本发明公开了一种降雨同位素数据集的构建方法、装置及存储介质,所述方法包括:获取原始降雨同位素数据集,原始降雨同位素数据集包括指定区域目标时段内的降雨同位素观测含量数据,以及该指定区域目标时段内不同气候模式下的降雨同位素模拟含量数据;对原始降雨同位素数据集进行聚类分析,得到多个降雨同位素数据类簇,对每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素模拟含量数据进行偏差校正,以得到多个校正后的降雨同位素模拟含量数据;利用多个校正后的降雨同位素模拟含量数据,组成降雨同位素数据集;本发明将聚类分析与多气候模式的偏差校正方法相结合,能够更加精细地捕捉同位素数据的时空变异性,得到更加准确且长时间序列连续的同位素数据集。
1.一种降雨同位素数据集的构建方法,其特征在于,包括:获取原始降雨同位素数据集,其中,所述原始降雨同位素数据集包括指定区域目标时段内的降雨同位素观测含量数据,以及该指定区域目标时段内不同气候模式下的降雨同位素模拟含量数据;对所述原始降雨同位素数据集进行聚类分析,得到多个降雨同位素数据类簇;利用每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素观测含量数据,对每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素模拟含量数据进行偏差校正,以得到多个校正后的降雨同位素模拟含量数据;利用多个校正后的降雨同位素模拟含量数据,组成降雨同位素数据集;利用每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素观测含量数据,对每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素模拟含量数据进行偏差校正,包括:利用每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素观测含量数据,并采用基于均值的线性缩放校正方法或基于数学分布的分位数匹配校正方法,对每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素模拟含量数据进行偏差校正,以得到多个校正后的降雨同位素模拟含量数据;其中,利用每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素观测含量数据,并采用基于均值的线性缩放校正方法,对每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素模拟含量数据进行偏差校正,以得到多个校正后的降雨同位素模拟含量数据,包括:基于每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素模拟含量数据和降雨同位素观测含量数据,得到每个降雨同位素数据类簇的第一偏差校正因子;将每个降雨同位素数据类簇对应的第一偏差校正因子,与对应类簇内的各个降雨同位素模拟含量数据相加,以得到多个校正后的降雨同位素模拟含量数据;相应的,基于每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素模拟含量数据和降雨同位素观测含量数据,得到每个降雨同位素数据类簇的第一偏差校正因子,则包括:计算每个降雨同位素数据类簇中所有降雨同位素模拟含量数据的平均值,作为第一偏差校正因子计算值,以及计算每个降雨同位素数据类簇中所有降雨同位素观测含量数据的第二平均值,作为第二偏差校正因子计算值;将每个降雨同位素数据类簇对应的第一偏差校正因子计算值与第二偏差校正因子计算值之间的差值,作为每个降雨同位素数据类簇的第一偏差校正因子;利用每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素观测含量数据,并采用基于数学分布的分位数匹配校正方法,对每个降雨同位素数据类簇中的降雨同位素模拟含量数据进行偏差校正,以得到多个校正后的降雨同位素模拟含量数据,包括:计算每个降雨同位素数据类簇中的第一数据序列在不同等分条件下的分位数值,以作为每个降雨同位素数据类簇的第三偏差校正因子计算值,其中,任一降雨同位素数据类簇中的第一数据序列包括任一降雨同位素数据类簇中所有的降雨同位素模拟含量数据;计算每个降雨同位素数据类簇中的第二数据序列在不同等分条件下的分位数值,以作为每个降雨同位素数据类簇的第四偏差校正因子计算值,其中,任一降雨同位素数据类簇中的第二数据序列包括任一降雨同位素数据类簇中所有的降雨同位素观测含量数据;基于每个降雨同位素数据类簇的第三偏差校正因子计算值和第四偏差校正因子计算值,得到每个降雨同位素数据类簇的第二偏差校正因子数组;对每个降雨同位素数据类簇的第二偏差校正因子数组进行插值处理,得到每个降雨同位素数据类簇中各个降雨同位素模拟含量数据对应的第三偏差校正因子;求和每个降雨同位素数据类簇中各个降雨同位素模拟含量数据与对应的第三偏差校正因子,以得到多个校正后的降雨同位素模拟含量数据;基于每个降雨同位素数据类簇的第三偏差校正因子计算值和第四偏差校正因子计算值,得到每个降雨同位素数据类簇的第二偏差校正因子数组,包括:对于任一降雨同位素数据类簇,分别计算任一降雨同位素数据类簇,在每个等分条件下对应的第一偏差校正因子计算值与第二偏差校正因子计算值之间的差值,以在计算完毕后,得到任一降雨同位素数据类簇在每个等分条件下对应的第二偏差校正因子;利用每个等分条件下对应的第二偏差校正因子,组成任一降雨同位素数据类簇的第二偏差校正因子数组。
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