【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及大氣科學(xué)，更具體地說(shuō)，它涉及一種基于svd方法的氣溫延伸期預(yù)報(bào)方法。
技術(shù)介紹
1、目前短期天氣預(yù)報(bào)(10天以下)與中長(zhǎng)期氣候預(yù)測(cè)(一個(gè)月以上)均達(dá)到了較好的效果，然而介于二者之間的延伸期預(yù)報(bào)(10-30天)一直是天氣預(yù)報(bào)的短板，是實(shí)現(xiàn)無(wú)縫隙預(yù)報(bào)的關(guān)鍵一環(huán)。延伸期預(yù)報(bào)的時(shí)間范圍預(yù)示著其對(duì)重大氣象災(zāi)害預(yù)警，減災(zāi)防災(zāi)的重要性。目前延伸期預(yù)報(bào)能力較為薄弱的原因主要是缺少針對(duì)性的延伸期預(yù)報(bào)方法。
2、為了提高延伸期預(yù)報(bào)水平，世界天氣研究計(jì)劃和世界氣候研究計(jì)劃于2023年聯(lián)合發(fā)起了次季節(jié)至季節(jié)預(yù)測(cè)計(jì)劃(s2s)。已有學(xué)者的研究表明，s2s模式對(duì)于大尺度模態(tài)的預(yù)報(bào)技巧較高，但對(duì)于災(zāi)害性天氣的延伸期預(yù)報(bào)技巧較低。除了動(dòng)力模式之外，一些學(xué)者也嘗試建立統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型。統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型通常是利用大尺度環(huán)境因子的前兆信號(hào)，通過(guò)其與預(yù)報(bào)量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系建立統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型。但統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型往往會(huì)忽略預(yù)報(bào)因子影響預(yù)報(bào)量的物理機(jī)制，容易導(dǎo)致預(yù)報(bào)因子表現(xiàn)不穩(wěn)定。zhu等(2015)基于svd分析，考慮了大尺度預(yù)報(bào)因子與預(yù)報(bào)量的時(shí)空間耦合關(guān)系，建立了時(shí)空間投影模型(stpm)。該模型被廣泛用于中國(guó)氣溫、降水等的延伸期預(yù)報(bào)。然而，當(dāng)大尺度預(yù)報(bào)因子發(fā)生較大的改變時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致預(yù)報(bào)因子與預(yù)報(bào)量之間的耦合關(guān)系發(fā)生改變，從而降低預(yù)報(bào)技巧。同時(shí)，由于某省自身的地域特色，缺少針對(duì)該地區(qū)季節(jié)內(nèi)氣溫的預(yù)報(bào)因子研究，因此尚沒(méi)有建立針對(duì)性的預(yù)報(bào)模型。
3、因此本專利希望立足于某省，利用svd方法的優(yōu)勢(shì)，在綜合考慮大尺度環(huán)境因子與氣溫之間耦合關(guān)系的基礎(chǔ)上，針
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為解決上述問(wèn)題，本專利提供一種基于svd的氣溫延伸期預(yù)報(bào)方法，包括如下步驟：
2、一、季節(jié)內(nèi)氣溫信號(hào)提取：
3、第一，將原始資料t進(jìn)行90天的低通濾波，得到氣候態(tài)的年循環(huán)tannualcycle。再用原始資料去掉氣候的年循環(huán)，得到異常場(chǎng)t′；
4、t′＝t-tannualcycle(1)
5、第二，將上述得到的異常場(chǎng)t′向前滑動(dòng)40天取平均，得到80天以上的信號(hào)：
6、
7、其中i代表某一時(shí)刻，t″代表80天以上信號(hào)，t′代表第一步中得到的異常場(chǎng)，n代表時(shí)間序列總長(zhǎng)度；
8、再用異常場(chǎng)減去80天以上的信號(hào)，保留周期為80天以下的信號(hào)t″′。
9、t″′＝t′-t″?????(3)
10、第三，將上述結(jié)果向前滑動(dòng)5天取平均，濾去高頻擾動(dòng)，最終得到季節(jié)內(nèi)氣溫信號(hào)：
11、
12、其中t*代表夏季氣溫季節(jié)內(nèi)信號(hào)；
13、二、訓(xùn)練階段延伸期可預(yù)報(bào)因子尋找
14、(1)初步尋找可預(yù)報(bào)因子
15、利用超前滯后相關(guān)分析，將夏季季節(jié)內(nèi)氣溫與其他大尺度背景場(chǎng)(例如海平面氣壓、位勢(shì)高度等)分別進(jìn)行提前5天、提前10天、提前15天、提前20天、提前25天、提前30天的相關(guān)分析。根據(jù)相關(guān)系數(shù)空間分布圖，初步確定某省夏季季節(jié)內(nèi)氣溫的可預(yù)報(bào)因子，及預(yù)報(bào)因子的傳播范圍和區(qū)域。
16、(2)svd分析
17、將某省夏季季節(jié)內(nèi)氣溫與可能的預(yù)報(bào)因子場(chǎng)進(jìn)行svd分析，得到4個(gè)物理量：氣溫空間模態(tài)(u)、預(yù)報(bào)因子空間模態(tài)(v)、氣溫時(shí)間系數(shù)(u)、預(yù)報(bào)因子時(shí)間系數(shù)(v)其中氣溫空間模態(tài)與預(yù)報(bào)因子空間模態(tài)是耦合的。
18、
19、
20、其中x代表預(yù)報(bào)因子，t代表預(yù)報(bào)量，k代表svd模態(tài)數(shù)，i1×j1代表預(yù)報(bào)因子的空間范圍，i2×j2代表預(yù)報(bào)量的空間范圍，t代表訓(xùn)練階段。
21、對(duì)各模態(tài)氣溫時(shí)間序列和預(yù)報(bào)因子時(shí)間序列進(jìn)行相關(guān)分析，保留顯著正相關(guān)(經(jīng)過(guò)99％顯著性檢驗(yàn))的模態(tài)作為可預(yù)報(bào)因子。這樣后續(xù)才可以用預(yù)報(bào)因子的時(shí)間系數(shù)去反演預(yù)報(bào)量的時(shí)間系數(shù)。
22、(3)交叉檢驗(yàn)
23、為了保證預(yù)報(bào)因子的穩(wěn)定表現(xiàn)，需要對(duì)可預(yù)報(bào)因子進(jìn)行交叉檢驗(yàn)。具體步驟如下：對(duì)上述初步確定的可預(yù)報(bào)因子，隨機(jī)去掉一年的某省氣溫和可預(yù)報(bào)因子數(shù)據(jù)，將剩余的數(shù)據(jù)重新排列，再進(jìn)行svd分析，得到新的svd模態(tài)與時(shí)間系數(shù)。將去掉這一年的氣溫與可預(yù)因子分別投影至對(duì)應(yīng)的svd模態(tài)上，得到相關(guān)系數(shù)。這樣重復(fù)數(shù)次進(jìn)行檢驗(yàn)，刪除相關(guān)系數(shù)不顯著(沒(méi)有經(jīng)過(guò)99％顯著性檢驗(yàn))的模態(tài)。若所有模態(tài)均不過(guò)檢，則刪除該預(yù)報(bào)因子。最終將表現(xiàn)穩(wěn)定的因子與其svd模態(tài)選為可以用于預(yù)報(bào)某省夏季氣溫的預(yù)報(bào)因子和對(duì)應(yīng)svd模態(tài)。
24、(4)多模式集成
25、將不同預(yù)報(bào)因子建立的多模型預(yù)測(cè)出的某省氣溫，利用多元線性回歸方法進(jìn)行擬合，得到多模式融合方程。
26、三、獨(dú)立回報(bào)階段氣溫預(yù)報(bào)
27、首先計(jì)算各預(yù)報(bào)因子svd模態(tài)時(shí)間系數(shù)與氣溫svd模態(tài)時(shí)間系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，得到預(yù)報(bào)因子與預(yù)報(bào)量的時(shí)間系數(shù)的強(qiáng)度轉(zhuǎn)化系數(shù)α；
28、
29、其中std代表標(biāo)準(zhǔn)差，u代表氣溫時(shí)間系數(shù)，v代表預(yù)報(bào)因子時(shí)間系數(shù)，i代表第i個(gè)svd模態(tài)，k′代表經(jīng)過(guò)交叉檢驗(yàn)后確定的svd模態(tài)總數(shù)；
30、再將獨(dú)立回報(bào)階段可預(yù)報(bào)因子投影至第二步中選取的預(yù)報(bào)因子空間模態(tài)上，得到回報(bào)階段各svd模態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)vi(tf)。vi(tf)代表獨(dú)立回報(bào)階段tf時(shí)次的第i模態(tài)的預(yù)報(bào)因子時(shí)間系數(shù)v。
31、由于預(yù)報(bào)因子時(shí)間系數(shù)與氣溫時(shí)間系數(shù)是高度相關(guān)的，強(qiáng)度上相差轉(zhuǎn)化系數(shù)，因此可以將預(yù)報(bào)因子的時(shí)間系數(shù)乘以轉(zhuǎn)化系數(shù)α，用以反演出氣溫的時(shí)間系數(shù)。將各模態(tài)時(shí)間系數(shù)與步驟二得到的氣溫的各模態(tài)相乘并相加，得到預(yù)報(bào)的某省氣溫:
32、
33、其中t**代表氣溫預(yù)測(cè)值，tf代表獨(dú)立回報(bào)階段，i2×j2代表氣溫的空間范圍，k′代表經(jīng)過(guò)交叉檢驗(yàn)后確定的svd模態(tài)總數(shù)，u代表氣溫空間模態(tài)，v代表預(yù)報(bào)因子時(shí)間系數(shù)，α代表預(yù)報(bào)因子與氣溫的時(shí)間系數(shù)的強(qiáng)度轉(zhuǎn)化系數(shù)。
34、由于在步驟二中，選擇了多個(gè)可預(yù)報(bào)因子。針對(duì)每個(gè)可預(yù)報(bào)因子，都可以建立預(yù)報(bào)模型，并預(yù)報(bào)出對(duì)應(yīng)的某省的氣溫。
35、四、預(yù)報(bào)效果評(píng)估
36、(1)模型評(píng)估
37、對(duì)步驟三中各預(yù)報(bào)模型進(jìn)行評(píng)估，利用空間相關(guān)系數(shù)(tcc)和時(shí)間相關(guān)系數(shù)(pcc)分別定量評(píng)估模式對(duì)某省氣溫季節(jié)內(nèi)變率和空間分布的預(yù)報(bào)能力。tcc/pcc的值越大代表預(yù)報(bào)技巧越高。
38、(2)多模式集成
39、將多模型預(yù)測(cè)出的某省氣溫，利用訓(xùn)練時(shí)期(步驟二)建立的多元線性回歸方程進(jìn)行擬合，最終得到某省氣溫預(yù)測(cè)值。
40、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果是：
41、(1)非傳統(tǒng)濾波
42、傳統(tǒng)的季節(jié)內(nèi)(10-80天)信號(hào)提取方法是利用帶通濾波得到，這樣會(huì)損失時(shí)間序列的邊界信號(hào)，同時(shí)難以直接用于實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)中。本專利對(duì)某省夏季氣溫進(jìn)行了非傳統(tǒng)濾波，可以更好的提取季節(jié)內(nèi)尺度信號(hào)。
43、(2本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于SVD方法的氣溫延伸期預(yù)報(bào)方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于SVD方法的氣溫延伸期預(yù)報(bào)方法，其特征在于，所述步驟一具體為：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于SVD方法的氣溫延伸期預(yù)報(bào)方法，其特征在于，所述步驟二中SVD分析方法具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于SVD方法的氣溫延伸期預(yù)報(bào)方法，其特征在于，所述步驟三具體為：首先計(jì)算各預(yù)報(bào)因子SVD模態(tài)時(shí)間系數(shù)與氣溫SVD模態(tài)時(shí)間系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，得到預(yù)報(bào)因子與預(yù)報(bào)量的時(shí)間系數(shù)的強(qiáng)度轉(zhuǎn)化系數(shù)α：
【技術(shù)特征摘要】
1.基于svd方法的氣溫延伸期預(yù)報(bào)方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于svd方法的氣溫延伸期預(yù)報(bào)方法，其特征在于，所述步驟一具體為：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于svd方法的氣溫延伸期預(yù)報(bào)方法，其特征在于，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：胡楓，徐建輝，朱志偉，胡思雯，劉俏，屠菊青，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：滁州學(xué)院，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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