【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体涉及一种考虑降水历时的雨量插值方法。
技术介绍
1、降水插值是指利用已知的降水数据来估计未知区域的降水情况。现有的降水插值方法中，主要分为以下几种：
2、线性插值：假设降水在一天中均匀分布。但这种方法不考虑降水事件的实际发生时间和持续时间，因此不够准确。
3、随机生成法：使用概率分布(如泊松分布或指数分布)来随机生成小时降水量，基于观测数据中的降水频率和强度。这种方法可以模拟降水的偶然性和不均匀性，但需要足够的历史数据来建立概率模型。
4、气候统计方法：分析历史气候数据，确定特定时间段内的降水概率和强度分布，然后将日降水数据分配到各小时。这种方法考虑了降水的季节性和日变化特征，但计算复杂度较高。
5、模型驱动方法：使用高分辨率的天气预报模型或气候模型的输出，通过动力降尺度来估计小时降水。这种方法可以提供关于降水过程物理机制的详细信息，但需要昂贵的计算资源和专业的技术支持。
6、人工神经网络和机器学习方法：使用深度学习算法(如循环神经网络)来预测小时降水，这些算法可以从大量的历史数据中学习降水模式。这种方法可以非常精确地模拟复杂的降水过程，但需要大量的训练数据和高性能的计算设施。
技术实现思路
1、针对现有技术中的问题，本专利技术提供了一种考虑降水历时的雨量插值方法，旨在解决现有降水数据时间插值方法中存在的局限性。
2、本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种考虑降水历时的
4、s1：采集研究区域的逐日降水数据和逐三小时降水数据；
5、s2：根据逐日降水数据和逐三小时降水数据识别日降水变化趋势；
6、s3：逐格点读入每个地理位置点各个时刻的降水数据，结合地区气候态的降水数据，计算与该计算格点气候态降水趋势相同且降水量差异小于设定值的相似降水日，对应找到相似降水日逐三小时降水数据中与该计算格点对应的逐三小时降水量，构建该计算格点的相似降水日序列，计算找到的对应的逐三小时降水量占当日总降水量的比例，整合形成气候态逐三小时数据组；
7、s4：将气候态逐三小时数据组做平均，得到气候态逐三小时平均降水比例；
8、s5：将得到的气候态逐三小时降水比例分别乘以当日降水量，得到重建的气候态逐三小时降水数据。
9、作为优选，s2中为了记录每个时间点的降水趋势，初始化一个与降水数据同维度的字符串数组，通过比较计算日前后日的降水量来确定降水变化趋势，根据比较结果，将降水变化趋势标记为递增、递减或稳定。
10、具体做法为假设一个7日降水量序列(如[10,12,9,14,14,8,10])，需创建一个与其同维度的字符串数组，用于标记降水趋势。通过比较每日与前一日的降水量，若上升则标记为“递增”，下降为“递减”，相同则为“稳定”。最终生成的数组如["","递增","递减","递增","稳定","递减","递增"]，以此记录每日的降水变化趋势。
11、作为优选，s1中采集的研究区域的逐日降水数据和逐三小时降水数据包括近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率，采集数据的时间分辨率为3小时，水平空间分辨率为0.1°。
12、作为优选，采集的数据来自于中国区域地面气象要素驱动数据集。
13、作为优选，s3中降水量差异小于或等于1％的为相似降水日。
14、作为优选，s3中找到大于十个相似的对应的逐三小时降水量即开始计算每个相似降水日逐三小时降水占该相似降水日降水量的比例。
15、需要十个样本是为了确保样本的显著性。本研究的核心是挑选具有显著性的样本作为一个数据组。相似降雨的的挑选指标严苛，故挑选出的相似降水日数量并不多。10个相似降水日的选择可以保证数据的显著性。
16、综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
17、1.本专利技术与传统方法相比，在降水预测精度上取得了明显的提升。通过考虑降水历时对降水的影响，本专利技术能够更准确地预测不同地区和季节的降水变化趋势，从而提高了降水预测的准确性和可靠性。
18、2.本专利技术还具有较强的通用性和可扩展性。它可以适用于不同地区、不同季节的降水插值，为气象学、环境科学、农业生产等领域提供了一种简单而有效的降水数据处理工具。
19、3.本专利技术不仅提高了气温预测的准确性和可靠性，还拓展了降水数据的应用领域，为相关领域的研究和应用提供了更加可靠和精确的降水数据支持。
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1.一种考虑降水历时的雨量插值方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑降水历时的雨量插值方法，其特征在于：S2中为了记录每个时间点的降水趋势，初始化一个与降水数据同维度的字符串数组，通过比较计算日前后日的降水量来确定降水变化趋势，根据比较结果，将降水变化趋势标记为递增、递减或稳定。
3.根据权利要求1所述的一种考虑降水历时的雨量插值方法，其特征在于：S1中采集的研究区域的逐日降水数据和逐三小时降水数据包括近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率，采集数据的时间分辨率为3小时，水平空间分辨率为0.1°。
4.根据权利要求3所述的一种虑降水历时的雨量插值方法，其特征在于：采集的数据来自于中国区域地面气象要素驱动数据集。
5.根据权利要求1-4任一项虑降水历时的雨量插值方法，其特征在于：S3中降水量差异小于或等于1％的为相似降水日。
6.根据权利要求1-4任一项所述的一种考虑降水历时的雨量插值方法，其特征在于：S3中找到大于十个相似的对应的逐
...【技术特征摘要】
1.一种考虑降水历时的雨量插值方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑降水历时的雨量插值方法，其特征在于：s2中为了记录每个时间点的降水趋势，初始化一个与降水数据同维度的字符串数组，通过比较计算日前后日的降水量来确定降水变化趋势，根据比较结果，将降水变化趋势标记为递增、递减或稳定。
3.根据权利要求1所述的一种考虑降水历时的雨量插值方法，其特征在于：s1中采集的研究区域的逐日降水数据和逐三小时降水数据包括近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨明祥，马汝轩，李红刚，管镇，王贺佳，周毅，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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