一种逐日气温的预测方法技术

本发明专利技术公开了一种逐日气温的预测方法

【技术实现步骤摘要】
一种逐日气温的预测方法、装置、介质及设备


[0001]本专利技术涉及一种逐日气温的预测方法
、
装置
、
介质及设备，属于新一代信息

。

技术介绍

[0002][0003]目前现有技术中，中国专利
CN114662701A
公开了一种利用遥感估算近地表气温的方法，可以实现基于
MODIS
土地利用分类数据的近地表气温估算
。
中国专利
CN109871637A
公开了一种基于卫星遥感数据的云天条件下近地面气温估算方法，该方法可以利用
MODIS
卫星数据，根据大气可降水量
、
近地面相对湿度
、
云顶温度
、
云顶高度和云光学厚度等数据构建神经网络，实现对云天条件下的近地面气温的估算
。
上述的气温推算方法所使用的
MODIS
卫星均在
2000
年及之后运行，对于
1980
年代到
2000
年代的遥感气温估算效果仍然无法实现
。
[0004]因此，本申请提出一种逐日气温的预测方法
、
装置
、
介质及设备
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种逐日气温的预测方法
、
装置
、
介质及设备，能够利用环境数据预测待预测点的逐日气温
。
[0006]为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0007]一方面，本专利技术提供一种逐日气温的预测方法，包括以下步骤：
[0008]获取待预测点的地理坐标；
[0009]获取空间网格中各格点的环境数据；
[0010]预处理获取的环境数据；
[0011]利用预处理后的环境数据和待预测点的地理坐标计算辅助数据；
[0012]将预处理后的环境数据和辅助数据写入数据集，并利用数据集预测待预测点的逐日气温
。
[0013]进一步的，所述空间网格的地理南
、
北
、
东和西边界分别为北纬3°
15
′
、
北纬
54
°
31
′
、
东经
74
°
和东经
133
°
。
[0014]进一步的，所述空间网格中各格点的位置编号地理坐标的关系，包括下式：
[0015][0016][0017]式中，
i
为第
m
个格点
m(i,j)
的经度方向的位置编号，
j
为第
m
个格点
m(i,j)
的纬度方向的位置编号，
λ0为空间网格西边界的经度，
φ0为空间网格南边界的纬度，
λ
m
为第
m
个格点的经度，
φ
m
为第
m
个格点的纬度，为向下取整，
Z
为空间网格的分辨率
。
[0018]进一步的，所述预处理环境数据包括：
[0019]所述环境数据包括多类环境数据，各类环境数据的时间分辨率不同；
[0020]根据各类环境数据的时间分辨率确定各类环境数据的日平均值，具体包括下式：
[0021][0022]式中
T
m,avg
为第
m
个格点的一类环境数据的日平均值，
l
为时次序号，且初始值为0，
t
m,l
为第
m
个格点当日第
l
时次的一类环境数据，
h
为一类环境数据的时间分辨率，且
h≤24
，
[0023]进一步的，所述利用预处理后的环境数据和待预测点的地理坐标计算辅助数据包括：
[0024][0025]式中，
Temp
m
为第
m
个格点的一类环境数据的辅助数据，
M
为空间网格中格点的总数，
d
m
为第
m
个格点与待预测点的距离因子
。
[0026]进一步的，所述第
m
个格点与待预测点的距离因子包括下式：
[0027]d
m
＝
{d
m
，1,d
m
，2,d
m
，3,d
m
，4}
[0028]d
m,1
＝
D
[0029]d
m,2
＝
D2[0030]d
m,3
＝
D3[0031][0032][0033]Δλ
＝
abs(
λ
m
‑
λ
`)
[0034]Δφ
＝
abs(
φ
m
‑
φ
`)
[0035]式中，
d
m
，1、d
m
，2、d
m
，3、d
m
，4，均为第
m
个格点与待预测点的距离因子的参数，
D
为曲面距离，
λ
m
为第
m
个格点的经度，
λ
`
为待预测点的经度，
φ
m
为第
m
个格点的纬度，
φ
`
为待预测点的纬度，
Δλ
是第
m
个格点与待预测点的经度差的绝对值，
Δφ
是第
m
个格点与待预测点的纬度差的绝对值
。
[0036]进一步的，所述利用数据集预测待预测点的逐日气温包括下式：
[0037]H
＝
α
f1(X)+
β
f2(X)+
γ
f3(X)+
δ
f4(X)
[0038]式中，
H
为待预测点的逐日气温，
X
为数据集，
α
、
β
、
γ
、
δ
均为权重系数，
f1(X)
是支持向量机回归函数，
f2(X)
是
K
最近邻回归函数，
f3(X)
是多元线性回归函数，
f4(X)
是
Xgboost
算法函数
。
[0039]另一方面，本专利技术提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
Δλ
＝
abs(
λ
m
‑
λ
`)
Δφ
＝
abs(
φ
m
‑
φ
`)
式中，
d
m
，1、d
m
，2、d
m
，3、d
m
，4，均为第
m
个格点与待预测点的距离因子的参数，
D
为曲面距离，
λ
m
为第
m
个格点的经度，
λ
`
为待预测点的经度，
φ
m
为第
m
个格点的纬度，
φ
`
为待预测点的纬度，
Δλ
是第
m
个格点与待预测点的经度差的绝对值，
Δφ
是第
m
个格点与待预测点的纬度差的绝对值
。7.
根据权利要求1所述的逐日气温的预测方法，其特征在于，所述利用数据集预测待预测点的逐日气温包括下式：
H
＝
α
f1(X)+
β
f2(X)+
γ
f3(X)+
δ
f4(X)
式...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱晓晨，李强宇，曾燕，
申请(专利权)人：南京信息工程大学南通研究院，
类型：发明
国别省市：