[发明专利]一种基于格网降雨数据的识别暴雨的方法

说明书

本发明公开了一种基于格网降雨数据的识别暴雨的方法，具体步骤包括：采集获取待识别地区的时间序列上的格网降雨数据；对得到的格网降雨数据中的每一个网格中的数据，沿时间轴查找获取大于预设暴雨阈值的孤立降雨峰值，通过获得所有网格中的大于预设暴雨阈值的孤立降雨峰值，识别出获得的格网降雨数据中所有的暴雨事件。本发明的识别暴雨的方法，基于目前常用的存储降雨的格网格式，可实现自动从时间序列的降雨数据中快速准确地识别出暴雨，并能提取出暴雨过程中的相关信息。

技术领域

本发明属于遥感领域，涉及一种暴雨识别方法，特别涉及一种基于格网降雨数据的识别暴雨的方法。

背景技术

降雨信息的获取方式通常有地面雨量计、地面雷达估测和卫星遥感反演等。传统的降雨监测主要是依据地面气象站部署的雨量计来获取降雨信息，近来也有部分地面气象站开始使用地基雷达监测降雨。但是，不论是雨量计或是地基雷达，均只能获得部分点位上的降雨信息，想要获得降雨数据在大区域且连续性的分布，常常需要通过空间插值来实现。

卫星遥感则恰好可以弥补传统观测的缺点，卫星遥感资料可以提供时间和空间上连续分布的大范围甚至全球的降雨资料。代表性的降雨卫星包括美国的热带降雨观测卫星计划TRMM(The Tropical Rainfall Measuring Mission)及全球降雨测量计划GPM(GlobalPrecipitation Mission)等。

不论是将地面观测的降雨进行插值，还是降雨卫星获得的降雨资料，一般都是通过格网的格式进行存储，因为这种格式是展示降雨空间分布信息的最好的方式。对于单个时刻的格网降雨数据，很容易通过简单的空间分析的方法从中找到降雨的区域所对应的格网。但是，更多时候，在进行降雨分析的时候，经常需要面对的是长时间序列的降雨数据，仅凭人为判读难以快速、准确地识别出降雨过程，提取出包括雨量的大小、持续时间和降雨范围等信息。

暴雨，是短时间内剧烈的大气降雨现象。我国气象部门规定24小时降雨量大于等于50.0毫米者统称为暴雨。暴雨是引发山洪、泥石流、滑坡、城市内涝等一系列灾害现象的罪魁祸首。对历史暴雨事件的提取，是从统计学角度研究暴雨致灾成因的关键环节。面对目前纷繁复杂的海量降雨数据，尚无一种可以快速准确从时间序列降雨数据中识别出暴雨过程的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于格网降雨数据的识别暴雨的方法，以解决上述存在的技术问题。本发明的识别暴雨的方法，基于目前常用的存储降雨的格网格式，可实现自动从时间序列的降雨数据中快速准确地识别出暴雨，并能提取出暴雨过程中的相关信息。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于格网降雨数据的识别暴雨的方法，具体步骤包括：

步骤1，采集获取待识别地区的时间序列上的格网降雨数据；获得的格网降雨数据为：时间间隔为k小时，共n个时刻的数据，每个时刻t的数据为r行*c列，网格的总数为i个，其中，i＝(1，2，…，r*c)，t＝(1，2，…，n)；G_it表示第i个网格在第t个k小时内的平均降雨量；

步骤2，对步骤1得到的格网降雨数据中的每一个网格中的数据，沿时间轴查找获取大于预设暴雨阈值的孤立降雨峰值，通过获得所有网格中的大于预设暴雨阈值的孤立降雨峰值，识别出步骤1获得的格网降雨数据中所有的暴雨事件。

进一步的，还包括：步骤3，将识别出的暴雨事件的网格位置、降雨峰值量、降雨峰值时刻、降雨峰值总雨量、降雨历时以及降雨强度制表记录。

进一步的，还包括：步骤4，根据步骤3获得的记录有暴雨事件信息的表格制图，获得暴雨时空分布图。

进一步的，步骤2的具体步骤包括：