【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及动作识别，尤其涉及一种临近空间气象预报方法、装置。
技术介绍
1、临近空间是距地球表面高度约20km～30km至100km的空域。相比于临近空间高度以下的对流层大气，以及临近空间上部的电离层及以上空间天气，临近空间由于探测困难，是我们了解较少的大气层区域。临近空间的气温、气压、风场、大气成分等环境特性与航空空间和航天空间不同，临近空间大气风场的复杂变化、温度、密度、气压状态及动力学扰动等多方面都直接影响临近空间的航天活动。为有效利用临近空间，研究和开发临近空间相关技术，需要开展临近空间气象要素预报。
2、由于临近空间探测难度大，探测资料稀少，较少作系统分析研究，对该层空间环境的认知比较缺乏。传统的直接探测方法存在难度大、误差大、实时性差的问题。已经开展的临近空间大气环境要素预报，通常建立在中高层大气的经验模式和数值预报模式基础上，通过与低层大气物理过程的耦合得到临近空间的气象数据，受顶部边界条件限制，该方法在50km以上的预报准确性大幅降低。
技术实现思路
1、本公开实施例提供了一种临近空间气象预报方法、装置，能够提高临近空间气象预报的准确性。
2、为此，本公开实施例提供了如下技术方案：
3、第一方面，本公开实施例提供了一种临近空间气象预报方法，包括：
4、获取目标气象要素和多个待选气象因子目标季节的历史数据；
5、基于所述历史数据对所述多个待选气象因子进行逐步回归分析，筛选出多个关键气象因子；
7、将所述关键气象因子的观测值输入所述多元线性回归模型得到所述目标气象要素的预报值。
8、在一些实施例中，获取目标气象要素和多个待选气象因子目标季节的历史数据包括：
9、将临近空间沿着高度方向，按照预设间隔分为多个预报层；
10、获取每个预报层的历史数据；
11、对所述历史数据进行预处理，所述预处理包括如下一种或几种：极值检查、线性内插检查、温度垂直递减率检查、静力学检查和风垂直切变检查。
12、在一些实施例中，获取每个预报层的历史数据包括：
13、所述预报层的高度小于预设高度时，获取实测数据作为历史数据；
14、所述预报层的高度大于或等于预设高度时，获取数值预报产品的模式分析数据作为历史数据。
15、在一些实施例中，所述预设高度为30km。
16、在一些实施例中，基于所述历史数据对所述多个待选气象因子进行逐步回归分析包括：
17、对当前的多个待选气象因子中贡献最大的待选气象因子做引入检验，若引入检验通过，则将贡献最大的待选气象因子引入当前的多元线性回归方程；
18、对当前的多元线性回归方程中已经引入的待选气象因子进行剔除检验，将检验不通过的待选气象因子从当前的多元线性回归方程中剔除；
19、从当前的多个待选气象因子中剔除贡献最大的待选气象因子；
20、重复执行上述步骤直至当前的多个待选气象因子中不存在引入检验通过的待选气象因子且当前的多元线性回归方程中已经引入的待选气象因子均通过剔除检验。
21、在一些实施例中，所述多个待选气象因子包括：温度，纬向风速，经向风速，空气密度，气压，温度梯度，气压梯度，涡度和散度。
22、在一些实施例中，所述目标气象要素为如下任意一种：温度、风向、风速、空气密度和气压。
23、在一些实施例中，静力学检查包括：
24、获取标准层的静力学余差；
25、当标准层的静力学余差小于第i层对应的静力学余差判据时第i层的静力学检查通过；
26、当第i层的静力学检查未通过时，进一步获取第i-1层和第i+1层的静力学余差；
27、若第i-1层的静力学余差的绝对值大于第i-1层对应的静力学余差判据且第i-1层的静力学余差的绝对值大于第i+1层的静力学余差的绝对值，则第i-1层的历史数据错误，否则第i层的历史数据错误。
28、在一些实施例中，静力学检查未通过时，还包括对错误的历史数据进行订正：
29、对气压历史数据进行订正得到气压订正值；
30、对所述气压订正值做极值检查，若未通过，则对温度历史数据进行订正。
31、第二方面，本公开实施例提供了一种临近空间气象预报装置，包括：
32、获取模块，用于获取目标气象要素和多个待选气象因子目标季节的历史数据；
33、筛选模块，用于基于所述历史数据对所述多个待选气象因子进行逐步回归分析，筛选出多个关键气象因子；
34、数据处理模块，用于将所述关键气象因子作为自变量，将所述目标气象要素作为因变量建立多元线性回归模型；
35、预报模块，用于将所述关键气象因子的观测值输入所述多元线性回归模型得到所述目标气象要素的预报值。
36、第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器的存储介质中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项实施例所述的方法。
37、本公开实施例中提供的一个或多个技术方案，具有如下优点：
38、本公开实施例提供的临近空间气象预报方法通过逐步回归分析，筛选出多个关键气象因子，通过多元线性回归模型基于关键气象因子的观测值生成目标气象要素的预报值，降低了临近空间气象预报的难度，有助于提高临近空间气象预报的准确性。
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1.一种临近空间气象预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，获取目标气象要素和多个待选气象因子目标季节的历史数据包括：
3.根据权利要求2所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，获取每个预报层的历史数据包括：
4.根据权利要求3所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，所述预设高度为30km。
5.根据权利要求1所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，基于所述历史数据对所述多个待选气象因子进行逐步回归分析包括：
6.根据权利要求1所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，所述多个待选气象因子包括：温度，纬向风速，经向风速，空气密度，气压，温度梯度，气压梯度，涡度和散度。
7.根据权利要求1所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，所述目标气象要素为如下任意一种：温度、风向、风速、空气密度和气压。
8.根据权利要求2所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，静力学检查包括：
9.根据权利要求8所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，静力学检查未通过
10.一种临近空间气象预报装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种临近空间气象预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，获取目标气象要素和多个待选气象因子目标季节的历史数据包括：
3.根据权利要求2所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，获取每个预报层的历史数据包括：
4.根据权利要求3所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，所述预设高度为30km。
5.根据权利要求1所述的临近空间气象预报方法，其特征在于，基于所述历史数据对所述多个待选气象因子进行逐步回归分析包括：
6.根据权利要求1所述的临...
【专利技术属性】
技术研发人员：何亿强，铁伟涛，王芳栋，李大琪，王鑫，孙宇，史荟燕，
申请(专利权)人：北京航天飞行控制中心，
类型：发明
国别省市：
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