本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)在大氣科學(xué)研究領(lǐng)域中的具體應(yīng)用。尤其涉及一種基于dtmgm+灰色模型的云預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)方法。

背景技術(shù)：

云是大氣層中水汽和凝結(jié)核的可見(jiàn)聚合物，是非常重要的氣象要素之一，也是表征地球大氣系統(tǒng)行為和地球物理狀態(tài)的一項(xiàng)重要因子。在云的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方法上，大氣科學(xué)中以大氣系統(tǒng)演變的內(nèi)因?yàn)榱⒆泓c(diǎn)的基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(數(shù)值模式)的云預(yù)測(cè)方法雖然有充分的動(dòng)力學(xué)、熱力學(xué)和物理學(xué)理論支持，但預(yù)測(cè)結(jié)果釋用十分復(fù)雜，在實(shí)用中受到一定局限；以云團(tuán)移動(dòng)的外部表現(xiàn)特征為觀察點(diǎn)的基于線性外推的云預(yù)測(cè)方法雖然簡(jiǎn)單，但存在預(yù)測(cè)時(shí)效短、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低的問(wèn)題，并且只能預(yù)測(cè)已有云團(tuán)的質(zhì)心(或中心)移動(dòng)情況而無(wú)法預(yù)測(cè)云的新生以及云的消散。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對(duì)以上兩種云預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)方法的不足，提供一種新型的兼具有物理意義和便捷實(shí)用性的云的預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)方法。

本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：一種基于dtmgm+灰色模型的云預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)方法，其特征在于包含以下的主要步驟：

(1)將原始衛(wèi)星云圖(遙感資料)或衛(wèi)星遙感產(chǎn)品作為數(shù)據(jù)源，使用起報(bào)點(diǎn)“0時(shí)刻”及其之前的少量的n個(gè)等時(shí)間間隔的臨近歷史資料作為初始運(yùn)算數(shù)據(jù)集；

(2)在運(yùn)算數(shù)據(jù)集中用各時(shí)次數(shù)據(jù)平面內(nèi)的以固定位置點(diǎn)為中心的m*m窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)矩陣構(gòu)造時(shí)間矩陣序列，建立dtmgm⁺灰色預(yù)測(cè)模型，解算模型，通過(guò)初始運(yùn)算數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)特征、每次建模的模型發(fā)展系數(shù)和所設(shè)置的生長(zhǎng)因子、消亡因子對(duì)模型輸出的m*m矩陣的各元素進(jìn)行修訂和調(diào)控，對(duì)經(jīng)修訂后的矩陣進(jìn)行中心位置有限鄰域?yàn)V波并輸出濾波后的矩陣中心位置元素?cái)?shù)值，將此數(shù)值作為未來(lái)下一時(shí)刻的該固定位置點(diǎn)上的預(yù)測(cè)值；

(3)將經(jīng)上一步驟解算出的所有的固定位置點(diǎn)上的預(yù)測(cè)值組合輸出為起報(bào)點(diǎn)“0時(shí)刻”后第1時(shí)刻的預(yù)測(cè)值平面，并將此預(yù)測(cè)值平面數(shù)據(jù)添加到運(yùn)算數(shù)據(jù)集中，按照時(shí)間順序排列，更新運(yùn)算數(shù)據(jù)集，重復(fù)第(2)步驟過(guò)程，采用遞推的方法，依次輸出第2、第3至第f時(shí)刻的預(yù)測(cè)值平面，構(gòu)建預(yù)測(cè)產(chǎn)品集。在代表未來(lái)狀態(tài)的預(yù)測(cè)產(chǎn)品集中解析目標(biāo)信息的局部或整體的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)時(shí)刻的云的生成、發(fā)展、移動(dòng)、合并、消亡等演變進(jìn)程的預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)。

本發(fā)明與現(xiàn)有的云預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)方法相比，具有的有益效果是：預(yù)測(cè)模型的運(yùn)算過(guò)程既包括平面內(nèi)固定位置點(diǎn)的有限鄰域內(nèi)信息的相互影響，又包括時(shí)間維度方向該點(diǎn)的有限鄰域內(nèi)歷史信息的影響，屬于時(shí)空內(nèi)的運(yùn)算，具有明確的物理內(nèi)涵和意義，充分考慮了云的生消演變的非線性非平穩(wěn)性特點(diǎn)，采用先疊加背景實(shí)施整體預(yù)測(cè)，再?gòu)念A(yù)測(cè)產(chǎn)品中解析和分析目標(biāo)發(fā)展演變趨勢(shì)的做法，克服了一般的云團(tuán)質(zhì)心(或中心)線性外推預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方法的局限，既能預(yù)測(cè)云團(tuán)的移動(dòng)和內(nèi)部發(fā)展情況，又能敏感地捕捉和預(yù)測(cè)外部的云的新生信息。同時(shí)，本發(fā)明避免了基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(數(shù)值模式)的云預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方法的巨大運(yùn)算，避免了復(fù)雜的釋用過(guò)程。經(jīng)驗(yàn)證在云和云團(tuán)的短時(shí)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)應(yīng)用中具有較高的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

附圖說(shuō)明

圖1基于dtmgm+灰色模型的云預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)方法流程圖

圖2基于dtmgm⁺灰色模型的mcss云覆蓋區(qū)域的預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)效果圖說(shuō)明：是一例使用dtmgm⁺灰色模型的中尺度對(duì)流系統(tǒng)(mesoscaleconvectivesystems，mcss)云系的預(yù)測(cè)結(jié)果的圖像化展示。實(shí)例中使用了fy2g氣象衛(wèi)星2016年5月28日世界時(shí)間03、04、05、06、07時(shí)共5個(gè)時(shí)次的南半球中低緯度地區(qū)上空衛(wèi)星視場(chǎng)內(nèi)65*93像素范圍大小(地面約325*465km)的l1級(jí)水汽通道衛(wèi)星遙感資料為源數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)5個(gè)時(shí)次(09-13時(shí))的云演變情況進(jìn)行了預(yù)測(cè)。圖中第2、4、6行二值圖像為解析出的mcss云目標(biāo)的邊緣；

圖3基于dtmgm⁺灰色模型的mcss云覆蓋區(qū)域的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率曲線圖說(shuō)明：是使用dtmgm⁺灰色模型的mcss云覆蓋區(qū)域預(yù)測(cè)實(shí)例中的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率隨預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)增加的變化情況。使用的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率指標(biāo)為：探測(cè)比pod＝n成功/(n成功+n漏報(bào))，虛報(bào)比f(wàn)ar＝n虛報(bào)/(n成功+n虛報(bào)),臨界成功指數(shù)csi＝n成功/(n成功+n虛報(bào)+n漏報(bào))，漏報(bào)比mar＝n漏報(bào)/(n成功+n漏報(bào)),其中，當(dāng)預(yù)測(cè)和實(shí)況相符合時(shí)稱為“成功”；當(dāng)預(yù)測(cè)低于標(biāo)準(zhǔn)，而實(shí)況符合標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，稱為“漏報(bào)”；當(dāng)預(yù)測(cè)符合標(biāo)準(zhǔn)，而實(shí)況低于標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，稱為“虛報(bào)”。由圖所示可知，使用dtmgm⁺灰色模型的mcss云覆蓋區(qū)域1-2小時(shí)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高、漏報(bào)和虛報(bào)率較低，預(yù)報(bào)結(jié)果的誤差隨預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)逐漸增大。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖1和實(shí)例，對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方式做具體流程的詳細(xì)描述，本發(fā)明的效能將會(huì)變得更加明顯：

1.在l1級(jí)水汽通道衛(wèi)星遙感資料中選取65*93像素大小的感興趣區(qū)域，以2016年5月28日世界時(shí)間03、04、05、06、07時(shí)該區(qū)域內(nèi)5個(gè)時(shí)次的數(shù)據(jù)資料作為初始運(yùn)算數(shù)據(jù)集bt，分別標(biāo)記為bt_4，bt_3，bt_2，bt_1，bt_0；

2.按照時(shí)間順序提取數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)平面內(nèi)以位置(s,t)為中心的m*m窗口內(nèi)的數(shù)值矩陣，將其排列為原始矩陣序列：(x⁽⁰⁾(1),x⁽⁰⁾(2),x⁽⁰⁾(3),x⁽⁰⁾(4),x⁽⁰⁾(5))，對(duì)矩陣分別實(shí)施對(duì)角變換，則有對(duì)角變換矩陣序列以及與之對(duì)應(yīng)的特征向量矩陣序列其中：為特征值；v1,...,vm為特征向量。

將對(duì)角變換矩陣序列實(shí)施一次累加，生成矩陣序列二者滿足關(guān)系式：并滿足dtmgm⁺(1,1+m)對(duì)角變換矩陣灰色預(yù)測(cè)模型方程：由該模型的發(fā)展系數(shù)a和灰控制作用量diag(a1,a2,...,am)構(gòu)成的參數(shù)向量的最小二乘估計(jì)滿足式：其中：

b為m(n-1)*(1+m)階矩陣，yn為m(n-1)*1的向量；矩陣b的后m列由1、0兩元素組成，第2列的首元素為1，其之后每隔m個(gè)元素為1，此列余皆為0，依此類推，第m+1列的第m+1個(gè)元素為1，其之后每隔m個(gè)元素為1，此列余皆為0。

從而可求得dtmgm⁺(1,1+m)模型的預(yù)測(cè)序列

d＝diag(a1,a2,...,am)

即可解出原始矩陣序列的預(yù)測(cè)矩陣序列其中，為的廣義逆矩陣，當(dāng)預(yù)測(cè)矩陣時(shí)，取其前k項(xiàng)的平均(或加權(quán)平均)值。

在本例本次計(jì)算中，n＝5,m＝5。通過(guò)以上方法，將解得的矩陣中的各元素(用表示)使用下式予以修訂：

上式中，as,t為數(shù)據(jù)集中平面位置(s,t)處dtmgm⁺模型發(fā)展系數(shù)，x⁽⁰⁾(n)為參與本次建模的原始矩陣時(shí)間序列的尾矩陣中對(duì)應(yīng)位置的數(shù)值，α為消亡因子，β為生長(zhǎng)因子(在本例中取α＝0.85，β＝1.02)，為初始運(yùn)算數(shù)據(jù)集的極小值，為初始運(yùn)算數(shù)據(jù)集的極大值。由修訂后的各個(gè)元素組成了經(jīng)修訂的預(yù)測(cè)矩陣

對(duì)矩陣中心位置的3*3窗口內(nèi)的矩陣元素?cái)?shù)值進(jìn)行濾波，將濾波后的矩陣中心位置元素?cái)?shù)值輸出為以其作為平面位置(s,t)處的下一個(gè)時(shí)刻的預(yù)測(cè)值。在本例中即以的數(shù)值作為平面位置(s,t)處的下一個(gè)時(shí)刻的預(yù)測(cè)值。

當(dāng)位置點(diǎn)(s,t)因位于數(shù)據(jù)平面邊緣或近邊緣導(dǎo)致以其為中心的m*m窗口內(nèi)數(shù)據(jù)不足時(shí)，此位置不予計(jì)算和預(yù)測(cè)，僅以初始數(shù)據(jù)集中“0時(shí)刻”相同位置的數(shù)值(bt_0(s,t))作占位填充。依次計(jì)算并輸出數(shù)據(jù)集中其它所有位置處的下一個(gè)時(shí)刻的預(yù)測(cè)值。

3.將所有位置處的預(yù)測(cè)值按照位置組合輸出為下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)值平面pp_1，更新運(yùn)算數(shù)據(jù)集為{bt_4，bt_3，bt_2，bt_1，bt_0，pp_1}，重復(fù)第(2)步驟過(guò)程，遞推解算輸出pp_2，pp_3…，直至pp_f為止(本例中f＝5)，構(gòu)建預(yù)測(cè)產(chǎn)品集為{pp_1，pp_2，pp_3，pp_4，pp_5}。即pp_1，pp_2，pp_3，pp_4，pp_5分別對(duì)應(yīng)2016年5月28日世界時(shí)間08，09，10，11，12時(shí)的感興趣區(qū)域的預(yù)測(cè)的l1級(jí)水汽通道遙感數(shù)據(jù)。在預(yù)測(cè)產(chǎn)品集中解析中尺度對(duì)流系統(tǒng)(mesoscaleconvectivesystems，mcss)云系，實(shí)現(xiàn)1小時(shí)-5小時(shí)mcss云的覆蓋區(qū)域演變進(jìn)程的預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)。

實(shí)例說(shuō)明本發(fā)明具有所需歷史資料少、運(yùn)算量較小、實(shí)施便捷、既能預(yù)測(cè)云團(tuán)的移動(dòng)和內(nèi)部發(fā)展情況又能敏感地捕捉和預(yù)測(cè)外部的云的新生信息、同時(shí)兼具大氣環(huán)境場(chǎng)物理意義的特點(diǎn)，使用本發(fā)明方法的短時(shí)預(yù)報(bào)產(chǎn)品具有很高的準(zhǔn)確性。

上述實(shí)例用來(lái)解釋說(shuō)明本發(fā)明，而不是對(duì)本發(fā)明進(jìn)行限制，在本發(fā)明的精神和權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)，對(duì)本發(fā)明作出的任何修改和改變，都落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。