【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于熱紅外遙感的，具體涉及一種基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法。
技術(shù)介紹
1、高溫?zé)崂嗽黾恿酥惺畹雀咧滤缆薀嵯嚓P(guān)疾病的風(fēng)險(xiǎn)，加劇基礎(chǔ)疾病的癥狀及發(fā)病率，嚴(yán)重威脅人類生命健康，并對人群生活質(zhì)量、精神健康等方面產(chǎn)生消極影響。此外，高溫?zé)崂诉€導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)、造成運(yùn)輸和能源網(wǎng)絡(luò)中斷、增加森林火災(zāi)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)、加速冰川融化、威脅物種多樣性等等。
2、為了有效應(yīng)對高溫?zé)崂说挠绊懀枰獪?zhǔn)確評估高溫?zé)崂藦?qiáng)度，了解其時(shí)空變化。氣象站點(diǎn)空間分布不均，觀測數(shù)據(jù)的空間表征范圍有限，不能有效反映高溫?zé)崂说目臻g分布特征。氣象再分析資料雖然具有空間連續(xù)的優(yōu)勢，但空間分辨率太低（通常低于10km），難以反映高溫?zé)崂说目臻g細(xì)節(jié)變化。遙感地表溫度空間分辨率高，但是相比氣溫，地表溫度與人類健康和舒適度的關(guān)聯(lián)相對較弱，難以準(zhǔn)確表征高溫?zé)崂藢步】档挠绊憽?/p>
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對傳統(tǒng)的氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)只能反映點(diǎn)尺度的溫度特征、再分析數(shù)據(jù)空間分辨率太低無法精細(xì)反映溫度空間差異、遙感地表溫度和人體健康關(guān)聯(lián)較弱的技術(shù)問題，本專利技術(shù)公開了一種基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，能夠準(zhǔn)確評估高溫?zé)崂藦?qiáng)度，為有效應(yīng)對高溫天氣、保障公共健康提供技術(shù)支撐。
2、本專利技術(shù)公開了一種基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，所述方法包括以下步驟：
3、s1，基于遙感數(shù)據(jù)估算得到無云像元的日最高氣溫，運(yùn)用傅里葉變換擬合得到遙感氣候性氣溫；
4、s2，基于再分析氣溫運(yùn)用傅里葉
5、s3，結(jié)合步驟s1中的遙感氣候性氣溫和步驟s2中的再分析氣溫短期波動，插補(bǔ)云覆蓋導(dǎo)致的有云像元空缺值，重建生成1km分辨率的全天候逐日日最高氣溫；
6、s4，基于遙感全天候氣溫對高溫?zé)崂藦?qiáng)度進(jìn)行定量評估。
7、作為其中的一種優(yōu)選例，步驟s1中，基于遙感數(shù)據(jù)估算得到無云像元的逐日最高氣溫的過程包括以下步驟：
8、以氣象站點(diǎn)觀測日最高氣溫為因變量，以站點(diǎn)對應(yīng)遙感像元的地表溫度、植被指數(shù)ndvi、水體指數(shù)mndwi、黑空反照率數(shù)據(jù)albedo、累積下行短波輻射dsr、不透水面蓋度isc、年積日doy和高程值為空間自變量，分別采用隨機(jī)森林、cubist和xgboost這3種機(jī)器學(xué)習(xí)方法分別構(gòu)建用于氣溫估算的隨機(jī)森林模型、cubist模型和xgboost模型；
9、在擬合過程中，對隨機(jī)森林模型、cubist模型以及xgboost模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)試以優(yōu)化各個(gè)模型，其中，隨機(jī)森林模型的待優(yōu)化參數(shù)為n_estimators和max_features；cubist模型的待優(yōu)化參數(shù)為鄰域、n_rules和n_committees；xgboost模型的待優(yōu)化參數(shù)為n_estimators、max_depth和learning_rate；
10、通過五折交叉驗(yàn)證法對隨機(jī)森林模型、cubist模型以及xgboost模型的精度進(jìn)行驗(yàn)證，計(jì)算判定系數(shù)r2、平均絕對誤差mae和偏差bias對模型精度進(jìn)行評價(jià)；
11、將精度最高的模型應(yīng)用于空間自變量，估算無云像元的逐日最高氣溫。
12、作為其中的一種優(yōu)選例，步驟s1中，所述遙感數(shù)據(jù)的獲取過程包括：
13、從modis地表溫度產(chǎn)品mod11a1中提取1km分辨率逐日日間地表溫度，并利用qc質(zhì)量控制波段選取高質(zhì)量的晴空像元；從modis反射率產(chǎn)品mod09a1中提取500m分辨率8天合成綠波段和短波紅外1波段的反射率，通過波段運(yùn)算得到水體指數(shù)mndwi；從mod13q1產(chǎn)品中提取250m分辨率16天合成植被指數(shù)ndvi；從modis反照率產(chǎn)品mcd43a3中提取500m分辨率月合成黑空反照率數(shù)據(jù)albedo；基于clcd_v01土地覆蓋數(shù)據(jù)集計(jì)算不透水面蓋度isc；從srtmdem中提取30m分辨率高程數(shù)據(jù)；從era5-land中提取0.1°分辨率的逐日日最高氣溫和累積下行短波輻射dsr；所有空間數(shù)據(jù)均重采樣到日尺度和1km空間分辨率，與modis地表溫度數(shù)據(jù)保持一致；其中，水體指數(shù)mndwi的計(jì)算公式為：
14、；
15、式中，為綠波段反射率，為短波紅外1波段反射率。
16、作為其中的一種優(yōu)選例，步驟s1中，運(yùn)用傅里葉變換擬合得到遙感氣候性氣溫的過程包括以下步驟：
17、基于遙感估算得到的無云像元日最高氣溫逐像元逐年運(yùn)用傅里葉變換擬合得到遙感氣候性氣溫：
18、；
19、式中，為擬合得到的第天的遙感氣候性氣溫；為遙感年平均氣溫；為擬合模型的諧波數(shù)量；、和分別為諧波的振幅、頻率和相位，其值通過最小二乘法由無云像元的遙感日最高氣溫?cái)M合得到。
20、步驟s2進(jìn)一步包括：
21、對era5-land提取的無云像元再分析日最高氣溫逐像元逐年運(yùn)用傅里葉變換擬合得到再分析氣候性氣溫；
22、；
23、式中，為擬合得到的第天的再分析氣候性氣溫；為再分析年平均氣溫；為擬合模型的諧波數(shù)量；、和分別為諧波的振幅、頻率和相位，其值通過最小二乘法由無云像元的再分析日最高氣溫?cái)M合得到；
24、根據(jù)era5-land再分析日最高氣溫與擬合得到的再分析氣候性氣溫之間的差值，得到受天氣影響的再分析氣溫短期波動：
25、；
26、式中，為第天的再分析氣溫短期波動，為第天的era5-land再分析日最高氣溫，為擬合得到的第天的再分析氣候性氣溫。
27、作為其中的一種優(yōu)選例，步驟s3中，采用下述公式計(jì)算得到有云像元日最高氣溫，插補(bǔ)云覆蓋導(dǎo)致的有云像元空缺值：
28、；
29、式中，為第天的有云像元遙感日最高氣溫；為擬合得到的第天的遙感氣候性氣溫；為第天的再分析氣溫短期波動。
30、步驟s4進(jìn)一步包括：
31、基于遙感全天候氣溫計(jì)算包括高溫日數(shù)、高溫有效積溫、熱浪累計(jì)日數(shù)和熱浪最長持續(xù)時(shí)間在內(nèi)的熱指數(shù)，對高溫?zé)崂藦?qiáng)度進(jìn)行定量評估。
32、本專利技術(shù)的有益效果為：
33、本專利技術(shù)的基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，利用遙感數(shù)據(jù)通過“無云像元估算-有云像元插補(bǔ)”框架重建得到高分辨率全天候逐日日最高氣溫，再基于遙感全天候氣溫計(jì)算熱指數(shù)對高溫?zé)崂藦?qiáng)度進(jìn)行定量評估。本專利技術(shù)通過遙感估算和重建生成的氣溫具有時(shí)空連續(xù)且空間分辨率高的優(yōu)勢，能夠更細(xì)致、準(zhǔn)確地評估高溫?zé)崂藦?qiáng)度，為應(yīng)對高溫影響、保障公共健康提供技術(shù)支撐。經(jīng)實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明，本專利技術(shù)提出的方法可以有效用于高溫?zé)崂说亩吭u估與監(jiān)測。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于，步驟S1中，基于遙感數(shù)據(jù)估算得到無云像元的逐日最高氣溫的過程包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于，步驟S1中，所述遙感數(shù)據(jù)的獲取過程包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于，步驟S1中，運(yùn)用傅里葉變換擬合得到遙感氣候性氣溫的過程包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于，步驟S2進(jìn)一步包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于，步驟S3中，采用下述公式計(jì)算得到有云像元日最高氣溫，插補(bǔ)云覆蓋導(dǎo)致的有云像元空缺值：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于，步驟S4進(jìn)一步包括：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于，步驟s1中，基于遙感數(shù)據(jù)估算得到無云像元的逐日最高氣溫的過程包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于，步驟s1中，所述遙感數(shù)據(jù)的獲取過程包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遙感估算和重建氣溫的高溫?zé)崂嗽u估方法，其特征在于...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：徐永明，許塵璐，莫亞萍，辛燕，吉蒙，祝善友，
申請(專利權(quán))人：南京信息工程大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。