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摘要：本发明公开了一种协同气象要素影响机制的海气数据耦合方法，包括：1、分辨率调整：对低分辨率的HYCOM海洋数据使用双线性插值法进行插值；2、近似分析：根据主成分分析法确定影响海洋要素的大气要素及其权重，确定相关气象要素及其之间的相关系数；3、耦合值换算：基于相关气象要素及其之间的相关系数，得出海洋要素与多个大气要素之间的映射关系，计算出选定范围内相应的耦合值；4、海气数据耦合：将处理完的HYCOM海洋数据与ERA5大气数据构建成海气耦合数据。本发明通过协同气象要素影响机制有效地通过已有数据对空值进行填补。

主权项：1.一种协同气象要素影响机制的海气数据耦合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、分辨率调整：对低分辨率的HYCOM海洋数据使用双线性插值法进行插值，包括定位目标点位置、计算水平方向的插值及计算垂直方向的插值，用于对齐海洋数据和大气数据的分辨率；步骤2、近似分析：根据主成分分析法确定影响海洋要素的大气要素及其权重，包括海气数据标准化、计算协方差矩阵、计算特征值和特征向量、选择主成分及计算得分和计算相关系数，确定相关气象要素及其之间的相关系数；步骤3、耦合值换算：基于步骤2的相关气象要素及其之间的相关系数，得出海洋要素与多个大气要素之间的映射关系，计算出选定范围内相应的耦合值，包括构建映射函数、计算耦合值；步骤4、海气数据耦合：将处理完的HYCOM海洋数据与ERA5大气数据构建成海气耦合数据；步骤1具体包括如下步骤：步骤1.1、定位目标点位置：设要插值的目标点位于原始数据中的位置，确定目标点在原始数据中的位置，并且找到其周围的四个最近邻点；步骤1.2、计算水平方向的插值：首先在水平方向上进行插值，设目标点位于横坐标的左侧，找到两个最近邻点的横坐标分别为和，其中；然后，根据目标点的横坐标与两个最近邻点的相对位置，使用线性插值公式计算出目标点的水平方向上的插值结果： 其中，和分别是两个最近邻点的值，是目标点在水平方向上的相对位置，计算方法为；步骤1.3、计算垂直方向的插值：在垂直方向上进行插值，使用与水平方向相同的方法，找到两个最近邻点的纵坐标分别为和，其中，然后使用线性插值公式计算出目标点的垂直方向上的插值结果： 其中，和分别是水平方向插值后得到的两个中间值，是目标点在垂直方向上的相对位置，计算方法为；步骤2具体包括如下步骤：步骤2.1、海气数据标准化：假设有个观测样本，每个样本有个大气要素变量，表示为一个的数据矩阵，其中每行代表一个样本，每列代表一个变量；对每个变量进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1，对于第个变量，标准化公式为： 其中，是变量的样本均值，是变量的样本标准差；步骤2.2、计算协方差矩阵：计算标准化后的变量之间的协方差矩阵，协方差矩阵的元素表示为： 其中，和分别是样本中第个和第个标准化变量的观测值，和分别是第个和第个标准化变量的均值；步骤2.3、计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量，特征值分解的公式为： 其中，是一个对角矩阵，其对角线上的元素是特征值，是一个正交矩阵，其列向量是特征向量；步骤2.4、选择主成分及计算得分：根据特征值的大小选择前个最大的特征值对应的特征向量，构成一个的矩阵，选择的主成分个数是能够解释总方差的高百分的主成分，将标准化后的数据矩阵与选定的主成分矩阵相乘，得到的得分矩阵；步骤2.5、计算相关系数：首先，计算主成分与目标海洋要素之间的协方差，设第个主成分在样本中的得分向量为，其样本均值为，则第个主成分与目标海洋要素之间的协方差表示为： 其中，是经过标准化之后的海洋要素的数据向量，是样本在第个主成分上的得分，是样本的目标海洋要素观测值； 和分别是第个主成分和目标海洋要素的样本均值，是样本数量；步骤2.6、计算主成分与目标海洋要素之间的相关系数；步骤2.4中，所述得分矩阵的元素表示为： 其中，是样本在第个主成分上的得分，是样本在第个标准化变量上的观测值，是第个标准化变量与第个主成分的系数；步骤2.6具体为：计算主成分与目标海洋要素之间的相关系数，即协方差除以各自的标准差的乘积： 其中，和分别是第个主成分和目标海洋要素的样本标准差；步骤3具体包括如下步骤：步骤3.1、构建映射函数：根据步骤2得到的个主成分和他们与目标海洋要素之间的相关系数构建目标海洋要素与各主成分的映射函数： 其中，是函数的系数，，是第个主成分的标准差，是误差项；步骤3.2、计算耦合值：根据构建的映射函数计算出海岸线向内陆延伸范围相应的耦合值。

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百度查询： 南京信息工程大学 一种协同气象要素影响机制的海气数据耦合方法