[发明专利]一种基于空间优化插值的卫星降水数据校正方法

权利要求书

1.一种基于空间优化插值的卫星降水数据校正方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)获取数据

获取卫星降水数据，同时收集同一地区的地面降水观测站的日降水量数据；

(2)数据预处理

修正卫星降水数据与地面日降水量观测数据的观测时差，并将其存储为文档形式以便调用；

(3)选取评价指标

选取相关系数CC、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、相对误差BIAS作为卫星降水产品精度的评价指标；

(4)确定卫星降水数据的优化插值范围

首先，以地面降水观测站点为中心，依次以卫星降水栅格的1倍对角线长度为半径、2倍对角线长度为半径、……以此类推，确定搜索范围进行搜索；

其次，搜索范围半径为1倍对角线长度时以该搜索范围覆盖面积最大的4个卫星降水栅格作为插值范围，搜索范围半径为2倍对角线长度时以该搜索范围覆盖面积最大的16个卫星降水栅格作为插值范围，……以此类推；当地面降水观测站点与卫星降水栅格中心完全重叠时，卫星降水栅格数在现有的标准下加1；确定插值范围后，采用反距离权重法进行插值，得到各范围卫星降水的常规插值结果：

式中，R_IDW为卫星降水经反距离权重法插值得到的降水数据，R_i为参与插值的第i个卫星降水栅格，α_i为第i个卫星降水栅格的权重，h_i为第i个卫星降水栅格中心点到地面实测点的距离，m为参与插值的栅格总数，p为任意正实数；最后，对比评价不同插值范围的卫星降水数据经反距离权重法插值所得降水数据与地面实测降水数据的拟合程度，计算步骤(3)中的各项指标；对于同一卫星降水产品的任意两种插值范围，以参与插值的栅格数多者为大范围，少者为小范围，采用优化插值范围选择流程进行筛选，对大、小范围的插值结果优劣性和差异性依次进行判断，差异性判别的阈值可根据具体区域进行调整；若大范围评价结果优于小范围且差异显著，则选择大范围作为优化插值的范围；否则选择小范围；

所述的优化插值范围选择流程为：

小范围插值结果评价指标为CC_S、RMSE_S、MAE_S、BIAS_S，大范围插值结果评价指标为CC_L、RMSE_L、MAE_L、BIAS_L；

1)进行优劣性判定，判定条件为：CC_L＞CC_S、RMSE_L＜RMSE_S、MAE_L＜MAE_S、BIAS_L＜BIAS_S，是否至少满足三项，若满足，则继续进行差异性判定；若不满足，则判定优化插值范围确定为小范围；

2)差异性判定条件，判定条件为：CC_L-CC_S＞0.1、RMSE_S-RMSE_L＞0.5、MAE_S-MAE_L＞0.2、BIAS_S-BIAS_L＞5％，是否至少满足三项，若满足，则判定优化插值范围确定为大范围；若不满足，则判定优化插值范围确定为小范围；

(5)降水强度分级

根据步骤(1)收集的地面观测站点的日降水量，参考国家气象局颁布的降水强度等级划分标准，将该地区的降水资料分为小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨；

(6)卫星降水数据分级优化插值

对步骤(5)分级后的各级降水分别以步骤(4)确定的空间插值范围进行优化插值：

式中，R_WO为优化插值法得到的降水，R_i为参与插值的第i个卫星降水栅格，β_i为优化的第i个卫星降水栅格的权重，m为参与插值的栅格总数；

与常规插值方法不同，此处不限定权重之和为1，但需保证插值结果的合理性，在公式(2)中以降水值非负为优化插值的约束条件：

对比卫星降水在不同权重组合下的插值结果与地面观测值，计算步骤(3)中各项指标，以CC最大、RMSE最小、MAE最小和BIAS最小作为优化目标；

优化过程中，首先采用遗传算法分别以CC最大、RMSE最小、MAE最小和BIAS最小为目标进行单目标权重优化，初步估计权重的优范围；其次，在初步估计的优范围内，采取0.001～0.02的精细步长进行遍历搜索；最后，利用搜索获得的最优权重进行插值计算，得到满足多优化目标的降水校正结果：

式中，R_WO,best为最优权重下的降水校正值，R_i为参与插值的第i个卫星降水栅格，β_i,best为第i个卫星降水栅格的最优权重，m为参与插值的栅格总数。