一種融合時(shí)空信息的氣溫缺失記錄重建方法
【專利摘要】一種融合時(shí)空信息的氣溫缺失記錄重建方法，該方法包括如下步驟：首先對(duì)氣溫序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，缺失氣溫采用特定的符號(hào)表示；然后通過(guò)分析氣溫的時(shí)空特性構(gòu)建氣溫分布模型，把氣溫變量分解為氣溫趨勢(shì)項(xiàng)和氣溫殘差項(xiàng)；接著對(duì)氣溫時(shí)間序列進(jìn)行時(shí)間序列分析以估計(jì)缺失記錄的氣溫趨勢(shì)項(xiàng)，并采用克里金插值法來(lái)估計(jì)缺失記錄的殘差項(xiàng)；最終實(shí)現(xiàn)缺失氣溫記錄的重建。本方法綜合考慮了氣溫的時(shí)空分布特性，并把它們?nèi)诤显诮y(tǒng)一的模型中，不僅可以大幅度提高缺失氣溫記錄的重建精度，而且具有計(jì)算量小，容易實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)，它具有廣闊的應(yīng)用前景。
【專利說(shuō)明】一種融合時(shí)空信息的氣溫缺失記錄重建方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種氣象數(shù)據(jù)處理方法，特別是一種融合時(shí)空信息的氣溫缺失記錄重建方法。
【背景技術(shù)】
[0002]氣候變化對(duì)人類生存、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展等帶來(lái)極其深遠(yuǎn)的影響，成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外普遍關(guān)注的問(wèn)題和研究的熱點(diǎn)。氣象記錄缺失是氣候變化研究中普遍存在的一個(gè)問(wèn)題，錯(cuò)誤的測(cè)量、儀器故障、人為以及自然因素等都將導(dǎo)致氣象記錄的不連續(xù)。一方面，現(xiàn)實(shí)中許多類型的氣象分析需要完整的氣象記錄序列，記錄缺失成為這些分析的主要制約因素；另一方面，缺失記錄會(huì)增加后期分析任務(wù)的復(fù)雜性、造成結(jié)果偏倚、降低統(tǒng)計(jì)工作的效率。因此，如何精確地對(duì)缺失的氣象記錄進(jìn)行重建具有十分重要的意義。
[0003]重建缺失氣象記錄的研究可以追溯到19世紀(jì)50年代，迄今為止，一系列重建方法被提了出來(lái)?？偟膩?lái)說(shuō)，這些重建方法大致可以分為三類。一類是基于時(shí)間序列分析的方法，它利用氣象數(shù)據(jù)在時(shí)間上的相關(guān)性重建缺失記錄。其中，均值法和線性插值法是最常用的兩種方法。均值法利用整個(gè)時(shí)間序列的均值來(lái)代替缺失記錄，雖保持序列的均值不變，但減小了序列的方差，不利于對(duì)劇烈變化的氣象變量進(jìn)行重建。為充分利用時(shí)間序列的特性，近年來(lái)，一些學(xué)者相繼提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、期望最大化(expectation maximization,EM)以及多重填補(bǔ)(multiple imputation, Ml)等方法。該類方法更多考慮的是資料序列自身縱向變化規(guī)律，即記錄的時(shí)間相關(guān)性，但忽略氣象數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性。第二類是空間插值方法，它主要顧及氣象數(shù)據(jù)的空間分布特性，如最鄰近氣象觀測(cè)站點(diǎn)法、簡(jiǎn)單算術(shù)平均法、反距離加權(quán)法、樣條函數(shù)法以及克里金法等。其中克里金法利用變異函數(shù)衡量數(shù)據(jù)間的空間相關(guān)性，并強(qiáng)調(diào)局部最優(yōu)以及無(wú)偏估計(jì)，應(yīng)用最為廣泛。然而氣象數(shù)據(jù)同時(shí)具有時(shí)間和空間上的相關(guān)性，只顧及空間相關(guān)性忽略時(shí)間相關(guān)性，或僅考慮時(shí)間相關(guān)性忽略空間相關(guān)性，都不利于缺失記錄重建精度的提高。第三類方法期望綜合考慮氣象數(shù)據(jù)的時(shí)空特性來(lái)提高缺失記錄的修復(fù)精度，已取得一系列進(jìn)展，如標(biāo)準(zhǔn)比率(normal ratio, NR)、鄰域特征以及時(shí)空克里金等方法。但該類方法往往通過(guò)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)來(lái)確定周圍氣象觀測(cè)站點(diǎn)的權(quán)重，沒(méi)有充分考慮氣象數(shù)據(jù)的空間分布特性，如NR和鄰域特征法等；此外，部分方法計(jì)算復(fù)雜性較大，難以實(shí)現(xiàn)，如時(shí)空克里金中時(shí)空變異模型的確定?？傊F(xiàn)有的氣溫記錄重建方法存在著不能或難以同時(shí)考慮其時(shí)空分布特性的不足，導(dǎo)致最終的重建精度往往不高。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004]本發(fā)明目的在于提供一種融合時(shí)空信息的氣溫缺失記錄重建方法，它能夠克服已有技術(shù)的不足，可綜合利用時(shí)間序列分析和克里金空間插值法來(lái)重建缺失氣溫記錄，同時(shí)考慮氣溫在時(shí)間上和空間上的分布特性，能夠大幅提高缺失氣溫記錄的重建精度。
[0005]本發(fā)明是通過(guò)如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的。包括如下步驟:
[0006]步驟1.氣溫時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)處理[0007]對(duì)氣溫時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，每個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)的氣溫時(shí)間序列按時(shí)間順序排序形成一條記錄，其中缺失記錄值采用特定的符號(hào)表示。
[0008]步驟I1.分析氣溫時(shí)空特性，構(gòu)建氣溫分布模型
[0009]氣溫同時(shí)具有時(shí)間和空間上的相關(guān)性。同一氣象觀測(cè)站點(diǎn)、不同年份、相同月份的月平均氣溫具有很強(qiáng)的相關(guān)性，它們圍繞某一氣溫值上下波動(dòng)。同樣在空間上，隨著位置的變化，氣溫也呈現(xiàn)一定的波動(dòng)。在分析氣溫時(shí)空特性的基礎(chǔ)上，構(gòu)建氣溫的分布模型，把氣溫變量分解為氣溫趨勢(shì)項(xiàng)和氣溫殘差項(xiàng)，用來(lái)描述氣溫的時(shí)空特性。
[0010]步驟II1.利用氣溫時(shí)間序列數(shù)據(jù)估計(jì)氣溫趨勢(shì)項(xiàng)。
[0011]氣溫具有典型的時(shí)空分布特性，假設(shè)t時(shí)間某氣象觀測(cè)站點(diǎn)的氣溫為Zt (U)，則{Zt(u)，t = 1,2,...,η}是該氣象觀測(cè)站點(diǎn)氣溫的時(shí)間序列。每個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)的氣溫是一個(gè)時(shí)間序列，它能夠提供該氣象觀測(cè)站點(diǎn)氣溫的先驗(yàn)信息。按照時(shí)間序列分析法，通過(guò)對(duì)氣溫時(shí)間序列記錄進(jìn)行分析，可以推斷該氣象觀測(cè)站點(diǎn)在h時(shí)刻的氣溫趨勢(shì)。表示如下公式:
[0012]
【權(quán)利要求】
1.一種融合時(shí)空信息的氣溫缺失記錄重建方法，其特征包含如下步驟: 步驟1.氣溫時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)處理:對(duì)氣溫時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，每個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)的氣溫時(shí)間序列按時(shí)間順序排序形成一條記錄，其中缺失記錄值用特定的符號(hào)表示； 步驟I1.分析氣溫的時(shí)空特牲，構(gòu)建氣溫分布模型:氣溫同時(shí)具有時(shí)間和空間上的相關(guān)性，在分析氣溫時(shí)空特性的基礎(chǔ)上，構(gòu)建氣溫的分布模型，把氣溫變量分解為氣溫趨勢(shì)項(xiàng)和氣溫殘差項(xiàng)，用來(lái)描述氣溫的時(shí)空特性；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合時(shí)空信息的氣溫缺失記錄重建方法，其特征在于，所述的時(shí)間序列分析法為均值法或線性插值法或三次樣條函數(shù)法。
【文檔編號(hào)】G06F17/50GK103473408SQ201310397382
【公開(kāi)日】2013年12月25日 申請(qǐng)日期:2013年8月28日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月28日
【發(fā)明者】陳鋒銳, 秦奮, 劉宇, 周志民 申請(qǐng)人:河南大學(xué)