基于多要素特征相似性和地理区划聚类的优选代站方法技术

本发明专利技术提供了一种基于多要素特征相似性和地理区划聚类的优选代站方法，包括：获取备选站点数据资料；获取目标点位对应的观测数据集；如果观测数据集包括点位气象要素数据，根据每个第一备选站点对应的站点高程数据、站点气象区划数据和观测数据集，从第一备选站点中确定目标点位匹配的第二备选站点；确定观测数据集与每个第二备选站点对应的站点数据集之间的多要素特征相似性，并根据多要素特征相似性从第二备选站点中确定目标点位对应的代表站。本发明专利技术可以自动化地、准确地确定出代表站。准确地确定出代表站。准确地确定出代表站。

【技术实现步骤摘要】
基于多要素特征相似性和地理区划聚类的优选代站方法


[0001]本专利技术涉及计算机技术与大气科学交叉
，尤其是涉及一种基于多要素特征相似性和地理区划聚类的优选代站方法。

技术介绍

[0002]目前，气候资料替换信息的研究，主要是对气候资料进行拓展，得到各气象站点的代表站点，其意义在于能够对某气象站点进行替换，替换为能够代表该气象站点的代表站点，为气象站点的缺失或者损坏带来备选方案，然而现有技术不仅自动化程度较低，而且提供的代表站点的准确度有待提高。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于多要素特征相似性和地理区划聚类的优选代站方法，可以自动化地、准确地确定出代表站。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于多要素特征相似性和地理区划聚类的优选代站方法，包括：获取备选站点数据资料；其中，所述备选站点数据资料包括多个第一备选站点对应的站点高程数据、站点气象区划数据和站点数据集，所述站点数据集包括多种要素类型对应的站点数据；获取目标点位对应的观测数据集；其中，所述观测数据集包括多种所述要素类型对应的观测数据；如果所述观测数据集包括点位气象要素数据，根据每个所述第一备选站点对应的所述站点高程数据、所述站点气象区划数据和所述观测数据集，从所述第一备选站点中确定所述目标点位匹配的第二备选站点；确定所述观测数据集与每个所述第二备选站点对应的所述站点数据集之间的多要素特征相似性，并根据所述多要素特征相似性从所述第二备选站点中确定所述目标点位对应的代表站。
>[0005]在一种实施方式中，所述根据每个所述第一备选站点对应的所述站点高程数据、所述站点气象区划数据和所述观测数据集，从所述第一备选站点中确定所述目标点位匹配的第二备选站点的步骤，包括：确定所述目标点位对应的点位高程数据和点位气象区划数据；根据所述观测数据集中的点位空间要素数据，以及每个所述站点数据集中的站点空间要素数据，确定所述目标点位与每个所述第一备选站点之间的距离值；对于每个所述第一备选站点，如果该第一备选站点对应的所述距离值位于预设距离范围内，判断该第一备选站点对应的所述站点高程数据是否与所述点位高程数据之间的高程特征相似性是否大于第一预设阈值，且该第一备选站点对应的所述站点气象区划数据是否与所述点位气象区划数据之间的区划特征相似性是否大于第二预设阈值；如果是，将该第一备选站点确定为所述目标点位匹配的第二备选站点。
[0006]在一种实施方式中，所述确定所述观测数据集与每个所述第二备选站点对应的所述站点数据集之间的多要素特征相似性的步骤，包括：对所述点位气象要素数据进行完整性校验；如果通过所述完整性校验，利用马氏距离函数基于所述点位气象要素数据，和每个所述备选站点对应的所述站点数据集中的站点气象要素数据，计算所述观测数据集与每个
所述第二备选站点对应的所述站点数据集之间的多要素特征相似；如果未通过所述完整性校验，确定所述点位气象要素数据中的空域特征，并利用马氏距离函数基于所述点位气象要素数据，和剔除所述空域特征之后的站点气象要素数据，计算所述观测数据集与每个所述第二备选站点对应的所述站点数据集之间的多要素特征相似。
[0007]在一种实施方式中，所述根据所述多要素特征相似性从所述第二备选站点中确定所述目标点位对应的代表站的步骤，包括：将最小的多要素特征相似性对应的第二备选站点，确定为所述目标点位对应的代表站。
[0008]在一种实施方式中，所述备选站点数据资料还包括多个第一备选站点对应的站点地理区划数据，所述地理区划数据是对所述第一备选站点进行聚类处理得到的；所述方法还包括：如果所述观测数据集不包括气象要素观测数据，确定所述目标点位对应的点位高程数据和点位地理区划数据；基于所述观测数据集中的点位空间要素数据、所述点位高程数据、所述点位地理区划数据，以及每个所述第一备选站点对应的所述站点数据集中的站点空间要素数据、所述站点高程数据、所述站点地理区划数据，确定所述目标点位与每个所述第一备选站点之间的多要素特征相似性；将最小的多要素特征相似性对应的第一备选站点，确定为所述目标点位对应的代表站。
[0009]在一种实施方式中，所述获取备选站点数据资料的步骤，包括：获取初始地面观测资料；其中，所述初始地面观测资料包括多个实际地面站点对应的站点数据；确定每个所述实际地面站点对应的站点高程信息、站点地理区划信息和站点气候区划信息，并基于所述初始地面观测资料、每个所述实际地面站点对应的站点高程信息、站点地理区划信息和站点气候区划信息确定备选站点数据资料；和/或，获取初始网格点数据；其中，所述初始网格点数据包括多个虚拟网格站点对应的站点数据；确定每个所述虚拟网格站点对应的站点高程信息、站点地理区划信息和站点气候区划信息，并基于所述初始网格点数据、每个所述虚拟网格站点对应的站点高程信息、站点地理区划信息和站点气候区划信息确定备选站点数据资料。
[0010]在一种实施方式中，所述确定每个所述实际地面站点对应的站点高程信息、站点地理区划信息、站点气候区划信息和临近空间域范围的步骤，包括：利用数字高程模型，基于每个所述实际地面站点对应的站点数据中的站点空间要素数据，确定每个所述实际地面站点对应的站点高程信息；其中，所述站点高程数据包括坡向数据和/或坡度数据；以及，利用Cast聚类算法对每个所述实际地面站点进行聚类处理，确定每个所述实际地面站点所属的站点地理区划信息；以及，基于预设气候类型和每个所述实际地面站点对应的站点数据中的站点气象要素数据，确定每个所述实际地面站点所属的站点气候区划信息。
[0011]第二方面，本专利技术实施例还提供一种基于多要素特征相似性和地理区划聚类的优选代站装置，包括：资料获取模块，用于获取备选站点数据资料；其中，所述备选站点数据资料包括多个第一备选站点对应的站点高程数据、站点气象区划数据和站点数据集，所述站点数据集包括多种要素类型对应的站点数据；数据获取模块，用于获取目标点位对应的观测数据集；其中，所述观测数据集包括多种所述要素类型对应的观测数据；匹配模块，用于如果所述观测数据集包括点位气象要素数据，根据每个所述第一备选站点对应的所述站点高程数据、所述站点气象区划数据和所述观测数据集，从所述第一备选站点中确定所述目标点位匹配的第二备选站点；代表站确定模块，用于确定所述观测数据集与每个所述第二
备选站点对应的所述站点数据集之间的多要素特征相似性，并根据所述多要素特征相似性从所述第二备选站点中确定所述目标点位对应的代表站。
[0012]第三方面，本专利技术实施例还提供一种服务器，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现第一方提供的任一项所述的方法。
[0013]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方提供的任一项所述的方法。
[0014]本专利技术实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多要素特征相似性和地理区划聚类的优选代站方法，其特征在于，包括：获取备选站点数据资料；其中，所述备选站点数据资料包括多个第一备选站点对应的站点高程数据、站点气象区划数据和站点数据集，所述站点数据集包括多种要素类型对应的站点数据；获取目标点位对应的观测数据集；其中，所述观测数据集包括多种所述要素类型对应的观测数据；如果所述观测数据集包括点位气象要素数据，根据每个所述第一备选站点对应的所述站点高程数据、所述站点气象区划数据和所述观测数据集，从所述第一备选站点中确定所述目标点位匹配的第二备选站点；确定所述观测数据集与每个所述第二备选站点对应的所述站点数据集之间的多要素特征相似性，并根据所述多要素特征相似性从所述第二备选站点中确定所述目标点位对应的代表站。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述第一备选站点对应的所述站点高程数据、所述站点气象区划数据和所述观测数据集，从所述第一备选站点中确定所述目标点位匹配的第二备选站点的步骤，包括：确定所述目标点位对应的点位高程数据和点位气象区划数据；根据所述观测数据集中的点位空间要素数据，以及每个所述站点数据集中的站点空间要素数据，确定所述目标点位与每个所述第一备选站点之间的距离值；对于每个所述第一备选站点，如果该第一备选站点对应的所述距离值位于预设距离范围内，判断该第一备选站点对应的所述站点高程数据是否与所述点位高程数据之间的高程特征相似性是否大于第一预设阈值，且该第一备选站点对应的所述站点气象区划数据是否与所述点位气象区划数据之间的区划特征相似性是否大于第二预设阈值；如果是，将该第一备选站点确定为所述目标点位匹配的第二备选站点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述观测数据集与每个所述第二备选站点对应的所述站点数据集之间的多要素特征相似性的步骤，包括：对所述点位气象要素数据进行完整性校验；如果通过所述完整性校验，利用马氏距离函数基于所述点位气象要素数据，和每个所述备选站点对应的所述站点数据集中的站点气象要素数据，计算所述观测数据集与每个所述第二备选站点对应的所述站点数据集之间的多要素特征相似；如果未通过所述完整性校验，确定所述点位气象要素数据中的空域特征，并利用马氏距离函数基于所述点位气象要素数据，和剔除所述空域特征之后的站点气象要素数据，计算所述观测数据集与每个所述第二备选站点对应的所述站点数据集之间的多要素特征相似。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多要素特征相似性从所述第二备选站点中确定所述目标点位对应的代表站的步骤，包括：将最小的多要素特征相似性对应的第二备选站点，确定为所述目标点位对应的代表站。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述备选站点数据资料还包括多个第一备选站点对应的站点地理区划数据，所述地理区划数据是对所述第一备选站点进行聚类处理
得到的；所述方法还包括：如果所述观测数据集不包括气象要素观测数据，确定所述目标点位对应的点位高程数据和点位地理区划数据；基于所述观测数据集中的点位空间要素数据、所述点位高程数据、所述点位地理区划...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹珊建，盛夏，韩丁，尚莹，刘康宁，柴文涛，钟科，薛洪斌，谭永强，张丽竹，解晗，张一明，
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：