本发明专利技术公开了一种分层可降水量的校正方法、系统及设备，涉及大气遥感领域，包括：根据与分层可降水量的时间和位置对应的GNSS观测站数据，获取GNSS观测站大气可降水量；将GNSS观测站大气可降水量输入水汽层理模型获得GNSS观测站分层可降水量；确定相同时间下的卫星遥感分层可降水量与GNSS观测站分层可降水量并分别确定两者的对应位置，及获得GNSS观测站分层可降水量对应位置与卫星遥感分层可降水量对应位置的距离小于预设距离的GNSS观测站分层可降水量；根据选出的GNSS观测站分层可降水量，使用线性差分校正模型对卫星遥感技术获得的分层可降水量进行校正。本发明专利技术能通过高时空分辨率的分层可降水量，对遥感卫星传感器探测的分层可降水量产品进行高精度校正。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大气遥感领域，特别涉及一种分层可降水量的校正方法、系统及设备。
技术介绍
1、大气水汽是地球生态系统中重要的温室气体，在气候变化、全球水循环和能量平衡方面起着至关重要的作用。大气可降水量是一种常用的大气水汽含量指标，其表示单位面积上从地球表面至对流层顶部的大气柱所包含的总水汽量。进一步地研究发现，分层可降水量表示特定垂直范围内大气柱的水汽量，能直接描述不同高度层的大气水汽分布与变化情况，为监测极端天气下逐层水汽平流和不稳定性演变提供了有效数据支撑。地球静止轨道卫星搭载的传感器能够监测三个特定垂直区间的分层可降水量，分别为低层区间、中层区间和高层区间的可降水量信息，卫星传感器探测的分层可降水量产品易受云层、降雨以及地表反射的影响，导致其观测精度有限，制约其在大气水汽领域的研究范畴。因此对全球范围内的分层可降水量产品进行精确校正成为卫星遥感水汽探测领域亟待解决的重要问题之一。
2、现有技术中，一种方法是通过高精度的全球导航卫星系统gnss(globalnavigation satellite system)测量的大气可降水量为参考值，通过构建线性校正模型或基于机器学习技术的校正模型，对大气可降水量产品进行校正处理，再经过计算获得分层可降水量。另一种方法是使用无线电探空仪，能够通过垂向积分处理获取分层可降水量信息。
3、但是，gnss能提供高时间分辨率的连续观测但空间分辨率低，无线电探空仪提供高空间分辨率的观测但时间分辨率低，导致遥感卫星传感器探测的分层可降水量精度依然不够理想。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种分层可降水量的校正方法、系统及设备，可以解决现有技术中，存在获取的遥感卫星传感器探测的分层可降水量精度不够理想的问题。
2、本专利技术实施例提供一种分层可降水量的校正方法，包括以下步骤：获取高时空分辨率下包含时间和位置信息的大气可降水量与分层可降水量；并训练根据大气可降水量获取分层可降水量的人工神经网络作为水汽层理模型；根据与分层可降水量的时间和位置对应的gnss观测站数据，获取gnss观测站大气可降水量；将gnss观测站大气可降水量输入水汽层理模型获得gnss观测站分层可降水量；确定相同时间下的卫星遥感分层可降水量与gnss观测站分层可降水量，并分别确定gnss观测站分层可降水量与卫星遥感分层可降水量的对应位置，及获得gnss观测站分层可降水量对应位置与卫星遥感分层可降水量对应位置的距离小于预设距离的gnss观测站分层可降水量；根据获得的gnss观测站分层可降水量，使用线性差分校正模型对卫星遥感技术获得的分层可降水量进行校正。
3、进一步地，所述训练根据大气可降水量获取分层可降水量的人工神经网络作为水汽层理模型，具体步骤包括：获取包含输入层、隐含层和输出层结构的人工神经网络ann；将大气可降水量数据集从人工神经网络ann的输入层输入，通过人工神经网络ann的输出层输出低层可降水量、中层可降水量和高层可降水量，对人工神经网络ann进行训练；将训练后的人工神经网络ann作为水汽层理模型。
4、进一步地，所述线性差分校正模型，公式为：
5、
6、其中，lpwlow、lpwmid和lpwhigh分别表示校正前的卫星遥感技术获得的低层、中层和高层的分层可降水量，alow和blow、amid和bmid、ahigh和bhigh分别表示三种分层可降水量对应的校正模型系数，δlpwlow、δlpwmid、δlpwhigh分别表示三种卫星遥感分层可降水量和对应的gnss观测站分层可降水量的差分校正量。
7、进一步地，所述预设距离为5公里。
8、进一步地，所述获取包含时间和位置信息的大气可降水量与分层可降水量，具体包括：获取含有具体年份、年积日和日积时，以及具体经度、纬度和大地高的大气可降水量和分层可降水量。
9、本专利技术实施例提供一种分层可降水量的校正系统，包括：
10、数据获取模块，用于获取高时空分辨率下包含时间和位置信息的大气可降水量与分层可降水量；并训练根据大气可降水量获取分层可降水量的人工神经网络作为水汽层理模型；分层降水量匹配模块，用于根据与分层可降水量的时间和位置对应的gnss观测站数据，获取gnss观测站大气可降水量；将gnss观测站大气可降水量输入水汽层理模型获得gnss观测站分层可降水量；确定相同时间下的卫星遥感分层可降水量与gnss观测站分层可降水量，并分别确定gnss观测站分层可降水量与卫星遥感分层可降水量的对应位置，及获得gnss观测站分层可降水量对应位置与卫星遥感分层可降水量对应位置的距离小于预设距离的gnss观测站分层可降水量；分层降水量校正模块，用于根据获得的gnss观测站分层可降水量，使用线性差分校正模型对卫星遥感技术获得的分层可降水量进行校正。
11、本专利技术实施例提供一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述的一种分层可降水量的校正方法。
12、本专利技术实施例提供一种分层可降水量的校正方法、系统及设备，与现有技术相比，其有益效果如下：
13、本专利技术根据获得的gnss观测站分层可降水量，使用线性差分校正模型对卫星遥感技术获得的分层可降水量进行校正。校正时，gnss观测站分层可降水量的精确度会影响卫星遥感分层可降水量的精确度，而高时空分辨率的gnss观测站分层可降水量因具有时间上频繁采集数据以及空间上密集采集数据的特点使得数据精度高，因此需要获得高时空分辨率的gnss观测站分层可降水量。通过高时空分辨率下包含时间和位置信息的大气可降水量与分层可降水量训练的水汽层理模型，其获得的分层可降水量具有高时空分辨率，将gnss观测站大气可降水量输入水汽层理模型后，获得的gnss观测站分层可降水量具有高时空分辨率。
14、最终，校正后的卫星遥感技术获得的分层可降水量具有高精度。
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【技术保护点】
1.一种分层可降水量的校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种分层可降水量的校正方法，其特征在于，所述训练根据大气可降水量获取分层可降水量的人工神经网络作为水汽层理模型，具体步骤包括：
3.如权利要求1所述的一种分层可降水量的校正方法，其特征在于，所述线性差分校正模型，公式为：
4.如权利要求1所述的一种分层可降水量的校正方法，其特征在于，所述预设距离为5公里。
5.如权利要求1所述的一种分层可降水量的校正方法，其特征在于，所述获取包含时间和位置信息的大气可降水量与分层可降水量，具体包括：
6.一种分层可降水量的校正系统，其特征在于，包括：
7.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；
【技术特征摘要】
1.一种分层可降水量的校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种分层可降水量的校正方法，其特征在于，所述训练根据大气可降水量获取分层可降水量的人工神经网络作为水汽层理模型，具体步骤包括：
3.如权利要求1所述的一种分层可降水量的校正方法，其特征在于，所述线性差分校正模型，公式为：
4....
【专利技术属性】
技术研发人员：张文渊，高雨，郑南山，王潜心，张书毕，刘洋，彭劲松，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：
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