CN105590035B - 一种高精度微波地表发射率的计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高精度微波地表发射率的计算方法，包括：根据所要求的时空分辨率建立规范化的时空物理统一的样本数据集；构建计算地表发射率的模型集；根据所述样本数据集与计算地表发射率的模型集计算得到模拟集；利用线性回归技术根据实测集校正模拟集的系统误差，得到误差校正后的模拟集；采用基于预定可信区间的技术标准选择合适的评价时长；基于贝叶斯理论，采用贝叶斯模型平均的技术方法，用实测集对误差校正后的模拟集进行评价，并得到模拟集中各模型的权重；根据模拟集中各模型的权重结合加权平均法得到地表发射率的计算结果。通过采用本发明公开的方法，可以极大的提高地表发射率的获取精度。

Description

一种高精度微波地表发射率的计算方法
技术领域
本发明涉及地表发射率计算技术领域，尤其涉及一种高精度微波地表发射率的计算方法。
背景技术
提高微波地表发射率的模拟精度和可靠性，对完善陆面同化过程、提高天气预报精度，改进水文和生态环境的模型预报研究都具有重要的意义。微波由于具有独特的优势，可以穿透云雾、雨雪、深入地表提供全天候的工作，更由于其对地表土壤水分含量的独特敏感性，微波频段的地表发射率被越来越多的应用到气候和生态模型中。当前，微波地表发射率是同化各种卫星微波辐射资料所需要的重要参数之一，在数值天气预报模式的初始化中，需要通过最佳方法把卫星辐射观测值同化到数值预报领域中，同化过程中要运用前向模型模拟各种通道的卫星辐射亮度或亮温，而模拟精度受到表面发射率的影响，通常会去除存在较大模拟不确定性的辐射亮度数据。因此，微波地表发射率的精度大大降低了星载卫星微波辐射计资料的利用率。随着卫星数据的获取不断增多,这就需要进一步改进目前的微波地表发射率的实现技术方法并提高精度，进而提高数据利用率。
当前获取地表发射率的技术有两种:物理方法和半经验方法。物理方法侧重于机理研究，输入参数具有明确的物理涵义且理论基础完善；半经验方法结合了理论分析和实验测量，引入经验参数来优化物理方法，同时参数也具有一定的物理涵义。
现在获取地区地表发射率的方法是针对地表情况，要么人为选取一个方法，精度受限且无法提高，要么选取多个方法同时计算，然后取平均值。但是物理方法复杂、输入参数多，部分参数现实中基本无法获取，因此建立完全的物理发射模型是非常困难的。半经验实现方法由于被人为地指定某个特定概率模型而导致其效能与预测能力均减弱，本质上都是对物理过程的近似。实践表明，没有任何一个半经验实现方法能够在任何情况下都提供始终优于其它方法的预报结果。
发明内容
本发明的目的是提供一种高精度微波地表发射率的计算方法，可以极大的提高地表发射率的获取精度。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种高精度微波地表发射率的计算方法，包括：
根据所要求的时空分辨率建立规范化的时空物理统一的样本数据集；
构建计算地表发射率的模型集，该模型集中包含了各种地表发射率模型；
根据所述样本数据集中的输入数据集与模型集计算得到模拟数据集；
利用线性回归技术根据所述样本数据集中实测数据集校正模拟数据集的系统误差，得到误差校正后的模拟数据集；
采用基于预定可信区间的技术标准选择一定的评价时长；
基于贝叶斯理论，采用贝叶斯模型平均的方法，用实测数据集对误差校正后的模拟数据集进行评价，并得到模拟数据集中各模型的权重；
根据模拟数据集中各模型的权重结合加权平均法得到地表发射率的计算结果。
进一步的，所述样本数据集包括：
输入数据集和地表发射率实测数据集；其中，输入数据集是地表温度与水分所需地表状态量的时间序列集，实测数据集是利用辐射计实测的地表发射率实际观测值的时间序列集。
进一步的，所述模拟数据集为利用模型集和输入数据集模拟得到的地表发射率模拟集。
进一步的，所述预定可信区间为90％的可信区间。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，通过校正了系统误差，然后评估不同模拟方法的模拟能力，最后综合多模型优势，进而提高微波地表发射率的模拟和预测精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的一种高精度微波地表发射率的计算方法的流程图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
图1为本发明实施例提供的一种高精度微波地表发射率的计算方法的流程图。如图1所示，其主要包括如下步骤：
步骤11、根据所要求的时空分辨率建立规范化的时空物理统一的样本数据集。
本发明实施例中，所述样本数据集包括：输入数据集和地表发射率实测数据集，输入数据集是地表温度与水分等所需地表状态量的时间序列集，实测数据集是利用辐射计实测的地表发射率实际观测值的时间序列集。
步骤12、构建计算地表发射率的模型集，模型集里面包括各种地表发射率模型。例如，现有的QP模型，QH模型和Wegmuller模型等。
步骤13、根据所述样本数据集里面的输入数据集和上步的模型集计算得到模拟数据集。
本发明实施例中，所述模拟数据集是指：利用模型集和输入数据集模拟得到的地表发射率模拟集，二者是一一对应的。
步骤14、利用线性回归技术根据样本数据集中的实测数据集校正模拟数据集的系统误差，得到误差校正后的模拟数据集。
所述的实测集为实际观测数据，本领域技术人员可以理解，实测集可以通过现有技术来得到。
步骤15、采用基于预定可信区间的技术标准选择一定的评价时长。
所述预定可信区间为90％的可信区间。
本领域技术人员可以理解，所述一定的评价时长可以根据需求来确定。
步骤16、基于贝叶斯理论，采用贝叶斯模型平均的方法，用实测数据集对误差校正后的模拟数据集进行评价，并得到模拟数据集中各模型的权重。
步骤17、根据模拟数据集中各模型的权重结合加权平均法得到地表发射率的计算结果。
本发明实施例的上述方案中，首先校正了各模型的系统误差，然后利用精度不断提高的大量实际观测数据评价各模型，最后将二者结合，从而极大的提高地表发射率的预测和模拟。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种微波地表发射率的计算方法，其特征在于，包括：
根据所要求的时空分辨率建立规范化的时空物理统一的样本数据集；
构建计算地表发射率的模型集，该模型集中包含了各种地表发射率模型；
根据所述样本数据集中的输入数据集与模型集计算得到模拟数据集；
利用线性回归技术根据所述样本数据集中实测数据集校正模拟数据集的系统误差，得到误差校正后的模拟数据集；
采用基于预定可信区间的技术标准选择一定的评价时长；
基于贝叶斯理论，采用贝叶斯模型平均的方法，用实测数据集对误差校正后的模拟数据集进行评价，并得到模拟数据集中各模型的权重；
根据模拟数据集中各模型的权重结合加权平均法得到地表发射率的计算结果；
所述样本数据集包括：
输入数据集和地表发射率实测数据集；其中，输入数据集是地表温度与水分所需地表状态量的时间序列集，实测数据集是利用辐射计实测的地表发射率实际观测值的时间序列集。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模拟数据集为利用模型集和输入数据集模拟得到的地表发射率模拟集。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定可信区间为90％的可信区间。
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