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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院

摘要：本发明提供了一种兼顾干湿分布和强降水落区的星地降水融合方法和系统，涉及降水定量模拟领域。方法包括：获取预定流域卫星反演、地表雨量站观测降水信息及地理、气象信息，匹配各信息时空尺度；构建RF星地降水融合模型，模拟得到星地降水融合空间分布；筛选有雨无雨的少数类样本过采样生成新样本，构建AdaBoost降水干湿分布辨识模型，模拟得到降水干湿分布；筛选强降水少数类样本过采样生成新样本，构建AdaBoost‑RF强降水落区辨识模型，模拟得到降水落区分布；耦合上述三种分布得到兼顾干湿分布和强降水落区的星地降水融合空间分布，提升了降水融合信息的精度，为防灾减灾等方面提供了有效数据支撑。

主权项：1.一种兼顾干湿分布和强降水落区的星地降水融合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取预定流域下的卫星反演栅格降水观测信息、地理信息、多种气象要素同化信息和地面雨量站点观测信息，匹配各信息的时间尺度和空间尺度；所述地理信息为预定流域下的数字高程DEM数据、经纬度信息；所述气象要素同化信息包括该预定流域下的2米气温、2米比湿、10米风速、地面气压和小时短波辐射；步骤2、设置辅助变量和目标变量，构建RF星地降水融合模型，模拟得到该预定流域下的星地降水融合空间分布；步骤21、以地面雨量站点观测信息作为目标变量，地面雨量站点经纬度对应的卫星反演栅格降水观测信息、数字高程DEM数据、多种气象要素同化信息和经纬度信息为辅助变量；步骤22、构建RF星地降水融合模型，均匀选取70%雨量站点对应的辅助变量作为模型输入，70%雨量站点对应的目标变量作为模型基准，训练RF星地降水融合模型，以模型损失函数最低时作为最优RF星地降水融合模型，以剩余30%的辅助变量和目标变量用于测试最优RF星地降水融合模型；步骤23、设置预定流域内所有栅格中心对应的卫星反演栅格降水观测信息、数字高程DEM数据、多种气象要素同化信息和经纬度信息为全体辅助变量，以其作为参数完备的RF星地降水融合模型的输入，模拟得到预定流域内星地降水融合空间分布；步骤3、根据地面雨量站点观测信息，在单位时间尺度下筛选有雨无雨少数类样本和有雨无雨多数类样本，对所述有雨无雨少数类样本过采样，并将其与所述有雨无雨多数类样本组成降水干湿分布过采样样本；基于所述降水干湿分布过采样样本构建AdaBoost降水干湿分布辨识模型，模拟得到预定流域下的降水干湿分布；步骤4、根据地面雨量站点观测信息，在单位时间尺度下筛选强降水少数类样本和弱降水多数类样本，对所述强降水少数类样本过采样，并将其与所述弱降水多数类样本组成强降水落区过采样样本；基于所述强降水落区过采样样本构建AdaBoost-RF强降水落区辨识模型，模拟得到预定流域下的强降水落区分布；步骤5、耦合所述星地降水融合空间分布、降水干湿分布和强降水落区分布，得到星地降水融合空间分布；步骤51、将强降水落区分布中的强降水落区替换至星地降水融合空间分布的相应位置处，校正得到考虑强降水落区的星地降水融合空间分布；步骤52、通过单位时间尺度下的降水干湿分布×考虑强降水落区的星地降水融合空间分布修正考虑强降水落区的星地降水融合空间分布，得到最终兼顾干湿分布和强降水落区的星地降水融合空间分布。

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百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 兼顾干湿分布和强降水落区的星地降水融合方法和系统