一种基于BP神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法技术

本发明专利技术公开了一种基于BP神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法，包括：S1、收集研究区域内及其周边气象站的气象要素数据；包括逐日观测的平均气温、平均气压、平均相对湿度和日照时数；S2、基于研究区域内及其周边气象站的地理位置信息，将气象站划分为验证气象站和训练气象站；S3、根据数据重构目标，确定训练气象站中对应特征参数及目标变量的观测数据，并根据其构建并优化基于BP神经网络的对应目标模型；S4、根据数据重构目标，调用优化后具有最优模型参数的目标模型进行网格化的气象要素数据重构。本发明专利技术提供的高质量、多要素的气象数据重构方法，为水循化、气候变化、旱涝灾害等多个研究领域的研究与实践提供了宝贵的技术方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水文学中气象要素重构，具体涉及一种基于bp神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法。

技术介绍

1、在水文学研究和实践中，高质量和高分辨率的气象数据构成了理解气候变化及其对流域水循环影响的基础。气象要素，包括气温、气压、相对湿度及日照时数，直接影响流域的蒸散发和水量平衡，对于地表水和地下水循环的调控具有决定性作用。这些要素对于管理洪水风险和优化水资源使用尤为关键，尤其是在气候变化引发极端气候事件日益频繁的当下环境中。然而，气象观测站点在空间上的分布非常不均匀，特别是在高海拔区域的站点稀少，这导致无法有效捕捉复杂地形对气象参数的影响。现有的空间插值方法在进行网格化处理时，常常忽略地形复杂性的影响，比如地形对温度、气压及湿度引起的局部变化。此外，传统方法在处理多个气象要素间的相互作用时，往往未能充分利用这些数据之间的非线性关系，从而限制了水文模型预测的精度和可靠性。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的基于bp神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法通过采用机器学习技术深入学本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于BP神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述验证气象站包括研究区域内及其划定周边区域内全面覆盖流域及其周边的上游、中游和下游区域，以及不同经纬度和海拔高程范围内的气象站，以及气象站点分布密集度大于设定阈值的区域内的气象站；

3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：

4.根据权利要求3所述的基于BP神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种基于bp神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于bp神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法，其特征在于，所述步骤s2中，所述验证气象站包括研究区域内及其划定周边区域内全面覆盖流域及其周边的上游、中游和下游区域，以及不同经纬度和海拔高程范围内的气象站，以及气象站点分布密集度大于设定阈值的区域内的气象站；

3.根据权利要求1所述的基于bp神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法，其特征在于，所述步骤s3具体为：

4.根据权利要求3所述的基于bp神经网络的分层递进式气象要素数据重构方法，其特征在于，所述步骤s4具体为：

5.根据权利要求4所述的基于bp神经网络的分层递进式气象要素数据重...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵珂珂，严登华，秦天玲，李晨昊，宋一凡，刘姗姗，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：