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摘要：本发明提供一种基于虚拟站点的格状遥测雨量和点状实测雨量的融合框架，属于少资料地区降雨估计技术领域。首先，用雨量站把待估计地区划分为多个子区域。其次，针对每一个子区域，由多源格状遥测雨量产品与点状实测雨量空间对比推荐虚拟站点的位置。再次，基于非空间类融合方法估计虚拟站点处的降雨量。最后，利用实际站点和虚拟站点进行空间插值。本发明利用多源格状遥测雨量产品推测虚拟站点的数量、位置和雨量，从而补充了雨量站点缺测的降雨空间分布信息，并削弱了格状遥测产品的不确定性带来的干扰，为获得更高精度的降水空间分布提供了新思路。

主权项：1.一种基于虚拟站点的格状遥测雨量和点状实测雨量的融合框架，其特征在于，包括以下步骤：第一步，根据雨量站点集合G＝[G1，G2，…]，将待估计降雨场的对象地区划分为多个子区域；首先，将对象区域按选定分辨率划分为网格；其次，将由同一组雨量站点控制的网格划分为一个子区域；dc是雨量站点的可控距离，gX代表控制同一子区域的雨量站，它是所有雨量站点的一个子集；对于一个子区域，任一格点x的估计降雨的理论取值范围均是： 其中， 其中，是实际雨量站点Gi的实测雨量值，Gi是格点x控制距离内的实际雨量站点；第二步，针对每一个子区域，推荐所需虚拟站点的数量和位置；其中，虚拟站点的数量和位置由多源格状遥测雨量产品与点状实测雨量做空间比较后推荐；实际雨量超出第一步中理论取值范围的格点均可选取为待补充的虚拟站点，选取超出理论取值范围的最大雨量和最小雨量分别所在的两个格点作为该子区域的虚拟站点；若某子区域存在以下情况：存在部分格点实际雨量小于Pmin，同时存在部分格点实际雨量大于Pmax，则该子区域需在最大雨量和最小雨量分别所在的两个格点补充虚拟站；不存在格点的实际雨量小于Pmin，存在部分格点实际雨量大于Pmax，则该子区域需在最大雨量所在格点补充一个虚拟站；存在格点的实际雨量小于Pmin，不存在格点的实际雨量大于Pmax，则该子区域需在最小雨量所在格点补充一个虚拟站；所有格点的实际雨量均在[Pmin，Pmax]范围内，则该子区域不需补充虚拟站；因此，在每个子区域内需补充虚拟站数量不超过两个；所有降水产品均完成推荐虚拟站点的步骤后，若超过半数产品推荐的虚拟站点位置相同或者相邻，则该位置为最终确定的虚拟站点位置，反之，该子区域不需补充虚拟站点；第三步，利用现有的非空间类融合方法估计虚拟站点处的降雨量，所述的非空间类融合方法的思路可概括为：2.1训练模型基于各类回归分析建立一个因变量与自变量的转化模型，其中，因变量为站点实测雨量，自变量为多源降雨产品在实际站点位置的雨量估计值以及其他相关的协变量； 式中，f·是所训练的转化模型，PG是实际站点G的实测雨量，是降雨产品Si在G处的雨量估计值，AG是与G相关的协变量集合，如地形等信息，ε是模型误差；2.2估计降雨基于训练后的转化模型估计虚拟站点处的降雨量因变量为虚拟站点处的降雨量，自变量为多源降雨产品在虚拟站点位置的雨量估计值以及其他相关的协变量； 式中，降雨产品Si在虚拟站点V处的雨量估计值，AV是与V相关的协变量；第四步，判断目标区域的所有格点距最近雨量站点的距离是否小于第一步中选定的雨量站点可控距离dc，其中雨量站点是实际站点和虚拟站点的总集合G＝[G1，G2，…，V1，V2，…]；若是，则转到第五步；若否，则以站点总集合作为更新后的实际站点集合并转到第一步；第五步，基于现有的空间插值方法，利用实际站点和虚拟站点进行空间插值，得到降雨场。

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百度查询： 大连理工大学 基于虚拟站点的格状遥测雨量和点状实测雨量的融合框架