一种气象要素预报方法和系统技术方案

本发明专利技术公开一种气象要素预报方法和系统，属于气象预报订正技术领域。针对现有技术中存在的传统模式输出统计预报无法获取非线性的关系，计算较慢无法实现实时更新的问题，本发明专利技术提供一种气象要素预报方法和系统，通过对一种或多种模式预报数据进行历史统计，获取固定站点模式预报数据与实际观测数据的历史气象相关性，优选出模式要素的特征关系，同时考虑多个气象因子，有效构建特征因子关系网络，实现同步预测，同时实现对模式数据的订正，基于该框架可以实现对固定站点的平均风速、最高温度、最低温度和降水的统计订正，提高预报准确率。

A forecast method and system of meteorological elements

【技术实现步骤摘要】
一种气象要素预报方法和系统
本专利技术涉及气象预报订正
，更具体地说，涉及一种气象要素预报方法和系统。
技术介绍
精细化天气预报业务是全球预报业务发展的总体趋势，随着经济的发展和科学技术的进步，精细化预报的需求日趋强烈。由于精细化预报涉及的预报对象不断扩充，预报时效逐渐延长，预报空间精细化程度加深，预报员难以按照传统的常规预报方法完成精细化预报制作。随着数值预报和计算机技术的发展，为精细化天气预报提供了更大的空间。数值预报产品的可用时效不断增强，空间分辨率越来越细，故而为精细化要素预报提供重要的数据基础。而计算机技术的发展，提供了更多的智能统计方法，综合运用动力学、统计学技术进行数值模式的加工和后处理，能够更好地释用数值模式。目前，对数值模式产品解释应用的研究诸多，相关的各种客观释用方法应运而生：完全预报法(PP法)、模式输出统计(MOS)、人工神经网络(ANN)、卡尔曼滤波(KLM)、支持向量机(SVM)等。其中MOS方法运用诸多，效果明显，MOS预报方法从数值模式输出产品中选取预报因子，建立预报量与预报因子直接的关系，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种气象要素预报方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：获取自动气象站数据，对数据进行站点插值和预处理，形成时序匹配的站点数据信息；/n步骤2：通过归一化标准化模块对站点数据信息进行归一化和标准化处理；/n步骤3：针对气象因子分别构建基础训练器，所述气象因子包括日最高温、日最低温、风速和降水；/n步骤4：在根据气象因子构建的基础训练器基础上，集成嵌套强度自适应训练器和随机森林训练器两种回归算法分类器，构建时间序列训练器和降水训练器；/n步骤5：通过学习机制训练模型对模式预报进行实时建模订正，根据输入的模式预报数据和实时观测数据进行预报。/n

【技术特征摘要】
1.一种气象要素预报方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取自动气象站数据，对数据进行站点插值和预处理，形成时序匹配的站点数据信息；
步骤2：通过归一化标准化模块对站点数据信息进行归一化和标准化处理；
步骤3：针对气象因子分别构建基础训练器，所述气象因子包括日最高温、日最低温、风速和降水；
步骤4：在根据气象因子构建的基础训练器基础上，集成嵌套强度自适应训练器和随机森林训练器两种回归算法分类器，构建时间序列训练器和降水训练器；
步骤5：通过学习机制训练模型对模式预报进行实时建模订正，根据输入的模式预报数据和实时观测数据进行预报。


2.根据权利要求1所述的一种气象要素预报方法，其特征在于，站点数据信息基于强度自适应训练器和随机森林训练器嵌套的分类器，得到预估结果，对预估结果进行平均值和标准化计算处理，针对处理后的结果构建新的要素分布数据，进行二次处理，同时构建时间序列训练器和降水训练器，输入模型进行训练。


3.根据权利要求2所述的一种气象要素预报方法，其特征在于，步骤4的随机森林训练器中假设训练集中有n个样本，每个样本有d个特征，需要训练一个包含T棵数的随机森林，n、d和T均为自然数，算法如下所示：
(1)、对于T棵决策树，分别重复如下操作：使用有放回的抽样，重复N次，每次抽取m个特征，N和m均为自然数，m值随机选取；
(2)、如果预测是回归问题，则最后的输出是每个树输出的均值；
(3)、如果预测是分类问题，则根据投票原则，确定最终的类别。


4.根据权利要求2所述的一种气象要素预报方法，其特征在于，步骤4的强度自适应训练器训练流程如下：
(a)先通过对M个训练样本的学习得到第一弱分类器，M...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈启智，周德荣，马星星，万秉成，
申请(专利权)人：南京浦蓝大气环境研究院有限公司，南京叁云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32