了日降水，但cmrophbld的mae和srmse达到了mswep水平，各项指标明显优于trmm3b42v7，而trmm3b42v7分类辨识和定量估计精度甚至不及era5。era5的vhi、vfar和vcsi与mswepv2.2接近，但误差更加突出。总体上，5种反演产品具有较好的有雨/无雨分辨能力，但定量误差不可忽视。与散点图呈现的规律一致，2种mswep和cmorphbld时序精度相当且最优，其次为era5，trmm3b42v7总体精度最差。
25.表15种反演降水产品在所有0.25
°
栅格上时序精度的平均值metricsmswepv2.2mswepv2.1trmm3b42v7cmorphbldera5vhi0.990.980.911.000.99vfar0.070.060.120.070.09vcsi0.920.920.810.930.91cc0.870.870.720.870.75me/(mm/d)0.00.1-0.3-0.2-0.1mae/(mm/d)1.21.22.01.21.6srmse1.791.802.771.802.45s4）：降水产品时序定量误差评估：考虑栅格空间位置属性，对于分类精度指标，除
trmm3b42v7外，其余gpes的vhi在空间上具有较高均质性，而vfar和vcsi均呈现西北部山丘区略低于南部的特点，两种mswep空间分布基本一致，cmorphbld流域南部vcsi甚至高于mswep。但受局部地形影响，trmm3b42v7和cmorphbld在伏牛山和桐柏山少数格点的vfar较高、vcsi明显偏低。不仅如此，研究区东南部湖分布了高塘湖、瓦埠湖、城东湖、焦岗湖等大面积水体，而微波降水的反演算法常常将高频被动微波（passivemicrowave,pmw）在水域的反射信号识别为微量降水信号，导致少数孤立网格的vfar和vcsi出现明显奇异现象。定量估计效果方面，均呈现mae南部高于北部，而srmse北部高于南部，这与降水量由南向北递减密切相关，并且trmm3b42v7和era5的误差相对其它3种数据更加突出，cmorphbld的cc值较高的网格连片化特征强于mswep。
26.s5）：降水产品空间精度评估：表2给出了5种gpes估计淮河流域2006~2015年逐日降水的空间精度平均值。分类精度方面，mswepv2.2较v2.1的改善幅度明显大于时序精度，但cmrophbld的vhi、vfar和vcsi全部优于mswepv2.2，表现出更强的分辨有雨/无雨降水的能力，trmm3b42v7的空间vfar小于era5，但其余2项指标不及era5。空间分布刻画方面，cmorphbld对淮河流域日降水空间结构的表征能力最强，s接近0.5，mswepv2.2弱于v2.1，era5不及trmm3b42v7。关于定量误差，卫星和再分析降水小幅低估日降水，而mswep微弱高估，mswepv2.2与cmrophbld的绝对误差均为2.5mm/d，且略低于mswepv2.1，相对误差则不然，mswepv2.1最低、v2.2次之，cmrophbld较差，总体均高于另外2种数据。需要关注意的是trmm3b42v7的定量误差十分突出，明显超过era5。
27.表25种gpes估计淮河流域2006~2015年逐日降水的空间精度平均值metricsmswepv2.2mswepv2.1trmm3b42v7cmorphbldera5vhi0.930.870.770.960.94vfar0.180.150.180.160.21vcsi0.790.750.660.820.76s0.410.440.370.490.29me/(mm/d)0.20.3-0.3-0.3-0.1mae/(mm/d)2.52.64.32.53.4srmse2.622.506.542.842.90s6）：不同强度降水估计效果评估：在有雨区间范围内，当降水强度小于25mm/d时，辨识能力随降水强度增大而不断强化，超过25mm/d后，分类辨识能力趋于减小，对于大于100mm/d事件的辨别能力大幅降低，除era5外，其余4种gpes的cir约为0.2左右。mswepv2.2对有雨事件的捕捉能力强于v2.1，但弱于cmorhbld，三者的差异随降水强度增加而趋于减小。当降水强度小于25mm/d时，trmm3b42v7的cir小于era5，达到100mm/d后，trmm3b42v7高于其它所有产品。在定量误差方面，gpes呈现出mae
pi
随降水强度增大而更加突出，当降水强度小于50mm/d时，2种mswep与cmorphbld误差水平基本相当，超过该强度后，mswep略大于cmorphbld，并且所有产品的mae
pi
增幅明显变大，对于强度超过100mm/d的估计误差达到45mm/d以上，era5甚至超过了70mm/d。
28.通过采用本发明公开的上述技术方案，得到如下有益的效果：传统对降水反演产品的精度评估方法大多以雨量计或栅格位置处的时间序列降水量为研究对象，通过评述降水平均时序精度及其空间分布获得，但传统方法一般很少触及降水估计产品对降水空间分
布的分类辨识、空间结构刻画以及定量估计效果。本方法在原有评估指标体系的基础上，首先将时序精度指标进一步细分为时序分类辨识能力和时序定量误差，同时进一步引入了图像质量领域的结构性相似指数作为描述其空间刻画能力的精度指标，还提出了不同降水强度区间的精度评估方法，增强了对于降水产品估计效果的描述能力，扩充了降水产品精度评估领域的方法体系。在具体实施例中，发现采用新的评估方法体系可获得与原有精度评估方法不完全一致的结论，即：在原有精度评估体系中被认为最优的降水产品（在本例中为mswep），由于其算法以孤立栅格为分析单元，缺乏对局部降水空间自相关性的考虑，在降水空间分布的刻画能力上表现不佳，不如cmoprh bld等其它降水产品，同时该产品在表征高强度降水的效果方面也展现出一定的劣势。显然，所提出的降水精度评估方法可进一步深化对降水产品估计效果的客观认识，对于根据不同气候区以及气象水文研究目的恰当选择降水数据具有重要科学和实践价值。
29.上述实施例在信息利用方面，主要涉及地理信息、雨量站观测与5种栅格降水产品。需要说明的是，本发明具有很强的扩展性，可集成的信息数量不局限于此，其它遥感反演与再分析降水产品的精度评估均可以采用本发明方法。
30.如上所述，尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明，但其不得解释为对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下，可对其在形式上和细节上做出各种变化。