本发明专利技术提供了一种气象要素时空代表性的计算方法和装置，涉及气象要素处理的技术领域，包括：获取气象要素保障目标区域预设时段的气象要素数据，并基于气象要素数据和预设聚类算法，将气象要素保障目标区域划分为气团；基于气象要素数据，计算出气团内各个格点的空间异变系数；基于气团内各个格点的空间异变系数和预设气象保障精度，计算出气团内气象要素数据的空间代表范围；基于气象要素数据和EOF经验正交函数，计算出气团内气象要素数据的时间代表范围，解决了现有的气象要素时空代表性的计算方法的准确性较差和时空维度缺失的技术问题。术问题。术问题。
【技术实现步骤摘要】
一种气象要素时空代表性的计算方法和装置
[0001]本专利技术涉及气象要素处理的
，尤其是涉及一种气象要素时空代表性的计算方法和装置。
技术介绍
[0002]在举行大型活动中，例如航天航空、抗险救灾、大型活动或军事行动，气象要素保障是不可或缺的条件。能否获取及时、准确气象要素数值，更是决定诸多活动能否顺利完成的关键。
[0003]对大型活动任务进行气象要素探测保障时，如果仅依靠已经建成的高空气象探测网络是不够的，因为12h的时间分辨率和70km以上的空间分辨率对于具体的保障任务来说，气象要素的准确性难以保证。如果气象保障地区在资源足够、交通便利的城市周围，可以多部署一些气象探测设备，实施多点探测、多时次探测就能实现气象要素对目标区域代表性和准确性的问题。但是，如果发生在高原、沙漠等交通不便地区，或者发生在境外、以及战场上，那么如何部署这些高空探测设备，就需要根据目标区域的气象要素时空代表性来谋划，用有限的资源来准确地完成气象要素保障任务。
[0004]目前，气象要素保障任务通常依赖积累的经验：将6h作为气象要素的时间代表范围，半径为50km的圆作为气象要素的空间代表范围。但是这种经验型气象要素的时空代表性缺少数据支撑。气象探测设备获取气象要素真正能代表多大的范围、能代表多长时间，即气象要素的时空代表性，是气象探测设备部署的关键问题。
[0005]在多数情况下，每类气象要素的时空代表性是不相同的，同一类气象要素在不同高度层的时空代表性也不一样。所以，气象要素的时间代表范围是随着高度、地域而发生改变，并不是一个固定的值。同理，气象要素的空间代表范围也不是一个固定的几何图形。在陌生区域实现气象要素保障时，需要通过对该区域历史气象数据进行统计计算，获取气象要素的时空代表性，再根据该区域气象要素的时空代表性来部署气象探测站，才能保证气象要素的代表性和准确性，导致现有的气象要素时空代表性的计算方法的计算效率和准确性较差。
[0006]针对上述问题，还未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0007]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种气象要素时空代表性的计算方法和装置，以缓解现有的气象要素时空代表性的计算方法的准确性较差和时空维度缺失的技术问题。
[0008]第一方面，本专利技术实施例提供了一种气象要素时空代表性的计算方法，包括：获取气象要素保障目标区域预设时段的气象要素数据，并基于所述气象要素数据和预设聚类算法，将所述气象要素保障目标区域划分为气团；基于所述气象要素数据，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数；基于所述气团内各个格点的空间异变系数和预设气象保障精度，计算出所述气团内气象要素数据的空间代表范围；基于所述气象要素数据和EOF经验正
交函数，计算出所述气团内气象要素数据的时间代表范围；其中，所述气象要素数据包括：气温、气压、相对湿度、径向风和纬向风数据。
[0009]进一步地，基于所述气象要素数据，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数，包括：基于所述气象要素数据，构建所述气团内各个格点的气象要素空间向量；基于所述气团内各个格点的气象要素空间向量，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数。
[0010]进一步地，基于所述气团内各个格点的空间异变系数和预设气象保障精度，计算出所述气团内气象要素数据的空间代表范围，包括：将所述预设气象保障精度分别添加至所述气团内各个格点的气象要素空间向量，得到所述气团内各个格点的目标气象要素空间向量；基于所述气团内各个格点的目标气象要素空间向量和所述气团内各个格点的气象要素空间向量，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数最大阈值；基于所述气团内各个格点的空间异变系数最大阈值，确定出所述气团内各个高度层的气象要素数据的空间代表范围；将所述气团内各个高度层的气象要素数据的空间代表范围中的最小值，确定为所述气团内气象要素数据的空间代表范围。
[0011]进一步地，基于所述气象要素数据和EOF经验正交函数，计算出所述气团内气象要素数据的时间代表范围，包括：基于所述气象要素数据，构建所述气团的气象要素数据场；基于所述气团的气象要素数据场，构建所述气团的气象要素数据场的协方差矩阵；基于Jacobi算法，计算出所述协方差矩阵的特征向量；基于所述特征向量，计算出所述气团内气象要素数据的时间代表范围。
[0012]进一步地，基于所述特征向量，计算出所述气团内气象要素数据的时间代表范围，包括：基于所述特征向量，计算出所述气团的时间系数矩阵；基于所述气团的时间系数矩阵和所述预设气象保障精度，计算出所述气团内各个高度层的气象要素数据的时间代表范围；将所述气团内各个高度层的气象要素数据的时间代表范围中的最小值，确定为所述气团内气象要素数据的时间代表范围。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种气象要素时空代表性的计算装置，包括：获取单元，用于获取气象要素保障目标区域预设时段的气象要素数据，并基于所述气象要素数据和预设聚类算法，将所述气象要素保障目标区域划分为气团；第一计算单元，用于基于所述气象要素数据，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数；第二计算单元，用于基于所述气团内各个格点的空间异变系数和预设气象保障精度，计算出所述气团内气象要素数据的空间代表范围；第三计算单元，用于基于所述气象要素数据和EOF经验正交函数，计算出所述气团内气象要素数据的时间代表范围；其中，所述气象要素数据包括：气温、气压、相对湿度、径向风和纬向风数据。
[0014]进一步地，所述第一计算单元，用于：基于所述气象要素数据，构建所述气团内各个格点的气象要素空间向量；基于所述气团内各个格点的气象要素空间向量，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数。
[0015]进一步地，所述第二计算单元，用于：将所述预设气象保障精度分别添加至所述气团内各个格点的气象要素空间向量，得到所述气团内各个格点的目标气象要素空间向量；基于所述气团内各个格点的目标气象要素空间向量和所述气团内各个格点的气象要素空间向量，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数最大阈值；基于所述气团内各个格点的空间异变系数最大阈值，确定出所述气团内各个高度层的气象要素数据的空间代表范
围；将所述气团内各个高度层的气象要素数据的空间代表范围中的最小值，确定为所述气团内气象要素数据的空间代表范围。
[0016]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持处理器执行上述第一方面中所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
[0017]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序。
[0018]在本专利技术实施例中，通过获取气象要素保障目标区域预设时段的气象要素数据，并基于所述气象要素数据和预设聚类算法，将所述气象要素保障目标区域划分为气团；基于所述气象要素数据，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数；基于所述气团内各个格点的空间异变系数和预设气象保障精度，计算出所述气团本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种气象要素时空代表性的计算方法，其特征在于，包括：获取气象要素保障目标区域预设时段的气象要素数据，并基于所述气象要素数据和预设聚类算法，将所述气象要素保障目标区域划分为气团；基于所述气象要素数据，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数；基于所述气团内各个格点的空间异变系数和预设气象保障精度，计算出所述气团内气象要素数据的空间代表范围；基于所述气象要素数据和EOF经验正交函数，计算出所述气团内气象要素数据的时间代表范围；其中，所述气象要素数据包括：气温、气压、相对湿度、径向风和纬向风数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述气象要素数据，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数，包括：基于所述气象要素数据，构建所述气团内各个格点的气象要素空间向量；基于所述气团内各个格点的气象要素空间向量和空间异变系数计算公式，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述气团内各个格点的空间异变系数和预设气象保障精度，计算出所述气团内气象要素数据的空间代表范围，包括：将所述预设气象保障精度分别添加至所述气团内各个格点的气象要素空间向量，得到所述气团内各个格点的目标气象要素空间向量；基于所述气团内各个格点的目标气象要素空间向量和所述气团内各个格点的气象要素空间向量，计算出所述气团内各个格点的空间异变系数最大阈值；基于所述气团内各个格点的空间异变系数最大阈值，确定出所述气团内各个高度层的气象要素数据的空间代表范围；将所述气团内各个高度层的气象要素数据的空间代表范围中的最小值，确定为所述气团内气象要素数据的空间代表范围。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述气象要素数据和EOF经验正交函数，计算出所述气团内气象要素数据的时间代表范围，包括：基于所述气象要素数据，构建所述气团的气象要素数据场；基于所述气团的气象要素数据场，构建所述气团的气象要素数据场的协方差矩阵；基于Jacobi算法，计算出所述协方差矩阵的特征向量；基于所述特征向量，计算出所述气团内气象要素数据的时间代表范围。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述特征向量，计算出所述气团内气象要素数据的时间代表范围，包括：基于所述特征向量，计...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宇翔，何思远，胡进，宋晓斌，
申请(专利权)人：航天宏图信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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