近实时降水融合方法、装置及系统

本发明属于多源降水产品融合，具体涉及一种近实时降水融合方法、装置及系统。

背景技术：

1、降水是全球气候变化和水循环研究的重要组成部分之一，及时准确的降水信息在许多应用中发挥着关键作用，例如决策和预防频繁的洪水和干旱灾害。

2、传统的雨量站在特定的点尺度上提供最可靠的降水数据，但这些站台空间分布不均匀，大部分站台位于低海拔地区，且获取的降水数据存在明显的延迟性和时空不连续性，不足以表征降水的时空变异性，尤其是在海洋领域和地势复杂的山区。随着空间插值技术、卫星遥感和数值天气模型的显著发展，开发了许多不同类型的网格化多源近实时降水产品，如美国国家航空航天局研发的卫星降水gpm imerg early run(imerg-e)、欧洲中期天气预报中心公开的多年大气再分析降水数据era5、以及国家海洋和大气管理局气候预测中心提供的全球统一观测型降水数据cpc。这些降水产品具有免费获取、覆盖范围广、时空连续、较好的时效性等优势，为连续降水量估算提供了可替代的数据源，特别是对于资料亏缺的地区。但大量研究表明近实时降水产品的精度相对比较低，存在不同的降水误差来源，包括降水量估算的误差和偏差，这与它们的数据源和反演算法等限制有关。另外，不同降水产品具有各自的优缺点。

3、为了更好地刻画真实的降水特征，需要充分利用多源近实时降水产品的优势。如何综合考虑不同降水产品的误差特性及优势，以期提高近实时降水估计的质量，是多源降水产品融合领域亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明提出一种近实时降水融合方法、装置及系统，利用triplecollocation方法对互相独立的近实时降水产品进行误差估计以及权重计算，加权计算得到初始融合降水数据；运用累积概率密度函数匹配方法对初始融合降水数据进行校正，得到更高精度的近实时融合降水数据集。

2、为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

3、第一方面，本发明提供了一种近实时降水融合方法，包括：

4、获取互相独立的近实时降水产品；

5、对各近实时降水产品进行预处理，使得各近实时降水产品具备统一的时空分辨率；

6、采用triple collocation方法估计各近实时降水产品的误差，以最小化融合降水数据与真实降水数据的误差为目的，用所述误差计算得到各近实时降水产品的权重，并对各近实时降水产品进行加权求和，获得初始融合降水数据；

7、使用累积概率密度函数匹配方法校正所述初始融合降水数据，获得近实时融合降水数据集。

8、可选地，所述互相独立的近实时降水产品必须同时满足以下条件：

9、条件1：各近实时降水产品的数据源互相独立；

10、条件2：各近实时降水产品包括近实时日降水数据集。

11、可选地，所述时空分辨率统一的近实时降水产品通过以下方法获得：

12、根据研究区域的范围，对各近实时降水产品进行读取、裁剪以及异常值插补，并利用双线性插值法进行三种降水产品的时空尺度匹配处理，使各近实时降水产品具有统一适宜的时空分辨率，并储存为统一数据格式。

13、可选地，所述各近实时降水产品的权重的计算公式为：

14、

15、其中，

16、

17、

18、

19、式中，w1、w2、w3分别表示第1、2、3个降水产品的权重，分别表示对应的第1、2、3个降水产品与真实降水的误差方差，c1,1表示第1个降水产品的自协方差，c1,2表示第1、2个降水产品的协方差，c1,3表示第1、3个降水产品的协方差，c2,2表示第2个降水产品的自协方差，c2,3表示第2、3个降水产品的协方差，c3,3表示第3个降水产品的协方差，β1、β2、β3分别表示1、2、3个降水产品与真实降水的斜率，σt2表示真实降水的标准方差。

20、可选地，所述初始融合降水数据的表达式为：

21、

22、式中，ps是初始融合降水数据；wi表示第i个近实时降水产品估计的权重，xi表示第i个近实时降水产品的数据集，k＝1,2,3。

23、可选地，所述近实时融合降水数据集的表达式为：

24、

25、式中，pcr表示累积概率密度函数匹配校正后的近实时融合降水数据集，ps表示初始融合降水数据；表示基准数据集的逆累积分布函数，所述基准数据集为观测型降水产品中的数据；cdfs表示根据初始融合降水数据集估计的累积分布函数。

26、第二方面，本发明提供了一种近实时降水融合装置，包括：

27、获取模块，被配置为用于获取互相独立的近实时降水产品；

28、预处理模块，被配置为用于对各近实时降水产品进行预处理，使得各近实时降水产品具备统一的时空分辨率；

29、初始融合降水数据获得模块，被配置为用于采用triple collocation方法估计各近实时降水产品的误差，以最小化融合降水数据与真实降水数据的误差为目的，用所述误差计算得到各近实时降水产品的权重，并对各近实时降水产品进行加权求和，获得初始融合降水数据；

30、校正模块，被配置为用于使用累积概率密度函数匹配方法校正所述初始融合降水数据，获得近实时融合降水数据集

31、可选地，所述各近实时降水产品的权重的计算公式为：

32、

33、其中，

34、

35、

36、

37、式中，w1、w2、w3分别表示第1、2、3个降水产品的权重，分别表示对应的第1、2、3个降水产品与真实降水的误差方差，c1,1表示第1个降水产品的自协方差，c1,2表示第1、2个降水产品的协方差，c1,3表示第1、3个降水产品的协方差，c2,2表示第2个降水产品的自协方差，c2,3表示第2、3个降水产品的协方差，c3,3表示第3个降水产品的协方差，β1、β2、β3分别表示1、2、3个降水产品与真实降水的斜率，σt2表示真实降水的标准方差。

38、可选地，所述初始融合降水数据的表达式为：

39、

40、式中，ps是初始融合降水数据；wi表示第i个近实时降水产品估计的权重，xi表示第i个近实时降水产品的数据集，k＝1,2,3；

41、所述近实时融合降水数据集的表达式为：

42、

43、式中，pcr表示累积概率密度函数匹配校正后的近实时融合降水数据集，ps表示初始融合降水数据；表示基准数据集的逆累积分布函数，所述基准数据集为观测型降水产品中的数据；cdfs表示根据初始融合降水数据集估计的累积分布函数。

44、第三方面，本发明提供了一种近实时降水融合系统，包括存储介质和处理器；

45、所述存储介质用于存储指令；

46、所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面中任一项所述方法的步骤。

47、与现有技术相比，本发明的有益效果：

48、本发明利用triple collocation方法对互相独立的近实时降水产品进行误差估计以及权重计算，加权计算得到初始融合降水数据；以观测型降水产品作为基准数据，运用累积概率密度函数匹配方法对初始融合降水进行偏差校正，得到更高精度的近实时日融合降水数据集。本发明无需输入地面实测降水数据，且能够弥补不同降水产品自身的劣势，发挥它们的优势，获得更加可靠的降水数据集，为全球或区域水灾害监测预警提供更高精度的近实时降水数据输入。