一种台风路径预测方法技术

本发明专利技术公开了一种台风路径预测方法，步骤为：1、将十年间台风的运动路径数据导入数据库，任取一段台风运动的轨迹A；2、采集目前正在发生的台风的运动路径数据，任取一段台风运动的轨迹B；3、判断两段台风运动的轨迹C和D之间的相关性，如果轨迹C与轨迹D相关则进入步骤4，如果轨迹C与轨迹D不相关则返回重新选择轨迹段；4、提取属于轨迹C的台风的整体运动轨迹，并将该运动轨迹与步骤2中采集的台风运动轨迹进行拟合，提取未来时间段内台风的运动轨迹。本发明专利技术能够提前预测台风路径走向，并且精确度高。

A prediction method of typhoon path

【技术实现步骤摘要】
一种台风路径预测方法
本专利技术属于海洋
，特别涉及一种台风路径预测方法。
技术介绍
我国国土辽阔，大部分靠海，海域辽阔，并且在海洋上以及周边城市生活和工作的人员众多，台风屡屡侵袭，对我国经济发展、社会的进步带来了阻碍，因此开展台风预报研究十分重要。传统上大多使用基于物理过程的概念性台风模型描述台风过程，这类方法较为成熟，能够达到较好的预测效果。但是这些模型复杂，针对不同地区模型适应性较差，模型参数率定难度较大。因此基于数据驱动的台风过程预测方法日益得到发展。近年来，我国已经建立了较为完善的信息监测网络，采集了大量的台风相关数据，这些数据中蕴含了台风过程的内在规律，如何利用数据挖掘技术建立的基于数据驱动的预测模型，提高水文过程预测的准确率，是一个重要的研究方向。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术中存在的问题，提供一种能够提前预测台风路径走向，并且精确度高的台风路径预测方法。技术方案：为解决上述技术问题，本专利技术提供一种台风路径预测方法，包括如下步骤：(1)将十年间台风的运动路径数据导入数据库，任取一段台风运动的轨迹C；(2)采集目前正在发生的台风的运动路径数据，任取一段台风运动的轨迹D；(3)判断两段台风运动的轨迹C和D之间的相关性，如果轨迹C与轨迹D相关则进入步骤(4)，如果轨迹C与轨迹D不相关则返回步骤(1)；(4)提取属于轨迹C的台风的整体运动轨迹，并将该运动轨迹与步骤(2)中采集的台风运动轨迹进行拟合，提取未来时间段内台风的运动轨迹。进一步的，所述步骤(3)中判断两段台风运动的轨迹C和D之间的相关性的具体步骤如下：(3.1)将经纬度坐标转换为通用横轴墨卡托投影坐标系，并使用卡尔曼滤波算法对轨迹数据进行滤波处理；(3.2)计算两段轨迹C和D中每点之间的空间距离，并进行校正；(3.3)计算两段轨迹C和D中每点之间的预测距离；(3.4)计算两段轨迹C和D中每段间距离；(3.5)计算两段轨迹C和D的累积距离；(3.6)将步骤(3.5)中得到的结果进行归一化处理，即将累积距离归一化到[0,1]之间，其中，0表示两条轨迹完全无关，1表示两条轨迹完全相似，只要数值在0.5-1之间就有关联性。进一步的，所述步骤(3.2)中计算两段轨迹C和D中每点之间的空间距离的具体步骤如下：选取轨迹C中的第i个轨迹点，轨迹D中的第j个轨迹点，判断第i个轨迹点到第j个轨迹点之间的点段距离和第j个轨迹点到第i个轨迹点之间的点段距离是否相等，如果不想等，则进行校正。进一步的，所述步骤(3.3)中计算两段轨迹C和D中每点之间的预测距离的具体步骤如下：(3.3.1)取轨迹C中的第i个轨迹点Pi(xi,yi)，轨迹D中的第j个轨迹点SPj(xj,yj)；比较点Pi与点SPj的时间先后关系，设时间大的点为A，时间小的点为B；其时间差Δt＝tA-tB；(3.3.2)求点B的预测位置B'，假设B点为一个运动点，遍历各个点的时间，寻找tB+Δt时B点处于哪两个轨迹点之间,即其预测位置在哪里，假定在tB+Δt时B点处于第i-1个和第i个点之间，则对于B点的预测位置B'的空间坐标(xB′,yB′)计算公式如下：假定轨迹上任意两点之间的运动为匀速直线运动，故可求出两点之间运动速度，其求解公式如下：如果时间tB+Δt在B轨迹上不存在，则B′计算如下：其中N为B点所在轨迹的点的总数目；(3.3.3)计算A和B的预测距离，计算公式如下：distt(A,B)＝dist(A,B′)其中dist(A,B′)为A和B'的在空间坐标上的欧几里得距离。进一步的，所述步骤(3.4)中计算两段轨迹C和D中每段间距离的具体步骤如下：(3.4.1)其中Si为轨迹C的第i段，SSj为轨迹D的第j段；求Si和SSj的角度θ，Si的两个端点为Pi(xi,yi)和Pi+1(xi+1,yi+1)，SSj的两个端点为SPj(xj,yj)和SPj+1(xj+1,yj+1)，其角度θ的计算公式为：θ＝|arctan2(yi+1-yi,xi+1-xi)-arctan2(yj+1-yj,xj+1-xj)|(3.4.2)段间的时空距离为段的两端点的时空距离之和，因此Si与SSj的段间距离dists(Si,SSj)的计算公式为：dists(Si,SSj)＝f(θ)(distst(Pi,SPj)+distst(Pi+1,SPj+1))(3.4.3)求f(θ)，其计算公式为：其中：ω为可调节参数形状负因子，ω越大距离对形状因素越不敏感，其中ω＝1，distsmid(Si,SSj)为中点Si和SSj中点的时空距离，distmax(R,S)为轨迹C和轨迹D的任意两点间最大时空距离。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术通过提高轨迹相似性的精确性，可以更好的提前预测到台风路径的下一步走向，并且精确度更高。附图说明图1是本专利技术的流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本专利技术。本专利技术描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的其他实施例，都属于本专利技术所保护的范围。一种台风路径预测方法，包括如下步骤：(1)将十年间台风的运动路径数据导入数据库，任取一段台风运动的轨迹C；(2)采集目前正在发生的台风的运动路径数据，任取一段台风运动的轨迹D；(3)判断两段台风运动的轨迹C和D之间的相关性，如果轨迹C与轨迹D相关则进入步骤(4)，如果轨迹C与轨迹D不相关则返回步骤(1)；(4)提取属于轨迹C的台风的整体运动轨迹，并将该运动轨迹与步骤(2)中采集的台风运动轨迹进行拟合，提取未来时间段内台风的运动轨迹。进一步的，所述步骤(3)中判断两段台风运动的轨迹C和D之间的相关性的具体步骤如下：(3.1)将经纬度坐标转换为通用横轴墨卡托投影坐标系，并使用卡尔曼滤波算法对轨迹数据进行滤波处理；(3.2)计算两段轨迹C和D中每点之间的空间距离，并进行校正；(3.3)计算两段轨迹C和D中每点之间的预测距离；(3.4)计算两段轨迹C和D中每段间距离；(3.5)计算两段轨迹C和D的累积距离；(3.6)将步骤(3.5)中得到的结果进行归一化处理，即将累积距离归一化到[0,1]之间，其中，0表示两条轨迹完全无关，1表示两条轨迹完全相似，只要数值在0.5-1之间就有关联性。进一步的，所述步骤(3.2)中计算两段轨迹C和D中每点之间的空间距离的具体步骤如下：选取轨迹C中的第i个轨迹点，轨迹D中的第j个轨迹点，判断第i个轨迹点到第j个轨迹点之间的点段距离和第j个轨迹点到第i个轨迹点之间的点段距离是否相等，如果不想等，则进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种台风路径预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)将十年间台风的运动路径数据导入数据库，任取一段台风运动的轨迹C；/n(2)采集目前正在发生的台风的运动路径数据，任取一段台风运动的轨迹D；/n(3)判断两段台风运动的轨迹C和D之间的相关性，如果轨迹C与轨迹D相关则进入步骤(4)，如果轨迹C与轨迹D不相关则返回步骤(1)；/n(4)提取属于轨迹C的台风的整体运动轨迹，并将该运动轨迹与步骤(2)中采集的台风运动轨迹进行拟合，提取未来时间段内台风的运动轨迹。/n

【技术特征摘要】
20191107 CN 20191108302511.一种台风路径预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)将十年间台风的运动路径数据导入数据库，任取一段台风运动的轨迹C；
(2)采集目前正在发生的台风的运动路径数据，任取一段台风运动的轨迹D；
(3)判断两段台风运动的轨迹C和D之间的相关性，如果轨迹C与轨迹D相关则进入步骤(4)，如果轨迹C与轨迹D不相关则返回步骤(1)；
(4)提取属于轨迹C的台风的整体运动轨迹，并将该运动轨迹与步骤(2)中采集的台风运动轨迹进行拟合，提取未来时间段内台风的运动轨迹。


2.根据权利要求1所述的一种台风路径预测方法，其特征在于，所述步骤(3)中判断两段台风运动的轨迹C和D之间的相关性的具体步骤如下：
(3.1)将经纬度坐标转换为通用横轴墨卡托投影坐标系，并使用卡尔曼滤波算法对轨迹数据进行滤波处理；
(3.2)计算两段轨迹C和D中每点之间的空间距离，并进行校正；
(3.3)计算两段轨迹C和D中每点之间的预测距离；
(3.4)计算两段轨迹C和D中每段间距离；
(3.5)计算两段轨迹C和D的累积距离；
(3.6)将步骤(3.5)中得到的结果进行归一化处理，即将累积距离归一化到[0,1]之间，其中，0表示两条轨迹完全无关，1表示两条轨迹完全相似，只要数值在0.5-1之间就有关联性。


3.根据权利要求1所述的一种台风路径预测方法，其特征在于，所述步骤(3.2)中计算两段轨迹C和D中每点之间的空间距离的具体步骤如下：
选取轨迹C中的第i个轨迹点，轨迹D中的第j个轨迹点，判断第i个轨迹点到第j个轨迹点之间的点段距离和第j个轨迹点到第i个轨迹点之间的点段距离是否相等，如果不想等，则进行校正。


4.根据权利要求1所述的一种台风路径预测方法，其特征在于，所述步骤(3.3)中计算两段轨迹C和D中每点之间的预测距离的具体步骤如下：
(3.3.1)取轨迹C中的第i个轨迹点Pi(xi,yi)，轨迹D中的第j个轨迹点SPj(xj,yj)；...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘健华，
申请(专利权)人：刘健华，
类型：发明
国别省市：山东;37