【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法。
技术介绍
1、模式预报是一种利用模型来模拟和预测大气、海洋和地球系统中的天气和气候变化的方法，由于灾害性天气可造成巨大的经济损失和严重的社会影响，因此天气的预测变得非常重要。
2、全球数值模式是模式预报中的一种，在通过全球数值模式对土壤温湿场数据进行预测时，是通过监测部分地方的土壤温湿场数据，通过插值的方式获取剩余地方的土壤温湿场数据，根据所有地方的土壤温湿场数据，对未来一段时间的土壤温湿场数据进行预测；对于生态环境差异较大的地方，通过插值的方式获取的土壤温湿场数据的准确性低，导致土壤温湿场数据的预测准确性低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，该方法包括以下步骤：
4、采集地表热通量数据和土壤温湿场数据，地表热通量数据和土壤温湿场数据为时序数据；
5、根据土壤温湿场数据得到第一预测温湿场数据，根据地表热通量数据在时序上的分布特征，获取地表热通量数据中的异常数据和正常数据，根据地表热通量数据中的正常数据对地表热通量数据中的异常数据进行处理得到处理后的地表热通量数据，根据土壤温湿场数据和处理后的地表热通量数据得到第二预测温
6、根据处理后的地表热通量数据中相邻时刻的数据的差异，得到地表热通量变化特征程度，根据土壤温湿场的差异程度和地表热通量变化特征程度得到第二预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值；
7、预设第一预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值，根据第一预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值和第二预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值，对第一预测温湿场数据中每个时刻的数据和第二预测温湿场数据中每个时刻的数据进行加权，得到最终的预测温湿场数据，根据最终的预测温湿场数据进行模式预报。
8、进一步地，所述根据地表热通量数据在时序上的分布特征，获取地表热通量数据中的异常数据和正常数据，包括的具体步骤如下：
9、使用stl时序分解算法，对地表热通量数据进行分解，得到季节项、趋势项和残差项，根据残差项的所有数据拟合高斯模型，获取高斯模型的原则的区间，将残差项数据不在高斯模型的原则的区间内的所有时刻的地表热通量数据记为异常数据，将残差项数据在高斯模型的原则的区间内的所有时刻的地表热通量数据记为正常数据；
10、其中，表示残差项的所有数据的均值，表示残差项的所有数据的标准差。
11、进一步地，所述根据地表热通量数据中的正常数据对地表热通量数据中的异常数据进行处理得到处理后的地表热通量数据，包括的具体步骤如下：
12、将每个异常数据左侧距离该异常数据最近的正常数据记为每个异常数据的左相邻的正常数据，将每个异常数据右侧距离该异常数据最近的正常数据记为每个异常数据的右相邻的正常数据；获取地表热通量数据中每个异常数据的左相邻的正常数据和右相邻的正常数据，将每个异常数据的左相邻的正常数据和右相邻的正常数据的均值作为每个异常数据处理后的数据值，得到处理后的地表热通量数据。
13、进一步地，所述根据土壤温湿场数据和处理后的地表热通量数据得到第二预测温湿场数据，包括的具体步骤如下：
14、根据土壤温湿场数据和处理后的地表热通量数据通过陆面通量同化技术预测未来两天内每个小时的数据，将其记为第二预测温湿场数据。
15、进一步地，所述根据土壤温湿场数据得到第一预测温湿场数据，包括的具体步骤如下：
16、根据土壤温湿场数据通过全球数值模式预测未来两天内每个小时的数据，将其记为第一预测温湿场数据。
17、进一步地，所述根据第一预测温湿场数据和第二预测温湿场数据得到土壤温湿场的差异程度，包括的计算公式如下：
18、
19、式中，表示第二预测温湿场数据中的第i个时刻的数据，表示第一预测温湿场数据中的第i个时刻的数据，n表示第一预测温湿场数据的所有数据个数，其中，第二预测温湿场数据的所有数据个数和第一预测温湿场数据的所有数据个数相等，表示第一预测温湿场数据，表示第二预测温湿场数据，表示第一预测温湿场数据和第二预测温湿场数据之间的皮尔逊相关系数，表示以自然常数为底的指数函数，表示绝对值符号，表示土壤温湿场的差异程度。
20、进一步地，所述根据处理后的地表热通量数据中相邻时刻的数据的差异，得到地表热通量变化特征程度，包括的计算公式如下：
21、
22、式中，表示处理后的地表热通量数据中第j-1个时刻的数据的位置坐标与第j个时刻的数据的位置坐标之间的斜率，表示处理后的地表热通量数据中第j个时刻的数据的位置坐标与第j+1个时刻的数据的位置坐标之间的斜率，t表示处理后的地表热通量数据中的所有时刻的数据个数，表示处理后的地表热通量数据中第j个时刻的数据，表示处理后的地表热通量数据中第j+1个时刻的数据，表示处理后的地表热通量数据中所有相邻时刻的数据之间差异的均值，表示地表热通量变化特征程度，表示绝对值符号；
23、其中，位置坐标的横坐标是时间，纵坐标是处理后的地表热通量数据的数据值。
24、进一步地，所述根据土壤温湿场的差异程度和地表热通量变化特征程度得到第二预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值，包括的具体步骤如下：
25、将土壤温湿场的差异程度和地表热通量变化特征程度相加得到第二预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值。
26、进一步地，所述第一预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值的具体获取步骤如下：
27、将预设数值d作为第一预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值。
28、进一步地，所述根据第一预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值和第二预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值，对第一预测温湿场数据中每个时刻的数据和第二预测温湿场数据中每个时刻的数据进行加权，得到最终的预测温湿场数据，包括的计算公式如下：
29、
30、式中，表示第二预测温湿场数据中的第i个时刻的数据，表示第一预测温湿场数据中的第i个时刻的数据，表示第二预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值，d表示第一预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值，表示最终的预测温湿场数据的第i个时刻的数据。
31、本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术根据土壤温湿场数据得到第一预测温湿场数据，获取地表热通量数据中的异常数据和正常数据，根据地表热通量数据中的正常数据对地表热通量数据中的异常数据进行处理得到处理后的地表热通量数据，根据土壤温湿场数据和处理后的地表热通量数据得到第二预测温湿场数据，根据第一预测温湿场数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据地表热通量数据在时序上的分布特征，获取地表热通量数据中的异常数据和正常数据，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据地表热通量数据中的正常数据对地表热通量数据中的异常数据进行处理得到处理后的地表热通量数据，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据土壤温湿场数据和处理后的地表热通量数据得到第二预测温湿场数据，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据土壤温湿场数据得到第一预测温湿场数据，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据第一预测温湿场数据和第二预测温湿场数据得到土
7.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据处理后的地表热通量数据中相邻时刻的数据的差异，得到地表热通量变化特征程度，包括的计算公式如下：
8.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据土壤温湿场的差异程度和地表热通量变化特征程度得到第二预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值，包括的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述第一预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值的具体获取步骤如下：
10.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据第一预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值和第二预测温湿场数据中每个时刻的数据的权值，对第一预测温湿场数据中每个时刻的数据和第二预测温湿场数据中每个时刻的数据进行加权，得到最终的预测温湿场数据，包括的计算公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据地表热通量数据在时序上的分布特征，获取地表热通量数据中的异常数据和正常数据，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据地表热通量数据中的正常数据对地表热通量数据中的异常数据进行处理得到处理后的地表热通量数据，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据土壤温湿场数据和处理后的地表热通量数据得到第二预测温湿场数据，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据土壤温湿场数据得到第一预测温湿场数据，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述一种区域自动站修正地表下垫面参数的模式预报方法，其特征在于，所述根据第一预测温湿...
【专利技术属性】
技术研发人员：史永强，潘新民，史昀，杨兴林，奚磊，李建平，
申请(专利权)人：克拉玛依市气象局，
类型：发明
国别省市：
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