[发明专利]一种逐日降水数据综合插值方法

权利要求书

1.一种逐日降水数据综合插值方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用高程作为辅助变量的外部漂移克里金插值方法KED及薄板样条插值方法TPS，对研究区域目标内全部N个雨量站点的逐日降水观测数据P，进行逐日插值计算，得到逐日降水格点数据P_KED和P_TPS；

S2：将N个实测站点分为6组，每组包含N/6个均匀分布于全区域的站点，每次采用其中5组站点的逐日降水数据，用KED、TPS方法分别进行逐日降水插值计算，并计算未参与插值计算的1组站点处的插值数据均方根误差RMSE；通过6次循环计算得到全部站点采用KED、TPS插值方法的RMSE；

S3：采用反距离加权IDW方法，对由KED与TPS方法求出的站点RMSE插值到全部格点，得到KED与TPS方法的逐格点均方根误差R_KED和R_TPS，进而根据二者数值的倒数，计算出KED和TPS在整个区域每个格点上的加权平均权重W_KED、W_TPS；

S4：利用权重值W_KED、W_TPS，对P_KED与P_TPS进行加权平均计算，得到逐日降水的加权平均插值格点数据CI；

S5：计算加权平均插值格点数据CI与逐日降水观测数据P在各站点上的逐日误差，并对站点误差采用IDW插值，得到逐格点的误差数据ERRO；

S6：利用逐格点的误差数据ERRO，对逐日降水加权平均插值格点数据CI进行修正，得到最终的逐日降水综合插值格点数据CCI。

2.如权利要求1所述的一种逐日降水数据综合插值方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：

S1.1：在数据服务平台下载空间分辨率为30m×30m的数字高程数据ASTGTM2_DEM，利用ArcGIS中的Aggregate工具聚合为待插值格点空间分辨率；

S1.2：根据研究区域内生成的所需空间分辨率的待插值点经纬度信息，并利用ArcGIS中的Extract Value to Points工具提取待插值点及N个站点对应高程；

S1.3：将N个站点的站点号、经纬度、高程、年、月、日及 日降水量一一对应，得到全站点降水信息表；

S1.4：对逐日降水观测数据P进行外部漂移克里金插值方法KED和薄板样条插值方法TPS逐日插值计算，得到逐日降水格点数据P_KED、P_TPS。

3.如权利要求2所述的一种逐日降水数据综合插值方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：

S2.1：将N个站点数据按纬度由小到大排序，按1-6循环标号，得到6组P1～P6含N/6个空间分布均匀的站点；

S2.2：参照步骤S1.4的方法，分6次，每次利用P1～P6中的5组站点逐日降水数据，分别采用KED和TPS方法进行插值，得到6组KED插值结果KED1-KED6和6组TPS值结果TPS1～TPS6；

S2.3：对KED1～KED6、TPS1～TPS6分别计算其在每次未参与插值计算的那1组站点处的均方根误差，综合后得到在全部6组共N个站点上的KED、TPS插值均方根误差A_KED、A_TPS。

4.如权利要求3所述的一种逐日降水数据综合插值方法，其特征在于，所述步骤S3需要对站点均方根误差A_KED、A_TPS进行插值，并计算加权平均所占权重，具体包括以下步骤：

S3.1：用反距离加权IDW方法对A_KED、A_TPS进行空间插值，得到KED和TPS在所有格点[i,j]上的均方根误差R_KED[i,j]，R_TPS[i,j]；

S3.2：根据R_KED[i,j]，R_TPS[i,j]的数值倒数，逐网格计算P_KED和P_TPS的权重W_KED[i,j]、W_TPS[i,j]，计算公式如下：

其中，i表示格点所在行数，j表示格点所在列数。