基于协同克里金法的海冰密集度空间精细化插值法制造技术

本发明专利技术公开基于协同克里金法的海冰密集度空间精细化插值法，包括以下步骤：S1：将插值区域进行划分，并获取观测点处的海冰密集度观测值和气候参数观测值；S2：将观测点的海冰密集度作为主变量，将与海冰密集度相关性最高的气候参数作为协变量；S3：计算全部观测点相互之间的距离、主变量变异函数值和协变量变异函数值；计算观测点之间的协变异函数值；S4：基于拟合曲线获得协变异函数值的自相关距离；S5：计算每一个插值点自相关距离范围内的观测点与该插值点的之间的距离，并获取观测点与插值点之间的协变异函数值；S6：构建拉格朗日方程，并求解拉格朗日方程，得到权重系数；S7：构建协同Kriging法质控方程，并计算插值点海冰密集度预测值。度预测值。度预测值。

【技术实现步骤摘要】
基于协同克里金法的海冰密集度空间精细化插值法


[0001]本专利技术涉及极地船舶安全航行信息化
，具体为基于协同克里金法的海冰密集度空间精细化插值法。

技术介绍

[0002]近几十年来，随着温度逐渐升高，海冰加速融化，北极海冰覆盖面积一直在下降。海冰覆盖范围的变化影响着全球运输业。例如，随着海冰覆盖的减少，商船穿越北极航道的可能性逐渐增加，尤其是东北航道的航行窗口期逐渐延长，通航能力显著提升。然而由于极地水域气候变化快，经常导致船舶出现“冰阻”等现象。从北极地区航行的角度来看，海冰密集度对安全航行极地区域影响更大。
[0003]目前船舶极地航行前所获取的海冰密集度数据大多为0.25
°×
0.25
°
的经纬度网格数据，无法满足极地导航和路径规划的需求。为此许多学者对从时间序列的角度研究海冰密集度的预测问题，主要可以分为基于数值模式预报和统计预报两类。数值模式是从已知的物理规律出发，基于海冰的动力学、热力学和厚度分布等规律实现上述海冰变化过程的模拟和预报；然而由于海冰动力学和形变没有明确的物理规律致本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于协同克里金法的海冰密集度空间精细化插值法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将插值区域按照经纬度网格进行划分，将所述经纬度网格的网格点设为观测点，将经纬度网格四边的中点和网格中心点设为插值点，并获取所述观测点处的海冰密集度观测值和气候参数观测值；S2：将观测点的海冰密集度作为主变量，对观测点的海冰密集度观测值和气候参数观测值做相关性分析，将与海冰密集度相关性最高的气候参数作为协变量；S3：计算全部观测点相互之间的距离、主变量变异函数值和协变量变异函数值；并基于所述主变量变异函数值和协变量变异函数值构造观测点相互之间的协变异函数方程，计算观测点之间的协变异函数值；S4：寻找全部观测点相互间的距离与协变异函数值之间的拟合曲线，并基于所述拟合曲线获得协变异函数值的自相关距离；S5：计算每一个插值点自相关距离范围内的观测点与该插值点之间的距离，并基于该距离从拟合曲线上获取观测点与插值点之间的协变异函数值；S6：基于步骤S5中获取的观测点与插值点之间的协变异函数值构建拉格朗日方程，并求解拉格朗日方程，得到赋予各协变量的一组权重系数和赋予各主变量的一组权重系数；S7：构建协同Kriging法质控方程，并基于所述赋予各协变量的一组权重系数和赋予各主变量的一组权重系数计算插值点海冰密集度预测值。2.根据权利要求1所述的基于协同克里金法的海冰密集度空间精细化插值法，其特征在于，所述气候参数包括海面压力、海面温度和平均海平面压力。3.根据权利要求1所述的基于协同克里金法的海冰密集度空间精细化插值法，其特征在于，所述插值法还包括：S8：将S7中的插值点的海冰密集度预测值与插值点的海冰密集度预测值进行比较，通过平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和均方误差MSE评价模型。4.根据权利要求1所述的基于协同克里金法的海冰密集度空间精细化插值法，其特征在于，在所述步骤S3中主变量变异函数值和协变量变异函数值的计算方法分别为：式中：γ1(h)为协变量变异函数值，γ2(h)为主变量变异函数值，h为分离距离，n是分离距离为h的协变量点对数，m是分离距离为h的主变量点对数，Y(x
i
)和Y(x<...

【专利技术属性】
技术研发人员：张金奋，肖娟娟，吴达，张迪，张涵，江海洋，孙友国，
申请(专利权)人：广东省内河港航产业研究有限公司，
类型：发明
国别省市：