【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的气象数据不一致性的时间维度统一方法
本专利技术涉及气象序列数据领域。主要针对气象数据不一致性问题，提出时间维度解决方法。
技术介绍
气象序列数据不一致性问题主要原因有两个：由于管理等问题导致的不同数据在各个不同数据库之间的数据不一致性问题；由于观测站点变迁及设备更新导致的数据集在时间序列上存在阶段性系统偏差问题。数据是信息的载体之一。做为社会公益部门的、以信息服务为基本业务特征的气象部门，从诞生之日起便与数据有着生死与共的紧密关系，没有数据，气象工作的一切便无从谈起。气象部门的各种业务人员，每日在各自的岗位上的所说和所做，无不与数据相关。气象部门离不开数据，数据是维系气象部门生命的血液。气象数据尤其是气象序列数据不一致性问题，是进行气象计算，气象业务的基础。温华洋从数据“热备份”角度提出了基于空间一致性的主备法，在此基础上进一步从统计学基本原理以及保证数据连续角度提出了基于空间一致性的差值订正合成法两种数据处理算法(温华洋，徐光清，华连生，等.“双套站”数据处理方法探索[C]//苏皖两省大气探测、环境遥感与电子技术学术交流研讨会.2011.)。随着...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的气象数据不一致性的时间维度统一方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选择气象序列数据并对数据进行标准化处理，生成标准化样本；步骤2：对步骤1得到的标准化样本，选择若干个站点数据，同一时间的数据作为一条记录，按照可重复抽样原则，生成气象序列数据自动样本集；步骤3：根据步骤2所得到的气象序列数据自动样本集，针对每一个样本集，按照一致性气象属性进行分类，生成若干树分类器，建立随机森林；步骤4：建成随机森林后，对每一组样本集的随机森林数据，按照附近站点一致性数据及冲突站点的部分一致性气象数据对不一致性数据进行预测，得到预测结果；步骤5：根据步骤4的预测结果与冲...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的气象数据不一致性的时间维度统一方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选择气象序列数据并对数据进行标准化处理，生成标准化样本；步骤2：对步骤1得到的标准化样本，选择若干个站点数据，同一时间的数据作为一条记录，按照可重复抽样原则，生成气象序列数据自动样本集；步骤3：根据步骤2所得到的气象序列数据自动样本集，针对每一个样本集，按照一致性气象属性进行分类，生成若干树分类器，建立随机森林；步骤4：建成随机森林后，对每一组样本集的随机森林数据，按照附近站点一致性数据及冲突站点的部分一致性气象数据对不一致性数据进行预测，得到预测结果；步骤5：根据步骤4的预测结果与冲突值之间的加权距离，选择最小的距离值作为最终选择的值。2.根据权利要求1所述的基于大数据的气象数据不一致性的时间维度统一方法，其特征在于，所述步骤1中，气象序列数据包括风向、风速、温度、湿度、气压、雨量、光照度、土壤温度、土壤湿度、露点、太阳辐射量、太阳紫外线。3.根据权利要求1所述的基于大数据的气象数据不一致性的时间维度统一方法，其特征在于，所述步骤1中，对收集的数据，先求出每个气象属性的均值及方差，然后采用如下公式对数据进行标准化处理：其中，m表示第m个属性，n表示第n个气象站...
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