一种多源海面风场的融合方法和装置的制造方法

一种多源海面风场的融合方法和装置的制造方法
【专利摘要】本发明提供了一种多源海面风场的融合方法和装置，包括：获取包括多个星载微波遥感器采集的海面风场数据和/或多个再分析气象海面风场数据的多源海面风场数据；根据预设时空分辨率分别对每一个星载微波遥感器获取的海面风场数据进行网格化处理，得到对应的多个等经纬度的海面风场数据；利用时空插值算法对所有的等经纬度的海面风场数据进行插值计算，得到融合海面风场数据；其能发挥多源卫星的协同观测的优势，通过卫星遥感风场数据和/或再分析气象风场数据融合构建的融合海面风场数据能够在保留中小尺度特征信息的前提下，有效提高海面风场数据的覆盖范围及时空分辨率，可更好地满足数值天气预报、海洋预报研究及海洋中小尺度系统研究的需求。
【专利说明】
一种多源海面风场的融合方法和装置
技术领域
[0001] 本发明涉及海洋微波遥感技术领域，具体而言，涉及一种多源海面风场的融合方 法和装置。
【背景技术】
[0002] 海洋表面风矢量是影响海浪、海流、水团的活跃因子和海洋动力学的基本参数，其 在提高全球大气、海洋动力学预报模式的准确性等研究中有着重要的价值。同时，海面风矢 量也是影响航海、海上作业、渔业生产等的主要因素，掌握海面风场是优化航线、航路保证、 避免台风、搜索和救援工作的关键，因此，海面风矢量的观测具有重要意义。
[0003] 卫星遥感以大面积的同步测量、获取速度快、覆盖范围大、时空分辨率高、可连续 观测等优点而成为目前全球风矢量观测的主要手段。其中，星载微波散射计以其能够在晴 空和有云条件下全天候提供海面风矢量(包括风速和风向）观测数据等特点成为目前为止 获取全球海洋风矢量最主要的微波遥感器。自1978年美国发射了第一个搭载业务化运行散 射计的卫星Seasat以来，卫星遥感海面风场观测技术得到长足发展，已有包括ERS-1/SCAT (1991.07.17~1996.06)、ERS-2(1995.04.21~2001.01)、ADE0S-I/NSCAT(1996.08.17~ 1997.06.30)、QuikSCAT(1999.06.19~2009.11.23)、ADE0S-II/SeaWinds(2002.12.14~ 2003 · 10 · 23)、Met0p-A/ASCAT(2006 · 10 · 19)、HY-2/SCAT等在内的多个星载微波散射计和星 载微波辐射计业已投入业务化运行，极大的提高了全球海面风场观测能力。
[0004] 基于上述卫星遥感的方式，目前均是使用单星进行海面风矢量(或者海面风速）的 观测，而随着科技的不断进步，进一步了解大气耦合系统以及发展数值天气预报和海洋预 报对海面风场观测数据的观测精度和时空分辨率提出了越来越高的要求，有些应用要求时 间分辨率和空间分辨率分别达到6h和50km，此时，仅仅依靠单颗卫星的观测数据已难以满 足上述需求。以HY-2卫星散射计数据产品为例，尽管其L2B级风场产品可提供中小尺度海洋 和大气的精细化特征，但该海面风场数据产品按轨道存储，风矢量单元空间分布不均匀、每 天观测区域不固定，在中低炜区域过境的次数通常为一天两次，覆盖全球一次约需3天，其 单星数据难以满足高时空分辨率的海面风场观测需求。
[0005] 发明人在研究中发现，现有技术中依靠单颗卫星的观测数据已无法满足高观测精 度和高时空分辨率的高要求。

【发明内容】

[0006] 有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种多源海面风场的融合方法和装置， 以有效提高海面风场数据的覆盖范围及时空分辨率。
[0007] 第一方面，本发明实施例提供了一种多源海面风场的融合方法，所述方法包括：
[0008] 获取多源海面风场数据;所述多源海面风场数据包括:多个星载微波遥感器采集 的海面风场数据和/或多个再分析气象海面风场数据;其中，所述星载微波遥感器包括星载 微波散射计和/或星载微波辐射计;所述海面风场数据包括:风速数据和/或风向数据;所述 再分析气象海面风场数据为等经炜度的海面风场数据；
[0009] 根据预设时空分辨率分别对每一个所述星载微波遥感器获取的所述海面风场数 据进行网格化处理，得到分别对应于每个星载微波遥感器的等经炜度的海面风场数据；
[0010] 利用时空插值算法对所有的所述等经炜度的海面风场数据进行插值计算，得到融 合海面风场数据;其中，所述融合海面风场数据包括:风速融合数据和风向融合数据。
[0011] 结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所 述利用时空插值算法对所有的所述等经炜度的海面风场数据进行插值计算之前，还包括：
[0012] 利用线性插值方法对每一个所述再分析气象海面风场数据进行插值处理，得到所 述预设时空分辨率的海面风场数据。
[0013] 结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种 可能的实施方式，其中，所述利用时空插值算法对所有的所述等经炜度的海面风场数据进 行插值计算，得到融合海面风场数据，包括：
[0014] 利用预先制作的自适应滑动网格窗口查找表，计算所述每一个所述等经炜度的海 面风场数据的搜索范围；
[0015] 分别查找所述获取的每一个所述等经炜度的海面风场数据在其对应的所述搜索 范围内的有效观测数据；
[0016] 利用时空插值算法对所有有效观测数据进行插值计算，得到融合海面风场数据。
[0017] 结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种 可能的实施方式，其中，预先制作自适应滑动网格窗口查找表的方法，包括：
[0018] 遍历标准网格中炜度对应的第一维度，计算每个炜度对应的相关自适应滑动网格 窗口大小；
[0019] 根据标准网格中所有炜度对应的相关自适应滑动网格窗口大小，制作每一个所述 等经炜度的海面风场数据的自适应滑动网格窗口查找表。
[0020] 结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种 可能的实施方式，其中，所述遍历标准网格中炜度对应的第一维度，计算每个炜度对应的相 关自适应滑动网格窗口大小，包括：
[0021 ] 按照以下公式计算所述标准网格中每个网格单元对应的炜度：lat_real = i_lat/ 4-90.125;其中，lat_real表示网格单元对应的炜度；i_lat表示网格单元对应的行号，所述 行号为存储网格化数据的预设数组中第一维度下标号；
[0022] 按照以下公式计算与所述网格单元的行号相邻的多个网格单元的中心位置之间 的球面距离11&匕61'_(1丨8七&1106(；[_1&1：);
[0023] 按照以下公式计算与每个网格单元的行号关联的炜度相对应的相关半径：eff_ win(i_lat) = 25/naber_distance(i_lat);其中，eff_win(i_lat)表不与网格单元的行号 关联的炜度相对应的相关半径；
[0024] 按照以下公式计算与每个网格单元的行号关联的炜度相对应的自适应滑动网格 窗口大小：eff_win(i_lat) = round(l/eff_win(i_lat));其中，efT_grid(i_lat)表不与网 格单元的行号关联的炜度相对应的自适应滑动网格窗口大小。
[0025] 结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种 可能的实施方式，其中，所述海面风场包括风速数据时，利用时空插值算法对所有海面风速 有效观测数据进行插值计算，得到融合海面风速数据，包括：
[0026] 按照以下公式计算所有海面风速有效观测数据的权重值：
[0027]
[0028] 按照以下公式计算所有海面风速有效观测数据的融合海面风速数据：
[0029]
式中，下标0表示待插值点，（XQ,y〇,t〇)表示待插值点的时空 坐标，Intimate表示待插值点的插值估算结果；下标k表示观测数据点，（Xk , yk , tk)表示1^点的 时空坐标，Wk表示在k点的权重，Uk表示在k点的观测值，R和T分别是空间和时间上相关半径 大小，N为相关半径内有效数据点的数量;wk由时空相关半径以及待插值点到观测点之间的 时空距离共同决定。
[0030] 结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第六种 可能的实施方式，其中，所述海面风场包括风速数据和风向数据时，所述利用预先制作的自 适应滑动网格窗口查找表，计算所述每一个所述等经炜度的海面风场数据的搜索范围，包 括：
[0031] 将每一个网格化处理得到的等经炜度的包括风速数据和风向数据的海面风场数 据均转换为U、V数据；
[0032] 利用预先制作的自适应滑动网格窗口查找表，分别计算每一组所述U、V数据的搜 索范围。
[0033] 结合第一方面的第六种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第七种 可能的实施方式，其中，利用时空插值算法对所有包括风速数据和风向数据的有效观测数 据进行插值计算，得到融合海面风向数据，包括：
[0034]按照以下公式计算所有包括风速数据和风向数据的有效观测数据的权重值：
[0035]
[0036] 按照以下公式计算所有包括风速数据和风向数据的有效观测数据的U、V数据：
[0037]
式中，下标0表示待插值点，（XQ,y〇,t〇)表示待插值点的时空 坐标，Intimate表示待插值点的插值估算结果；下标k表示观测数据点，（Xk , yk , tk)表示1^点的 时空坐标，Wk表示在k点的权重，Uk表示在k点的观测值，R和T分别是空间和时间上相关半径 大小，N为相关半径内有效数据点的数量;wk由时空相关半径以及待插值点到观测点之间的 时空距离共同决定；
[0038] 按照以下公式对所述U、V数据进行计算，得到融合海面风向数据:blend_wind_dir (i，j)=90-atan2(V(I, j)，U(I，j))/pi*180;其中，blend_wind_dir(i，j)表示：行号为i、列 号为j的网格单元包括的融合海面风向数据；j表示网格单元对应的列号，所述列号为存储 网格化数据的预设数组中第二维度下标号。
[0039]第二方面，本发明实施例还提供了一种多源海面风场的融合装置，所述装置包括：
[0040] 获取模块，用于获取多源海面风场数据;所述多源海面风场数据包括:多个星载微 波遥感器采集的海面风场数据和/或多个再分析气象海面风场数据;其中，所述星载微波遥 感器包括星载微波散射计和/或星载微波辐射计;所述海面风场数据包括:风速数据和/或 风向数据;所述再分析气象海面风场数据为等经炜度的海面风场数据；
[0041] 网格化处理模块，用于根据预设时空分辨率分别对每一个所述星载微波遥感器获 取的所述海面风场数据进行网格化处理，得到分别对应于每个星载微波遥感器的等经炜度 的海面风场数据；
[0042] 第一插值计算模块，用于利用时空插值算法对所有的所述等经炜度的海面风场数 据进行插值计算，得到融合海面风场数据;其中，所述融合海面风场数据包括:风速融合数 据和风向融合数据。
[0043] 结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所 述装置还包括：
[0044] 第二插值计算模块，用于利用线性插值方法对每一个所述再分析气象海面风场数 据进行插值处理，得到所述预设时空分辨率的海面风场数据。
[0045] 本发明实施例提供的一种多源海面风场的融合方法和装置，包括:获取多源海面 风场数据;根据预设时空分辨率分别对每一个星载微波遥感器获取的海面风场数据进行网 格化处理，得到分别对应于每个星载微波遥感器的等经炜度的海面风场数据;利用时空插 值算法对所有的等经炜度的海面风场数据进行插值计算，得到融合海面风场数据;与现有 技术中依靠单颗卫星的观测数据已无法满足高观测精度和高时空分辨率的高要求相比，其 能发挥多源卫星的协同观测的优势，通过多源卫星遥感海面风场数据和/或再分析气象海 面风场数据融合构建的融合海面风场数据能够在保留中小尺度特征信息的前提下，有效提 高海面风场数据的覆盖范围及时空分辨率，可更好地满足数值天气预报、海洋预报研究及 海洋中小尺度系统研究的需求。
[0046]为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合 所附附图，作详细说明如下。
【附图说明】
[0047]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附 图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对 范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这 些附图获得其他相关的附图。
[0048]图1示出了本发明实施例所提供的一种HY2-散射计观测海面风场数据的观测几何 的不意图；
[0049] 图2示出了本发明实施例所提供的一种风矢量单元及风矢量单元坐标空间示意 图；
[0050] 图3示出了本发明实施例所提供的一种多源海面风场的融合方法的流程图；
[0051] 图4示出了本发明实施例所提供的另一种多源海面风场的融合方法的流程图；
[0052] 图5示出了本发明实施例所提供的另一种多源海面风场的融合方法的流程图；
[0053] 图6示出了本发明实施例所提供的一种多源海面风场的融合装置的结构示意图；
[0054] 图7示出了本发明实施例所提供的另一种多源海面风场的融合装置的结构示意 图。
【具体实施方式】
[0055] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实 施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的 实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实 施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所 有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0056]考虑到基于卫星遥感的方式使用单星进行海面风矢量(或者海面风速）的观测，而 随着科技的不断进步，进一步了解大气耦合系统以及发展数值天气预报和海洋预报对海面 风场观测数据的观测精度和时空分辨率提出了越来越高的要求，有些应用要求时间分辨率 和空间分辨率分别达到6h和50km，此时，仅仅依靠单颗卫星的观测数据已难以满足上述需 求。
[0057]以HY-2卫星散射计数据产品为例，尽管其L2B级风场产品可提供中小尺度海洋和 大气的精细化特征，但该海面风场数据产品按轨道存储，风矢量单元空间分布不均匀、每天 观测区域不固定，在中低炜区域过境的次数通常为一天两次，覆盖全球一次约需3天，其单 星数据难以满足高时空分辨率的海面风场观测需求。
[0058]基于此，本发明实施例提供了一种多源海面风场的融合方法和装置，其对不同传 感器、不同卫星观测平台、不同观测时间、不同时空分辨率、不同误差特征的多源卫星遥感 观测海面风场观测数据进行再处理，发挥多源卫星的协同观测的优势，形成网格化的标准 数据产品，方便进一步做卫星监测要素的诊断分析与应用。本发明实施例中的数据融合是 处理上述问题的有效方法之一，通过多源卫星遥感海面风场数据融合构建的融合风场能够 在保留中小尺度特征信息的前提下，有效提高海面风场数据的覆盖范围及时空分辨率，可 更好地满足数值天气预报、海洋预报研究及海洋中小尺度系统研究的需求;下面通过实施 例进行描述。
[0059]首先先对本发明实施例会涉及HY-2散射计、HY-2散射计数据产品和风矢量单元网 格坐标系进行说明：
[0060] 1、ΗΥ-2散射计简介
[0061] 2012年8月发射的海洋二号，搭载有我国第一个可业务化运行的微波散射计HY2- SCAKHYS-SCAT主要用于全球海面风场观测，测风风速范围为4~24m/s，风速精度为2m/s或 10% ;风向测量范围为0~360°，风向精度为±20° AY2-SCAT工作频率为13.256GHz，采用笔 形波束圆锥扫描方式，通过笔形波束以固定仰角围绕天底方向旋转，在卫星平台顺轨方向 的运动中形成一定的地面覆盖刈幅(如图1.a所示）；散射计系统包括VV和HH两个极化方式， 分别以不同入射角进行观测，在平台的运动过程中对同一分辨单元可获取不同极化方式， 不同入射角度的多次测量结果(如图l.b所示），以克服海面风场方向反演的多值模糊问题。 其中内波束采用HH极化方式，入射角为41°，对应地面足印大小约为23kmX31km，XU幅宽度 为1400km。外波束采用VV极化方式，入射角为48°，对应地面足印大小约为25kmX38km，XlJ幅 宽度为1700km。
[0062] 2、HY_2散射计数据产品简介
[0063]海洋二号卫星散射计目前可提供的数据产品分为L1B级产品数据产品、L2A级数据 产品、L2B级数据产品和L3级数据产品。与本发明实施例相关的为L1B级数据和L2A级数据。 本发明实施例解决的问题是从L1B级数据文件到L2A级数据产品生产过程中的海冰标识问 题。
[0064]其中，L1B数据为以遥测帧的时间为顺序进行存储的散射计观测数据。每个遥测帧 包括96个散射计测量脉冲，每个测量脉冲包括后向散射系数，每个脉冲足迹的地理位置、以 及用来描述测量数据的质量和不确定性等信息的参数，同时该数据文件中还包含通过GPS 数据获取的星下点轨迹的经炜度信息。
[0065] L2A产品文件包括卫星平台在一个空间轨道内获得的每个雷达后向散射sigmaO测 量值。此外，L2A产品也包含一些与每个sigmaO测量值相对应的辅助数据元素。这些辅助数 据元素列出了每个sigmaO测量值的位置、质量、以及不确定性等相关信息。L2A产品中的 sigmaO以风矢量单元进行分组。每一个风矢量单元行对应地面测量刈幅的一个交轨切割。 每一个L2A风矢量单元都是一个25km的正方形。因此，需要1624个风矢量单元行完成对地球 的一次完整覆盖。
[0066] L2B产品数据文件，以轨道为单位进行组织，即每个轨道的风矢量测量数据构成一 个L2B文件。L2B产品中的每个数据元素都可以通过风矢量单元的行、列号进行索引。L2B风 矢量单元行的延伸方向与星下线相垂直，列的延伸方向与星下线方向相一致。L2B处理软件 利用每个风矢量单元中的sigmaO测量值和方位角、入射角、极化等辅助信息通过反演得到 一组风矢量可能解，这些风矢量可能解被称为模糊解，然后再利用模糊去除算法来确定唯 一的风矢量解，最后利用DIR算法对模糊去除算法选出的风矢量解作进一步优化处理。L2B 产品中最多给出4个风速、风向模糊解，并按似然值由高到低的顺序排列。
[0067] 其中，上述每个L2B文件中包含1624X76个风矢量单元，记录每个风矢量单元的位 置(经炜度）、风速、风向和其它相关的辅助信息。L2B级数据以风矢量单元为单位进行存储， 每个L2B文件包含一个完整轨道(卫星绕地球一圈，覆盖宽度为1750km)观测获得的所有风 矢量单元。
[0068] HY-2A散射计Level3数据以0.25° X 0.25°大小的网格形式提供每天的全球海面风 场数据。
[0069] L3产品中的每个数据元素用一个单独的SDS对象进行存储。每个SDS对象是一个三 维数组。其中，第一维表示网格单元的行号，第二维表示网格单元的列号，第三维表示升轨 和降轨。网格单元的行和列分别对应炜度和经度方向。当网格单元大小为0.25° X0.25°时， 行和列的总数分别为720和1440。网格单元行号与列号的编排顺序分别为从南向北和从西 向东，起始点分别为炜度-90°和经度0°。
[0070] 上述L3级数据产品为全球网格化风速与风向产品，每个网格单元大小为0.25° X 0.25°，该数据产品把单天的所有L2B级数据产品从风矢量单元投影到等经炜度网格。
[0071] 3、风矢量单元网格坐标系
[0072] 对sigmaO测量单元沿地面轨迹坐标的面元匹配方法要求能够简化计算，因此，海 洋二号微波散射计采用了一种较为方便的网格模型，以星下点轨迹为中心，以顺轨向及交 轨向坐标来表示指定位置，采用25kmX25km的分辨率进行重采样。该坐标系的原点设置为 HY2-SCAT (即海洋二号散射计)轨道的边界，即炜度最南端星下点的对应点。由于HY2-SCAT 的刈幅足够窄，因此，可忽略"经度"在刈幅边缘的压缩。该模型可视为一严格的矩形网格， 这样处理也可简化计算。为描述方便，将该网格坐标体系记为风矢量单元空间，具体参考图 2所示。
[0073] 本发明实施例提供了一种多源海面风场的融合方法，参考图3,所述方法包括如下 步骤：
[0074] S101、获取多源海面风场数据;所述多源海面风场数据包括:多个星载微波遥感器 采集的海面风场数据和/或多个再分析气象海面风场数据;其中，所述星载微波遥感器包括 星载微波散射计和/或星载微波辐射计;所述海面风场数据包括:风速数据和/或风向数据； 所述再分析气象海面风场数据为等经炜度的海面风场数据。
[0075] 本发明实施例中的多源海面风场数据，可以是通过星载微波遥感器采集的海面风 场数据，也可以直接或者间接的从第三方平台（如气象局)等获取的再分析气象海面风场数 据;其中，上述星载微波遥感器可以单独包括星载微波散射计（即主动遥感器），也可以单独 包括星载微波辐射计（即被动遥感器），还可以既包括星载微波散射计，又包括星载微波辐 射计。
[0076] 其中，通过星载微波遥感器采集数据要想参与后续计算，需要先进行网格化处理； 而从第三方平台获取的再分析气象海面风场数据(如NCEP数值预报产品）本身就是网格化 数据，故在对其进行后续处理时，无需对其进行网格化处理。
[0077] 当多源海面风场数据只包括通过星载微波辐射计采集的海面风场数据时，由于辐 射计不能测得海面风向，故，对应的，海面风场数据只包括风速数据。在只要包括了星载微 波散射计采集的海面风场数据，以及再分析气象海面风场数据时，海面风场数据则既包括 风速数据，又包括风向数据。
[0078] 而上述多源海面风场数据，可以只包括通过星载微波遥感器采集的海面风场数 据，也可以既包括通过星载微波遥感器采集的海面风场数据，也包括直接从第三方平台（如 气象局)等获取的再分析气象海面风场数据。
[0079] 并且，上述多源海面风场数据的具体获取渠道以及具体的数量可以根据需要任意 选择，本发明实施例对此不做具体限制。
[0080] S102、根据预设时空分辨率分别对每一个所述星载微波遥感器获取的所述海面风 场数据进行网格化处理，得到分别对应于每个星载微波遥感器的等经炜度的海面风场数 据。
[0081] 具体的，为了使通过星载微波遥感器采集数据参与后续的计算过程，需要对这些 数据进行网格化处理;而上述预设时空分辨率可以根据需要进行设定;本发明实施例中设 定时间分辨率为24h，空间分辨率为25kmX25km。并设定数组blend_wind_speed(720，1440， 2)来存储标准网格化融合风场产品风速(即网格化处理后的海面风场数据中的风速数据）， 设定数组blend_wind_dir (720，1440，2)存储标准网格化融合风场产品风向（即网格化处理 后的海面风场数据中的风向数据）。其中，上述数组中，第一维度对应炜度，第二维度对应经 度，第三维度对应卫星遥感器的升降轨。对应的，行方向是炜度方向，列方向是经度方向，全 球海表面的网格包含720行，1440列。
[0082] 每个网格对应的经炜度可通过下式计算：
[0083] lat i tude = -89.87 5+grid_ce1l_row/4；
[0084] l〇ngitude = 0 · 125+81^(1_〇611_(3〇1111]111/4。其中，&1:;[1：11(16代表网格单元对应的炜 度；longitude代表网格单元对应的经度；
[0085] 以天为单位，对沿轨存储的HY-2A卫星散射计L2B级数据产品和F15/SSMI微波辐射 计数据产品进行标准网格化处理，生成空间分辨率为0.25° X0.25°，时间分辨率为24h的标 准等经炜度网格产品。对每个卫星遥感器，设置数组8^(1_?丨11(1_8?66(1网格风速(720，1440， 2)和grid_wind_dir网格风向（720，1440,2)，并赋初值为0，分别用于记录网格化的卫星遥 感风速与风向。其中数组第一维度对应炜度，第二炜度对应经度，第三维度对应升降轨。由 于NCEP数值预报产品原本就是网格化数据产品，因此这里不用再对其做网格化操作。
[0086] 其中，数组grid_wind_speed为记录全球等经炜度网格化风速用的数组，grid_ wind_dir为记录全球等经炜度网格化风向用的数组;其中，上述两个数组的第一维对应炜 度，第二维对应经度，数组的每个元素对应一个网格单元，第三维度对应升轨和降轨。
[0087]而第三方平台获取的再分析气象海面风场数据(如NCEP数值预报产品）原本就是 网格化数据产品，其本身则具有固定的时空分辨率，即本身即是网格化处理后的等经炜度 的海面风场数据。
[0088] S103、利用时空插值算法对所有的所述等经炜度的海面风场数据进行插值计算， 得到融合海面风场数据；其中，所述融合海面风场数据包括:风速融合数据和风向融合数 据。
[0089]具体的，所有等经炜度的海面风场数据包括:经过网格化处理后的等经炜度的海 面风场数据，和/或，网格化的再分析气象海面风场数据。
[0090] 然后利用时空插值算法对所有等经炜度的海面风场数据进行插值计算，得到融合 海面风场数据;本发明实施例中，利用时空加权融合算法对风场数据包括的风速数据采用 标量融合，对风场数据包括的风向数据采用矢量融合的方式，实现了对主动遥感器和被动 遥感器提供的海面风速与风向，以及被动遥感器提供的海面风速数据的融合。具体的，对于 只包括风速数据的风场数据;利用时空插值算法对风速数据进行插值计算，得到风速融合 数据;对于包括风速数据和风向数据的风场数据，首先将该风场数据转换为U、V数据，然后 利用时空插值算法分别插值出U、V分量，然后利用融合风场U、V分量计算获得风向融合产品 (即风向融合数据）。
[0091] 本发明实施例提供的一种多源海面风场的融合方法，与现有技术中依靠单颗卫星 的观测数据已无法满足高观测精度和高时空分辨率的高要求相比，其能将不同传感器、不 同卫星观测平台、不同观测时间、不同时空分辨率、不同误差特征的多源卫星遥感观测海面 风场数据和/或再分析气象海面风场数据进行融合处理，发挥多源卫星的协同观测的优势， 通过多源卫星遥感海面风场数据融合构建的融合风场能够在保留中小尺度特征信息的前 提下，有效提高海面风场数据的覆盖范围及时空分辨率，可更好地满足数值天气预报、海洋 预报研究及海洋中小尺度系统研究的需求。
[0092] 考虑到获取的再分析气象海面风场数据本身即是网格化数据，而该网格化数据的 分辨率可能会与预设时空分辨率不同，此时，需要将网格化数据对应的分辨率转换成预设 时空分辨率;对应的，在获取到再分析气象海面风场数据之后，以及，利用时空插值算法对 所有的所述等经炜度的海面风场数据进行插值计算之前，还包括:利用线性插值方法对每 一个所述再分析气象海面风场数据进行插值处理，得到所述预设时空分辨率的海面风场数 据。
[0093]考虑到现有技术使用单星采集观测数据，在实现对相关时空半径内有效数据点的 搜索时，通常需要首先计算待插值点到每个观测点之间的距离，并判断该距离是否在相关 时空半径之内，但是该方法计算量大，且耗费时间长，故本发明实施例中为提高计算效率， 本发明首先对沿轨存储的单星卫星遥感海面风场数据进行等经炜网格化处理，并在实现对 相关时空半径内有效数据点的搜索时，将计算时空加权系数时说需的相关半径转化为"自 适应滑动网格窗口"，从而有效提高计算效率。具体的，参考图4,上述步骤103、利用时空插 值算法对所有的所述等经炜度的海面风场数据进行插值计算，得到融合海面风场数据，具 体，包括：
[0094] S201、利用预先制作的自适应滑动网格窗口查找表，计算所述每一个所述等经炜 度的海面风场数据的搜索范围。
[0095] 本发明实施例中，使用预先制作的自适应滑动网格窗口查找表，该查找表适用于 所有的遥感器对应的网格化处理后的等经炜度的海面风场数据，以及，网格化的再分析海 面风场数据；
[0096] 然后根据该查找表计算每一个等经炜度的海面风场数据的搜索范围，以便后续在 该搜索范围内搜索有效数据，并参与后续融合海面风场数据的计算。
[0097] S202、分别查找所述获取的每一个所述等经炜度的海面风场数据在其对应的所述 搜索范围内的有效观测数据。
[0098] 具体的，对于每一个参与后续融合海面风场计算的等经炜度的海面风场数据，首 先在该数据对应的搜索范围内搜索其参与计算的有效数据，并使该有效数据参与后续的计 算中。
[0099] S203、利用时空插值算法对所有有效观测数据进行插值计算，得到融合海面风场 数据。
[0100] 具体的，按照以下公式计算所有海面风场有效观测数据的权重值：
[0101]
[0102]按照以下公式计算所有海面风场的融合海面风速数据：
[0103]
式中，下标0表示待插值点，（XQ,y〇,t〇)表示待插值点的时空 坐标，Intimate表示待插值点的插值估算结果；下标k表示观测数据点，（Xk , yk , tk)表示1^点的 时空坐标，Wk表示在k点的权重，Uk表示在k点的观测值，R和T分别是空间和时间上相关半径 大小，N为相关半径内有效数据点的数量;wk由时空相关半径以及待插值点到观测点之间的 时空距离共同决定。
[0104]参考图5,对应于上述步骤104,本发明实施例中首先需要用预先制作的自适应滑 动网格窗口查找表，具体的制作方法，包括：
[0105] S301、遍历标准网格中炜度对应的第一维度，计算每个炜度对应的相关自适应滑 动网格窗口大小。
[0106] 具体的，本发明实施例中设置时间相关半径为12h，空间相关半径为75km。
[0107] 对经炜网的第一维度（即对应炜度的维度)进行循环，并计算每个炜度对应的相关 自适应滑动网格窗口大小，并制作相关网格插值表。计算方法如下：
[0108] 具体的，计算每个炜度对应的相关自适应滑动网格窗口大小包括：
[0109] 按照以下公式计算所述标准网格中每个网格单元对应的炜度：lat_real = i_lat/ 4-90.125;其中，lat_real表示网格单元对应的炜度；i_lat表示网格单元对应的行号，所述 行号为存储网格化数据的预设数组中第一维度下标号；
[0110] 按照以下公式计算与所述网格单元的行号相邻的多个网格单元的中心位置之间 的球面距离11&匕61'_(1丨8七&1106(；[_1&1：);
[0111] 按照以下公式计算与每个网格单元的行号关联的炜度相对应的相关半径；eff_ win(i_lat) = 25/naber_distance(i_lat);其中，eff_win(i_lat)表不与网格单元的行号 关联的炜度相对应的相关半径；
[0112] 按照以下公式计算与每个网格单元的行号关联的炜度相对应的自适应滑动网格 窗口大小：eff_win(i_lat) = round(l/eff_win(i_lat));其中，efT_grid(i_lat)表不与网 格单元的行号关联的炜度相对应的自适应滑动网格窗口大小。
[0113] 具体的，记当前网格单元的行号（即第一维度下标号)Si_lat，计算刚网格单元对 应的炜度可通过下式计算：lat_real = i_lat/4_90.125;
[0114] 计算行号为i_lat的相邻个网格单元的中心位置之间的球面距离，并记为naber_ distance(i_lat);其中，naber_distance(i_lat)的单位为km;
[0115] 计算与行号为；1_131：对应的炜度向对应的相关半径，记录为6€；1^_￥；[11(；[_131：) :6打_ win(i_lat)=25/naber_distance(i_lat)；
[0116] 计算与行号为i_lat对应的炜度向对应的自适应滑动网格窗口大小，记录为eff_ grid(i_lat):eff_win(i_lat)=round(l/eff_win(i_lat))〇
[0117] S302、根据标准网格中所有炜度对应的相关自适应滑动网格窗口大小，制作每一 个所述等经炜度的海面风场数据的自适应滑动网格窗口查找表。
[0118] 本发明实施例中，当获取的数据只包括多个星载微波辐射计时，上述海面风场数 据只包括风速数据；当获取的数据包括多个星载微波散射计和/或是再分析气象海面风场 数据时，上述海面风场数据同时包括:风速数据和风向数据。根据上述海面风场数据包括的 数据不同，对应的上述步骤202中的插值计算包括两种不同的方式：
[0119] 第一，在所述海面风场包括风速数据时，上述步骤202则为利用时空插值算法对所 有海面风速有效观测数据进行插值计算，得到融合海面风速数据，具体计算方法如下：
[0120] 按照以下公式计算所有海面风速有效观测数据的权重值：
[0121]
[0122]按照以下公式计算所有海面风速有效观测数据的融合海面风速数据：
[0123]
[0124] 式中，下标0表示待插值点，（XQ,yo,to)表示待插值点的时空坐标，Ultimate表示待插 值点的插值估算结果;下标k表示观测数据点，（11^1^1〇表示1^点的时空坐标，《^表示在1^点 的权重，Uk表示在k点的观测值，R和T分别是空间和时间上相关半径大小，N为相关半径内有 效数据点的数量;w k由时空相关半径以及待插值点到观测点之间的时空距离共同决定。
[0125] 利用三维时空插值算法，采用标量融合的方法，制作标准网格化海面风速融合产 品。对blend_wind_speed(混合风速）下标为（i，j)的网格点，分别查找HY-2A卫星散射计、 F15/SSMI微波福射计网格化数据grid_wind_speed下标在范围（i_eff_window(i): i+eff_ window( i)，j-2: j+2)内的有效观测数据，获得用于计算该网格点融合风速计算的相关半径 内的风速观测数据。在此基础上，利用插值公式（1)，（2)，插值获得与该网格单元对应的风 速;其中，上述范围（i -eff_window(i): i+eff_window(i)，j_2: j+2)即为根据步骤201 计算 的风速数据的搜索范围。
[0126] 第二，在海面风场同时包括风速数据和风向数据时，上述步骤201具体包括：
[0127] 将每一个网格化处理得到的等经炜度的包括风速数据和风向数据的海面风场数 据均转换为U、V数据；
[0128] 利用预先制作的自适应滑动网格窗口查找表，分别计算每一组所述U、V数据的搜 索范围。
[0129] 此时，对应的，上述步骤202则为利用时空插值算法对所有包括风速数据和风向数 据的有效观测数据进行插值计算，得到融合海面风向数据，具体计算方法包括：
[0130] 按照以下公式计算所有包括风速数据和风向数据的有效观测数据的权重值：
[0131]
[0132] 按照以下公式计算所有包括风速数据和风向数据的有效观测数据的U、V数据：
[0133]
[0134] 式中，下标0表示待插值点，（XQ,yo,to)表示待插值点的时空坐标，Ultimate表示待插 值点的插值估算结果;下标k表示观测数据点，（11^1^1〇表示1^点的时空坐标，《^表示在1^点 的权重，Uk表示在k点的观测值，R和T分别是空间和时间上相关半径大小，N为相关半径内有 效数据点的数量;w k由时空相关半径以及待插值点到观测点之间的时空距离共同决定；
[0135] 在得到了有效观测数据的U、V数据以后，还需要利用融合风场U、V分量计算获得风 向融合产品，即：
[0136] 按照以下公式对所述U、V数据进行计算，得到融合海面风向数据:blend_wind_dir (i，j)=90-atan2(V(I, j)，U(I，j))/pi*180;其中，blend_wind_dir(i，j)表示：行号为i、列 号为j的网格单元包括的融合海面风向数据；j表示网格单元对应的列号，所述列号为存储 网格化数据的预设数组中第二维度下标号。
[0137] 具体的，本发明实施例以HY-2A卫星散射计进行网格化的风速数据与风向数据为 例进行说明：
[0138] (1)将HY-2A卫星散射计进行网格化的风速数据与风向数据转化为U、V数据，转换 公式如下：
[0139] grid_v(i,j)=grid_wind_speed(i,j)*sin(grid_wind_dir(i,j))
[0140] grid_u(i，j) =grid_wind_speed(i，j)*cos(grid_wind_dir(i，j));其中，Grid_v (i，j)表示转换后的U数据，grid_u(i，j)表示转换后的V数据。
[0141] (2)然后将再分析气象海面风场数据(NCEP网格化U、V数据产品）通过线性插值方 法，插值到与HY-2A卫星散射计网格化数据相同的分辨率(既上述预设时空分辨率），并记为 ncep_v,ncep_u〇
[0142] (3)设定数组blend_wind_u(720,1440)(既（混合风）数组），blend_wind_v(720， 1440)分别存储标准网格化融合风场U、V分量。对blend_wind_v下标为（i，j)的网格点分别 查找（1)，（2)步骤中计算获得的grid_v以及ncep_v数组下标在自适应滑动窗口（i-eff_ window(i): i+eff_window(i)，j-2: j+2)内的有效观测数据，获得用于计算该网格点融合V 分量计算的相关半径内的观测数据。在此基础上，利用上述插值公式（1)，（2)，插值获得与 该网格单元对应的V分量。
[0143]同理，对blend_wind_u下标为（i，j)的网格点分别查找（1)，（2)步骤中计算获得的 grid_u以及ncep_i^j(组下标在（i_eff_window(i): i+eff_window(i)，j_2: j+2)内的有效观 测数据，获得用于计算该网格点融合U分量计算的相关半径内的观测数据。在此基础上，利 用上述插值公式（1)，（2)，插值获得与该网格单元对应的U分量。其中，上述范围 window(i): i+eff_window(i)，j-2: j+2)即为根据步骤201计算的包括风速数据和风向数据 的风场数据的搜索范围。
[0144] 然后利用融合风场U、V分量计算获得风向融合产品：具体的，取V/U的反正切，并将 U、v向量对应的极坐标角度转换到海洋风向定义的角度，具体计算公式如下:blend_wind_ dir(i，j)=90-atan2(V(I，j)，U(I，j))/pi*180。
[0145] 本发明实施例提供的一种多源海面风场的融合方法：
[0146] 1、对风速采用标量融合，风向采用矢量融合的方式，实现了对主动遥感器提供的 海面风速与风向，以及被动遥感器提供的海面风速数据的融合，能够在保留中小尺度特征 信息的前提下，有效提高海面风场数据的覆盖范围及时空分辨率。
[0147] 2、在实现对相关时空半径内有效数据点的搜索时，本发明将计算时空加权系数时 说需的相关半径转化为"自适应滑动网格窗口"，简化了计算过程，提高计算效率及计算精 确度。
[0148] 本发明实施例提供的一种多源海面风场的融合方法，与现有技术中依靠单颗卫星 的观测数据已无法满足高观测精度和高时空分辨率的高要求相比，其能发挥多源卫星的协 同观测的优势，通过多源卫星遥感海面风场数据和/或再分析气象海面风场数据融合构建 的融合海面风场数据能够在保留中小尺度特征信息的前提下，有效提高海面风场数据的覆 盖范围及时空分辨率，可更好地满足数值天气预报、海洋预报研究及海洋中小尺度系统研 究的需求。
[0149] 本发明实施例还提供了一种多源海面风场的融合装置，所述装置用于执行上述多 源海面风场的融合方法，参考图6，所述装置包括：
[0150] 获取模块11，用于获取多源海面风场数据;所述多源海面风场数据包括:多个星载 微波遥感器采集的海面风场数据和/或多个再分析气象海面风场数据;其中，所述星载微波 遥感器包括星载微波散射计和/或星载微波辐射计;所述海面风场数据包括:风速数据和/ 或风向数据;所述再分析气象海面风场数据为等经炜度的海面风场数据；
[0151] 网格化处理模块12,用于根据预设时空分辨率分别对每一个所述星载微波遥感器 获取的所述海面风场数据进行网格化处理，得到分别对应于每个星载微波遥感器的等经炜 度的海面风场数据；
[0152] 第一插值计算模块13,用于利用时空插值算法对所有的所述等经炜度的海面风场 数据进行插值计算，得到融合海面风场数据;其中，所述融合海面风场数据包括:风速融合 数据和风向融合数据。
[0153] 本发明实施例提供的一种多源海面风场的融合装置，与现有技术中依靠单颗卫星 的观测数据已无法满足高观测精度和高时空分辨率的高要求相比，其能发挥多源卫星的协 同观测的优势，通过多源卫星遥感海面风场数据和/或再分析气象海面风场数据融合构建 的融合海面风场数据能够在保留中小尺度特征信息的前提下，有效提高海面风场数据的覆 盖范围及时空分辨率，可更好地满足数值天气预报、海洋预报研究及海洋中小尺度系统研 究的需求。
[0154] 考虑到现有技术使用单星采集观测数据，在实现对相关时空半径内有效数据点的 搜索时，通常需要首先计算待插值点到每个观测点之间的距离，并判断该距离是否在相关 时空半径之内，但是该方法计算量大，且耗费时间长，故本发明实施例中为提高计算效率， 本发明首先对沿轨存储的单星卫星遥感海面风场数据进行等经炜网格化处理，并在实现对 相关时空半径内有效数据点的搜索时，将计算时空加权系数时说需的相关半径转化为"自 适应滑动网格窗口"，从而有效提高计算效率。参考图7，所述装置还包括：
[0155] 第二插值计算模块14,用于利用线性插值方法对每一个所述再分析气象海面风场 数据进行插值处理，得到所述预设时空分辨率的海面风场数据。
[0156] 进一步的，多源海面风场的融合装置中，第一插值计算模块13,包括：
[0157] 第一计算子模块，用于利用预先制作的自适应滑动网格窗口查找表，计算每一个 等经炜度的海面风场数据的搜索范围；
[0158] 查找子模块，用于分别查找获取的每一个等经炜度的海面风场数据在其对应的搜 索范围内的有效观测数据；
[0159] 第二计算子模块，用于利用时空插值算法对所有有效观测数据进行插值计算，得 到融合海面风场数据。
[0160] 进一步的，多源海面风场的融合装置还包括：
[0161] 遍历模块，用于遍历标准网格中炜度对应的第一维度；
[0162] 计算模块，用于计算每个炜度对应的相关自适应滑动网格窗口大小；
[0163] 制作模块，用于根据标准网格中所有炜度对应的相关自适应滑动网格窗口大小， 制作每一个等经炜度的海面风场数据的自适应滑动网格窗口查找表。
[0164] 进一步的，多源海面风场的融合装置中，遍历模块，包括：
[0165] 第一计算子模块，用于按照以下公式计算标准网格中每个网格单元对应的炜度： lat_real = i_lat/4_90 · 125;其中，lat_real表示网格单元对应的炜度；i_lat表示网格单 元对应的行号，行号为存储网格化数据的预设数组中第一维度下标号；
[0166] 第二计算子模块，用于按照以下公式计算与网格单元的行号相邻的多个网格单元 的中心位置之间的球面距离naber_distance( i_lat);
[0167] 第三计算子模块，用于按照以下公式计算与每个网格单元的行号关联的炜度相对 应的相关半径；eff_win(i_lat) = 25/naber_distance(i_lat);其中，eff_win(i_lat)表不 与网格单元的行号关联的炜度相对应的相关半径；
[0168] 第四计算子模块，用于按照以下公式计算与每个网格单元的行号关联的炜度相对 应的自适应滑动网格窗口大小：eff_win(i_lat) = round(l/eff_win(i_lat));其中，eff_ grid(i_lat)表示与网格单元的行号关联的炜度相对应的自适应滑动网格窗口大小。
[0169] 进一步的，多源海面风场的融合装置中，第二计算子模块，包括：
[0170] 第一计算单元，用于按照以下公式计算所有海面风速有效观测数据的权重值：
[0171]
[0172] 第二计算单元，用于按照以下公式计算所有海面风速有效观测数据的融合海面风 速数据：
[0173]:式中，下标0表示待插值点，（XQ,y〇,t〇)表示待插值点的时空
vv K 坐标，Intimate表示待插值点的插值估算结果；下标k表示观测数据点，（Xk , yk , tk)表示1^点的 时空坐标，Wk表示在k点的权重，Uk表示在k点的观测值，R和T分别是空间和时间上相关半径 大小，N为相关半径内有效数据点的数量;wk由时空相关半径以及待插值点到观测点之间的 时空距离共同决定。
[0174] 进一步的，多源海面风场的融合装置中，第一计算子模块，包括：
[0175] 转换单元，用于将每一个网格化处理得到的等经炜度的包括风速数据和风向数据 的海面风场数据均转换为U、V数据；
[0176] 第三计算单元，用于利用预先制作的自适应滑动网格窗口查找表，分别计算每一 组U、V数据的搜索范围。
[0177] 进一步的，多源海面风场的融合装置中，第二计算子模块，包括：
[0178] 第四计算单元，用于按照以下公式计算所有包括风速数据和风向数据的有效观测 数据的权重值：
[0179]
[0180] 第五计算单元，用于按照以下公式计算所有包括风速数据和风向数据的有效观测 数据的U、V数据：
[0181]
中，下标0表示待插值点，（XQ,y〇,to)表示待插值点的时空 坐标，Uestimate表不待插值点的插值估算结果；下标k表示观测数据点，（Xk , yk , tk)表示1^点的 时空坐标，Wk表示在k点的权重，Uk表示在k点的观测值，R和T分别是空间和时间上相关半径 大小，N为相关半径内有效数据点的数量;Wk由时空相关半径以及待插值点到观测点之间的 时空距离共同决定；
[0182] 第六计算单元，用于按照以下公式对U、V数据进行计算，得到融合海面风向数据： 131611(1_'\￥；[11(1_(1;[1'(;[，」）=90-&七&112(￥(1，」），1](1，」））/卩;[*180;其中，131611(1_'\￥；[11(1_(1;[1'(;[，]·) 表示:行号为i、列号为j的网格单元包括的融合海面风向数据;j表示网格单元对应的列号， 列号为存储网格化数据的预设数组中第二维度下标号。
[0183] 本发明实施例提供的一种多源海面风场的融合装置，与现有技术中依靠单颗卫星 的观测数据已无法满足高观测精度和高时空分辨率的高要求相比，其能发挥多源卫星的协 同观测的优势，通过多源卫星遥感海面风场数据和/或再分析气象海面风场数据融合构建 的融合海面风场数据能够在保留中小尺度特征信息的前提下，有效提高海面风场数据的覆 盖范围及时空分辨率，可更好地满足数值天气预报、海洋预报研究及海洋中小尺度系统研 究的需求。
[0184] 本发明实施例所提供的多源海面风场的融合装置可以为设备上的特定硬件或者 安装于设备上的软件或固件等。本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效 果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施 例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的 系统、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘 述。
[0185] 在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方 式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻 辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可 以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间 的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连 接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0186]所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显 示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个 网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目 的。
[0187] 另外，在本发明提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可 以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0188] 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以 存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说 对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计 算机软件产品存储在一个存储介质中，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方法的全部或部分步骤。 而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(R0M，Read-0nly Memory)、随机存取存 储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0189] 应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一 个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语"第 一"、"第二"、"第三"等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0190]最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的【具体实施方式】，用以说明本发明 的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发 明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员 在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻 易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使 相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。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所述以权利要求的保护范围为准。
【主权项】
1. 一种多源海面风场的融合方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多源海面风场数据;所述多源海面风场数据包括：多个星载微波遥感器采集的海 面风场数据和/或多个再分析气象海面风场数据;其中，所述星载微波遥感器包括星载微波 散射计和/或星载微波福射计;所述海面风场数据包括:风速数据和/或风向数据;所述再分 析气象海面风场数据为等经缔度的海面风场数据； 根据预设时空分辨率分别对每一个所述星载微波遥感器获取的所述海面风场数据进 行网格化处理，得到分别对应于每个星载微波遥感器的等经缔度的海面风场数据； 利用时空插值算法对所有的所述等经缔度的海面风场数据进行插值计算，得到融合海 面风场数据;其中，所述融合海面风场数据包括:风速融合数据和风向融合数据。2. 根据权利要求1所述的多源海面风场的融合方法，其特征在于，所述利用时空插值算 法对所有的所述等经缔度的海面风场数据进行插值计算之前，还包括： 利用线性插值方法对每一个所述再分析气象海面风场数据进行插值处理，得到所述预 设时空分辨率的海面风场数据。3. 根据权利要求2所述的多源海面风场的融合方法，其特征在于，所述利用时空插值算 法对所有的所述等经缔度的海面风场数据进行插值计算，得到融合海面风场数据，包括： 利用预先制作的自适应滑动网格窗口查找表，计算所述每一个所述等经缔度的海面风 场数据的捜索范围； 分别查找所述获取的每一个所述等经缔度的海面风场数据在其对应的所述捜索范围 内的有效观测数据； 利用时空插值算法对所有有效观测数据进行插值计算，得到融合海面风场数据。4. 根据权利要求3所述的多源海面风场的融合方法，其特征在于，预先制作自适应滑动 网格窗口查找表的方法，包括： 遍历标准网格中缔度对应的第一维度，计算每个缔度对应的相关自适应滑动网格窗口 大小； 根据标准网格中所有缔度对应的相关自适应滑动网格窗口大小，制作每一个所述等经 缔度的海面风场数据的自适应滑动网格窗口查找表。5. 根据权利要求4所述的多源海面风场的融合方法，其特征在于，所述遍历标准网格中 缔度对应的第一维度，计算每个缔度对应的相关自适应滑动网格窗口大小，包括： 按照W下公式计算所述标准网格中每个网格单元对应的缔度：lat_real = i_lat/4- 90.125; 其中， lat_real 表示网格单元对应的缔度； i_lat 表示网格单元对应的行号，所述行 号为存储网格化数据的预设数组中第一维度下标号； 按照W下公式计算与所述网格单元的行号相邻的多个网格单元的中屯、位置之间的球 M￡ii^inaber_distance(i_lat)； 按照W下公式计算与每个网格单元的行号关联的缔度相对应的相关半径:eff_win(i_ lat) = 25/nabe;r_dis1:ance(i_lat);其中，eff_win(i_lat)表示与网格单元的行号关联的 缔度相对应的相关半径； 按照W下公式计算与每个网格单元的行号关联的缔度相对应的自适应滑动网格窗口 大小：eff_win( i_lat) = ;round( l/eff_win( i_lat));其中，eff_g;rid( i_lat)表不与网格单 元的行号关联的缔度相对应的自适应滑动网格窗口大小。6. 根据权利要求4所述的多源海面风场的融合方法，其特征在于，所述海面风场包括风 速数据时，利用时空插值算法对所有海面风速有效观测数据进行插值计算，得到融合海面 风速数据，包括： 按照W下公式计算所有海面风速有效观测数据的权重值：按照W下公式计算所有海面风速有效观测数据的融合海面风速数据：式中，下标0表示待插值点，（x〇，y〇, to)表示待插值点的时空坐标， Uestimat康示待插值点的插值估算结果;下标k表示观测数据点，（祉，yk，tk)表示k点的时空坐 标，Wk表示在k点的权重，Uk表示在k点的观测值，R和T分别是空间和时间上相关半径大小，N 为相关半径内有效数据点的数量;Wk由时空相关半径W及待插值点到观测点之间的时空距 离共同决定。7. 根据权利要求4所述的多源海面风场的融合方法，其特征在于，所述海面风场包括风 速数据和风向数据时，所述利用预先制作的自适应滑动网格窗口查找表，计算所述每一个 所述等经缔度的海面风场数据的捜索范围，包括： 将每一个网格化处理得到的等经缔度的包括风速数据和风向数据的海面风场数据均 转换为U、V数据； 利用预先制作的自适应滑动网格窗口查找表，分别计算每一组所述U、V数据的捜索范 围。8. 根据权利要求7所述的多源海面风场的融合方法，其特征在于，利用时空插值算法对 所有包括风速数据和风向数据的有效观测数据进行插值计算，得到融合海面风向数据，包 括： 按照W下公式计算所有包括风速数据和风向数据的有效观测数据的权重值：按照W下公式计算所有包括风速数据和风向数据的有效观测数据的U、V数据：式中，下标0表示待插值点，（x〇，y〇, to)表示待插值点的时空坐标， Uestimate表示待插值点的插值估算结果;下标k表示观测数据点，（Xk，yk, tk)表示k点的时空坐 标，Wk表示在k点的权重，Uk表示在k点的观测值，R和T分别是空间和时间上相关半径大小，N 为相关半径内有效数据点的数量;Wk由时空相关半径W及待插值点到观测点之间的时空距 离共同决定； 按照W下公式对所述U、V数据进行计算，得到融合海面风向数据:b 1 end_wind_di;r (i， j)=90-atan2(V(I，j)，U(I，j))/pi*180;其中，blend_wind_dir(i，j)表示:行号为i、列号 为j的网格单元包括的融合海面风向数据；j表示网格单元对应的列号，所述列号为存储网 格化数据的预设数组中第二维度下标号。9. 一种多源海面风场的融合装置，其特征在于，所述装置包括： 获取模块，用于获取多源海面风场数据;所述多源海面风场数据包括:多个星载微波遥 感器采集的海面风场数据和/或多个再分析气象海面风场数据;其中，所述星载微波遥感器 包括星载微波散射计和/或星载微波福射计;所述海面风场数据包括:风速数据和/或风向 数据;所述再分析气象海面风场数据为等经缔度的海面风场数据； 网格化处理模块，用于根据预设时空分辨率分别对每一个所述星载微波遥感器获取的 所述海面风场数据进行网格化处理，得到分别对应于每个星载微波遥感器的等经缔度的海 面风场数据； 第一插值计算模块，用于利用时空插值算法对所有的所述等经缔度的海面风场数据进 行插值计算，得到融合海面风场数据;其中，所述融合海面风场数据包括:风速融合数据和 风向融合数据。10. 根据权利要求9所述的多源海面风场的融合装置，其特征在于，所述装置还包括： 第二插值计算模块，用于利用线性插值方法对每一个所述再分析气象海面风场数据进 行插值处理，得到所述预设时空分辨率的海面风场数据。
【文档编号】G06F19/00GK105975763SQ201610282644
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年4月29日
【发明人】邹巨洪, 林明森, 邹斌, 吴志峰, 郭茂华, 崔松雪
【申请人】国家卫星海洋应用中心, 中国计量科学研究院