一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法

本发明属于降雨侵蚀，具体涉及一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法。

背景技术：

1、在全球气候变化背景下，全球范围内的水力侵蚀呈现加剧趋势，准确刻画降雨侵蚀力分布情况，有助于了解不同地区受到水力侵蚀影响的程度，为各国土地利用规划和管理提供参考。获取精准的降水数据是计算降雨侵蚀力的前提，当前对降雨量的测量，主要由分布在全球各地的气象站、雷达和卫星等实现。基于大量气象站观测的降水数据，具有高精度等特点，借助空间插值等方法，可以较为精确的描绘中小尺度范围内的降雨侵蚀力分布情况。但是，在气象站分布稀疏的地区，依靠空间插值方法进行降雨量估算将降低计算结果的准确性。而气象站的分布受限于各国的自然地理条件以及经济情况，难以实现全球覆盖。因此，传统站点插值得到的降雨侵蚀力数据受限于站点分布密度，在大尺度上无法准确反映出降雨侵蚀力分布情况。随着科技的发展，卫星降水数据为更大尺度上的降雨监测提供了可能，该数据具有更大的空间范围和实施观测等优点，弥补了站点数据的不足，但受限于卫星估算降雨量的技术方法，已有研究表明卫星降水数据对于强降雨估算值会偏小，进一步导致整体上计算得到的降雨侵蚀力值偏小。并且以往研究中对于侵蚀性降雨事件的评定标准不一，使得降雨侵蚀力计算结果误差较大。因此如何提高降雨侵蚀力计算结果的准确性是当前需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，提出一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法，以解决上述技术问题。

2、本发明是通过以下技术方案实现的：

3、本发明提出一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法，所述方法包括以下步骤：

4、步骤1、获取数据：获取卫星降水数据、站点插值降雨侵蚀力数据以及气候带数据；

5、步骤2、计算降雨侵蚀力：根据获取的卫星降水数据，对单场降雨事件是否为侵蚀性降雨事件进行判定，若判定为侵蚀性降雨事件，则对侵蚀性降雨事件进行降雨侵蚀力计算，进而计算得到年平均降雨侵蚀力数据；

6、步骤3、计算校正系数：将步骤2中得到的年平均降雨侵蚀力数据与步骤1中获取的站点插值降雨侵蚀力数据在气候带数据上进行一元线性回归分析，通过计算得到校正系数，并对校正系数进行可靠性验证；

7、步骤4、结果校正：根据步骤3中得到的校正系数对步骤2中得到的年平均降雨侵蚀力数据进行校正，得到校正后的降雨侵蚀力数据。

8、进一步的是，步骤1中所述气候带数据包括多个不同类型的子气候带数据，分别为：热带气候带数据；半干旱草原气候带数据；沙漠气候带数据；海洋性气候带数据；地中海气候带数据；亚热带湿润气候带数据；温带大陆性湿润气候带数据；温带季风气候带数据。

9、进一步的是，步骤2中所述对单场降雨事件是否为侵蚀性降雨事件进行判定的具体过程为：按下列条件进行判定：

10、(1)单场降雨总量p总超过12.7mm；

11、(2)单场降雨任意30min内降雨量p30超过6.35mm；

12、(3)如果连续降雨在6h内降雨量p6h不超过1.27mm，则将该场连续降雨事件从第6h处划分为两场降雨事件，再分别利用条件(1)和(2)进行判断；

13、符合上述条件之一的降雨事件则判定为侵蚀性降雨事件。

14、进一步的是，步骤2中所述降雨侵蚀力的计算公式为：

15、

16、其中，r表示降雨侵蚀力，单位为mj mm h-1ha-1；e表示降雨总动能，单位为mj ha-1；i30表示30min内最大降雨强度，单位为mm h-1；n表示侵蚀性降雨事件次数；

17、降雨总动能e的计算公式为：

18、

19、其中，k表示将单场侵蚀性降雨事件划分为k个片段；vr为第r个片段的降雨量；er为第r个片段的降雨动能，单位为mj ha-1mm-1；

20、根据rusle2中的降雨能量计算公式，则er计算公式为：

21、

22、其中，ir表示第r个片段降雨强度的大小，单位为mm h-1；e为自然常数；所述年平均降雨侵蚀力的计算公式为：

23、

24、其中，rm为年平均降雨侵蚀力，单位为mj mm h-1ha-1yr-1；m为年份，m≥2。

25、进一步的是，步骤3中所述校正系数的具体计算过程为：

26、读取步骤2中得到的年平均降雨侵蚀力数据以及步骤1中获取的站点插值降雨侵蚀力数据，根据不同类型的子气候带数据对计算得到的年平均降雨侵蚀力数据以及站点插值降雨侵蚀力数据分别进行裁剪；对同一子气候带类型的不同降雨侵蚀力数据进行一元线性回归分析，选取年平均降雨侵蚀力数据作为自变量x，站点插值降雨侵蚀力数据作为因变量y，进行回归分析，其一元线性回归方程为：

27、y＝θ0+θ1x   (5)

28、其中，θ0为截距项；θ1为校正系数；

29、根据最小二乘法计算求得θ0与θ1，计算过程为：

30、设有q组样本点：(xa，ya)，a＝1，…，q；

31、对每个xa都有一个线性模型预测值公式为：

32、

33、线性模型预测值与真实值ya之间的差值,称为预测误差其计算公式为：

34、

35、通过下述公式(8)来调整θ0与θ1的取值，使得预测误差最小：

36、

37、最终得到该子气候带类型的校正系数θ1；

38、所述对校正系数进行可靠性验证的具体过程为：

39、计算一元线性回归方程的决定系数r2：

40、

41、其中，ssr为回归平方和；sst为总平方和；yi为真实值；为预测值；为y平均值；

42、当r2大于0.5时，表明校正系数通过验证。

43、进一步的是，步骤4中所述根据步骤3中得到的校正系数对步骤2中得到的年平均降雨侵蚀力数据进行校正的具体过程为：在计算得到的年平均降雨侵蚀力数据基础上，按照不同子气候带类型将每个点位上的数值乘以对应的校正系数，得到不同子气候带上校正后的降雨侵蚀力数据结果，然后将不同子气候带降雨侵蚀力校正结果进行拼接，最后得到校正后的全球范围内降雨侵蚀力计算结果。

44、本发明的有益效果是：本发明所述方法在卫星降水数据的基础上，结合不同类型子气候带的校正系数，对降雨侵蚀力数据进行校正，减小了由卫星降水数据精度问题所导致的降雨侵蚀力计算偏差；提高了降雨侵蚀力计算结果的准确性。

45、下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

技术特征：

1.一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法，其特征在于，步骤1中所述气候带数据包括多个不同类型的子气候带数据，分别为：热带气候带数据；半干旱草原气候带数据；沙漠气候带数据；海洋性气候带数据；地中海气候带数据；亚热带湿润气候带数据；温带大陆性湿润气候带数据；温带季风气候带数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法，其特征在于，步骤2中所述对单场降雨事件是否为侵蚀性降雨事件进行判定的具体过程为：按下列条件进行判定：

4.根据权利要求1所述的一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法，其特征在于，步骤2中所述降雨侵蚀力的计算公式为：

5.根据权利要求2所述的一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法，其特征在于，步骤3中所述校正系数的具体计算过程为：

6.根据权利要求2所述的一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法，其特征在于，步骤4中所述根据步骤3中得到的校正系数对步骤2中得到的年平均降雨侵蚀力数据进行校正的具体过程为：在计算得到的年平均降雨侵蚀力数据基础上，按照不同子气候带类型将每个点位上的数值乘以对应的校正系数，得到不同子气候带上校正后的降雨侵蚀力数据结果，然后将不同子气候带降雨侵蚀力校正结果进行拼接，最后得到校正后的全球范围内降雨侵蚀力计算结果。

技术总结
本发明公开了一种基于卫星降水数据的降雨侵蚀力计算方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、获取数据；步骤2、计算降雨侵蚀力；步骤3、计算校正系数；步骤4、结果校正。本发明所述方法在卫星降水数据的基础上，结合不同类型子气候带的校正系数，对降雨侵蚀力数据进行校正，减小了由卫星降水数据精度问题所导致的降雨侵蚀力计算偏差；提高了降雨侵蚀力计算结果的准确性。

技术研发人员：徐锡蒙,杨千僖,汤秋鸿
受保护的技术使用者：中国科学院地理科学与资源研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15