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一种基于时空局部模型的数值模式预报产品客观释用方法 

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申请/专利权人:海南省气象科学研究所

摘要:本发明公开了一种基于时空局部模型的数值模式预报产品客观释用方法,包括如下步骤:确定待释用区域和数值模式预报产品及其所在层次,并将待释用区域划分为若干子区域;样本集构建;样本质量控制;对每个子区域,选定相应的释用模型、权函数模型、时空距离模型、评估指标和滑动训练期,并对相关参数进行优化或设定;获取对应的数值模式预报产品,并将其插值到所需离散网格;采用选定的释用模型、权函数模型、时空距离模型和滑动训练期及优化或设定的参数对预报期的预报产品进行释用。本发明的有益效果是:通过采用时空局部模型更加准确地建模随时空变化的数值模式预报产品和实况的关系,进一步提高数值模式预报产品的释用水平。

主权项:1.一种基于时空局部模型的数值模式预报产品客观释用方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:步骤1:确定待释用区域和数值模式预报产品及其所在层次,并将待释用区域划分为若干子区域;所述步骤1中的数值模式包括天气气候数值模式、海洋数值模式、地球系统模式;所述步骤1中的数值模式预报产品,包括天气气候数值模式、地球系统模式预报预测的相对湿度、气压、风速、能见度、地温、土壤湿度,包括海洋数值模式预报的海水温度、盐度、密度、流速;所述步骤1中的数值模式预报产品为来源于一家或多家模式的确定性预报、集合平均;步骤2:获取对应的观测数据和历史数值模式预报产品,构建“观测数据,预报产品”或“观测数据,预报产品,起报时刻误差”样本集并根据需要对样本集进行转换;步骤3:对步骤2中的样本进行预处理和质量控制,并存储待用;步骤4:对每个子区域,选定相应的释用模型、权函数模型、时空距离模型、评估指标和滑动训练期,采用步骤3处理后的样本集,对预报产品客观释用时空局部模型的参数即邻域样本数N、时空距离模型参数和权函数带宽进行优化,或根据经验设定上述参数的值;所述释用模型包括加权线性回归、加权偏最小二乘回归、加权条件概率密度函数、加权logistic回归、加权lasso回归及它们对应的多尺度模型;所述权函数模型包括距离阈值模型、高斯模型、指数模型、双平方模型;所述评估指标包括平均绝对误差、均方根误差、CRPS评分、预报准确率、TS评分或其组合;所述预报产品客观释用时空局部模型为:根据选定的滑动训练期,对任一离散格点或样本点,利用其周围时空N个样本及相应的释用模型、权函数模型、时空距离模型,都构建一个观测数据与预报产品或观测数据与预报产品和起报时刻误差之间的关系,并利用这个关系对该离散格点或样本点的数值模式预报产品进行释用;所述时空距离模型包括式⑤; 其中,d为时空位置x0和xi之间的距离,u0,v0,t0、ui,vi,ti分别为时空位置x0和xi的时空坐标;μ为时空距离模型参数,根据先验知识或采用交叉验证法确定;步骤5:获取预报期数值模式预报产品,并将其插值到所需离散网格;步骤6:对每个子区域,采用步骤4选定的释用模型、权函数模型、时空距离模型和滑动训练期及优化或设定的预报产品客观释用时空局部模型参数,对步骤5中的离散网格数值模式预报产品进行释用;步骤7:建立相关业务系统,重复步骤2-6;所述步骤7中的业务系统包括数据获取模块、观测数据和预报产品样本对构建模块、样本质量控制模块、参数优化和设定模块、数值模式预报产品插值模块、数值模式预报产品释用模块。

全文数据:

权利要求:

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