[发明专利]一种基于测雨雷达数据的自动雨量站异常值筛选方法

说明书

本发明公开了一种基于测雨雷达数据的自动雨量站异常值筛选方法，基于全国多普勒雷达体扫反射率及拼图产品对地面自动雨量站进行异常值判断及质量筛选。基于长序列时序站点数据监测筛选明显故障点，基于多层多普勒雷达反射率产品获取不同高度层的反射率三维变化曲面，结合自动雨量站生成的降水量分布立体图，利用曲面相似性匹配算法获取地面雨量计时序监测数据中的奇异变化值，提取出疑似的自动雨量站异常值。建立异常值站点的极值判断集、周边站点判断集、雷达反射率判断集，基于时序数据相似性挖掘算法获取雨量站归一化时序数据与周边站点、雷达反射率网格时序数据的相似度，根据相似度标准对疑似站点异常值进行自动研判，从而获取海量自动雨量站异常值筛选结果，并根据异常站点时序的不同特征给出站点故障类型的初步判断结果。

技术领域

本发明涉及测雨雷达数据应用、地面自动雨量站质量控制领域，具体为一种基于测雨雷达数据的自动雨量站异常筛选方法，基于多层雷达反射率数据和地面站点测值的三维自由曲面相似性、雷达反射率网格和单点的降雨测站时序相似性进行站点异常研判，主要用于海量自动雨量站异常值筛选及大范围高精度小流域面雨量获取，从而为暴雨洪水灾害预报预警提供精确输入。

背景技术

由暴雨引发的洪涝灾害是我国主要自然灾害之一，也是我国防灾减灾长期面对的困难问题。而暴雨洪水灾害防御的中心内容就是精确化降雨监测。降雨信息是影响流域水循环最活跃的因素，为了实现准确、高效的山洪灾害预警预报，准确的降雨信息是最主要的因素之一。

降水具有大量的不确定现象和强烈的时空异质性，通常降水数据的获取是通过该区域雨量站的观测资料，我国目前建设了4万多个多要素降雨自动观测站及30余万个加密山洪降雨监测站，为防汛指挥提供了丰富的数据，是防御山洪和地质灾害的重要设施，基本覆盖我国山洪灾害防治区，但由于区域自动站和山洪站约有92％为无人值守，地处环境复杂，雨量数据故障频发，错误数据造成暴雨洪水风险计算出现失误，影响政府决策，造成重大的社会经济损失。误判主要分为以下七个方面：(1)在实况无降水情况下，出现大范围虚假弱降水站点；(2)在实况有降水情况下，大范围真实降水信息被滤除；(3)在实况区域降水整体偏弱时，真实的强降水中心被滤；(4)在实况区域降水无强降水时，虚假的强降水漏判；(5)日降水累积量偏小；(6)地面站资料缺失；(7)地面站资料的时效性影响。

自动观测站一般建设在乡镇，分布密集，可以检测中小尺度的天气系统，但是这对自动站的雨量数据异常分析来了巨大难度，降水突发性强、时空分布不均匀，很难在一次降雨过程中发现雨量数据是否异常。目前我国依然采用分析过程雨量数据的时空差异性和极值检查方式为主，一方面难以实现对大范围海量自动站的自动判别，一方面自动站都是同自身监测数据进行比较，并未和周边雨量监测情况实现关联，降水数据在时空两个维度上都具有关联性，不能孤立分析，因此经常会出现误判和漏判。故而，对于全国性的暴雨洪水风险监测预警平台而言，现有的常规自动站雨量异常分析方法无法提供高时效、精确的站点异常筛选结果，从而也就无法实现全国大范围内的高精度暴雨洪水风险预报预警。

发明内容

为了克服以上技术缺陷，本发明设计了一种基于测雨雷达数据的自动雨量站异常筛选方法，基于全国多普勒雷达体扫反射率及拼图产品对地面自动雨量站进行异常值判断及质量筛选。基于长序列时序站点数据监测筛选明显故障点，基于多层多普勒雷达反射率产品获取不同高度层的反射率三维变化曲面，结合自动雨量站生成的降水量分布立体图，利用曲面相似性匹配算法获取地面雨量计时序监测数据中的奇异变化值，提取出疑似的自动雨量站异常值。建立异常值站点的极值判断集、周边站点判断集、雷达反射率判断集，基于时序数据相似性挖掘算法获取雨量站归一化时序数据与周边站点、雷达反射率网格时序数据的相似度，根据相似度标准对疑似站点异常值进行自动研判，从而获取海量自动雨量站异常值筛选结果，并根据异常站点时序的不同特征给出站点故障类型的初步判断结果。

为了解决上述存在的技术问题，本发明采用了以下方案：

一种基于测雨雷达数据的自动雨量站异常筛选方法，包括：