【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及温度监测，具体为一种高海拔近地面多层级温度监测分析方法及系统。
技术介绍
1、多层级温度监测是一种在不同高度或深度上安装温度传感器，以获取不同层次的温度数据的方法。这种监测方法通常用于研究大气、土壤或水体中的温度变化，以揭示温度的垂直或水平分布情况。
2、但是现有技术在高海拔地区进行多层级温度监测可能受到环境条件的限制，例如恶劣天气、地形复杂性和工作条件的限制，可能导致数据采集的不完整或不准确，监测点之间的距离限制和可用监测设备的限制，高海拔地区的多层级温度监测可能无法实现高空间分辨率。这可能导致对特定区域或小尺度现象的监测和分析能力受限。
3、综上所述，研发高海拔近地面多层级温度监测分析方法，仍是温度监测领域中急需解决的关键问题。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：高海拔地区的多层级温度检测受环境限制，存在数据不准确不完整的问题，使特定区域检测和分析能力受限。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种高海拔近地面多层级温度监测分析方法，包括：采集监测区中多个监测点的数据并进行预处理；将监测区进行划分为网格，通过插值计算，对数据进行校正；分析所述数据的自相关性和部分自相关性，进行可视化展示。
4、作为本专利技术所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法的一种优选方案，其中：所述预处理包括，当检测到重复数据时，对比重复数据，若重复数据中
5、作为本专利技术所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法的一种优选方案，其中：所述预处理还包括，当检测到异常值时，查找原始数据并重新分析，若异常值是由于气象变化引起的真实值，则保留异常值并标记，若异常值是由于错误引起的，则根据原始数据进行修正；对网格点分别插值权重和邻近数据点的属性，对于每个监测点，根据监测点的数据确定一个基准范围，使用确定的基准范围来标准化对应监测点的数据，使数据确定在[0，1]的范围内，保存转换前的原始值和转换后的标准值并进行对应，使数据能够在标准值和原始值中互相转换。
6、作为本专利技术所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法的一种优选方案，其中：所述网格包括，确定监测区的范围，采集监测区边界的数据；确定监测点的密度，根据监测区的平均数据设置一个密度值ρ，当地形出现明显变化时，增加ρ的值，增加的值根据地形变化强度和所需的温度变化尺度设置；采用网格生成算法根据监测点生成不规则网格；根据生成的不规则网格，使用网络的起始点、间距和分辨率，计算每个监测点的空间坐标。
7、作为本专利技术所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法的一种优选方案，其中：所述网格生成算法为使用octree基于树结构进行网格划分，将监测区设定为一个节点，将每个监测点插入到节点内，若当前节点内没有监测点，则直接在此节点放置监测点；若当前节点内已有节点，则将节点分为八个等大小的立方体子节点，并将已存在的和新插入的监测点放入相应的子节点内，重复此过程，直到每个子节点内只有一个监测点为止。
8、作为本专利技术所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法的一种优选方案，其中：所述监测点的空间坐标包括，
9、x＝x0+(j-1)·dx
10、y＝y0+(i-1)·dy
11、其中，x表示监测点的横坐标；x0表示网络的起始点的横坐标；y表示监测点的纵坐标；y0表示网络的起始点的纵坐标；i表示行数；dx表示水平方向上的间距；j表示列数；dy表示垂直方向上的间距；所述插值计算表示为，
12、
13、其中，f(x)表示插值点的估计值；f(x1)表示x1位置的值；f(x2)表示x2位置的值；x1表示离x最近的已知监测点的位置；x2表示除x1外离x最近的已知监测点的位置；x表示插值点的位置；根据监测点的空间坐标和地理信息系统，对监测区进行划分，根据地形变化特征设置阈值a，当监测区的地形变化程度大于阈值a，且监测区内植被类型随地形变化，则将监测区标记为变温区；当监测区地形变化程度小于等于阈值a时，若监测区内植被类型为温带植物，则监测区标记为温带恒温区，若监测区内植被类型为寒带植物，则监测区标记为寒带恒温区；对变温区、温带恒温区和寒带恒温区分别设置温度范围，并设置温度变化阈值b和温度变化阈值c，当实时温度超过温度范围时，对超过温度范围的监测区进行重点监测，若温度大于温度范围上限且温度上升速度超过阈值b时，生成监测报告提醒工作人员注意干旱和热浪，若温度大于温度上限且温度上升速度超过阈值c时，发出火灾警报；若温度低于温度范围且温度下降速度超过阈值b时，生成监测报告提醒工作人员注意寒流降温。
14、作为本专利技术所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法的一种优选方案，其中：所述数据的自相关性和部分自相关性包括，使用自相关函数和部分自相关函数对数据进行处理，绘制自相关图和部分自相关图，若自相关图呈现出缓慢的衰减或部分自相关图在滞后值后截断，表示时间序列存在趋势；若自相关图呈现出规律的、明显的尖峰和低谷，表示数据存在周期性。
15、第二方面，本专利技术还提供了高海拔近地面多层级温度监测分析系统，包括，数据采集模块，采集监测区中多个监测点的数据并进行预处理，将预处理后的数据传输到网格划分模块；网格划分模块，根据预处理后的监测区数据，利用octree方法将监测区划分为网格，再进行插值计算，对数据进行校正；数据分析模块，分析数据的自相关性和部分自相关性，绘制自相关图和部分自相关图，识别数据中的周期性和趋势，并进行可视化展示。
16、第三方面，本专利技术还提供了一种计算设备，包括：存储器和处理器；
17、所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述高海拔近地面多层级温度监测分析方法的步骤。
18、第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述高海拔近地面多层级温度监测分析方法的步骤。
19、本专利技术的有益效果：本专利技术方法将采集的数据进行处理，对于不同的数据值采取不同措施，保证文件的完整性和统一性，提高了数据分析的精度。将监测区进行划分为网格，再进行插值计算，空间插值方法对有限的监测点数据进行插值，以推断未监测区域的温度情况，解决空间分辨率限制，最后通过分析数据的自相关性和部分自相关性，生成直观的自本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于：所述预处理包括，当检测到重复数据时，对比重复数据，若重复数据中包含部分不同的信息，则合并不同的信息，若重复数据完全一致，标记出现重复数据的位置并删除重复数据，将删除的重复数据备份到数据库中；
3.如权利要求2所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于：所述预处理还包括，当检测到异常值时，查找原始数据并重新分析，若异常值是由于气象变化引起的真实值，则保留异常值并标记，若异常值是由于错误引起的，则根据原始数据进行修正；
4.如权利要求3所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于：所述网格包括，确定监测区的范围，采集监测区边界的数据；
5.如权利要求4所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于：所述网格生成算法为使用Octree基于树结构进行网格划分，将监测区设定为一个节点，将每个监测点插入到节点内，若当前节点内没有监测点，则直接在此节点放置监测点；
6.如权利要求
7.如权利要求6所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于：所述数据的自相关性和部分自相关性包括，使用自相关函数和部分自相关函数对数据进行处理，绘制自相关图和部分自相关图，若自相关图呈现出缓慢的衰减或部分自相关图在滞后值后截断，表示时间序列存在趋势；
8.一种采用如权利要求1～7任一所述方法的高海拔近地面多层级温度监测分析系统，其特征在于，包括，
9.一种计算设备，包括：存储器和处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于：所述预处理包括，当检测到重复数据时，对比重复数据，若重复数据中包含部分不同的信息，则合并不同的信息，若重复数据完全一致，标记出现重复数据的位置并删除重复数据，将删除的重复数据备份到数据库中；
3.如权利要求2所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于：所述预处理还包括，当检测到异常值时，查找原始数据并重新分析，若异常值是由于气象变化引起的真实值，则保留异常值并标记，若异常值是由于错误引起的，则根据原始数据进行修正；
4.如权利要求3所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于：所述网格包括，确定监测区的范围，采集监测区边界的数据；
5.如权利要求4所述的高海拔近地面多层级温度监测分析方法，其特征在于：所述网格生成算法为使用...
【专利技术属性】
技术研发人员：张露松，曾华荣，毛先胤，陈沛龙，杨旗，杨柳青，潘兴亚，何荣卜，杜昊，杜禹，杨阳，任孝东，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。