[發明專利]一種基于再分析數據的海浪有效波高的短期趨勢預測方法

有效

• 申請號: 201410235923.5
• 申請日: 2014-05-29
• 公開（公告）號: CN104036123B
• 公開（公告）日: 2017-05-03
• 發明（設計）人: 吳玲莉;張瑋;吳騰;焦楚杰
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司32200
• 代理人: 吳樹山

1.一種基于再分析數據的海浪有效波高的短期趨勢預測方法，其特征在于包括以下具體步驟：

步驟一，收集基于格點模式的歐洲中尺度天氣預測中心的ERA-Interim再分析數據集的20～30年時間段的各時次氣象預報數據，其中各時次氣象預報數據是指包括4～8小時一次的海平面氣壓SLP和海浪有效波高Hs；

步驟二，獲取所收集的各時次氣象預報數據所標格點的坐標，以該坐標為依據，提取與所述各時次氣象預報數據所標格點的坐標相對應的海平面氣壓矩陣S，如(1)式所示，海浪有效波高矩陣H，如(2)式所示，其中包括m個空間點，每個空間點含有n次觀測數據：

步驟三，計算基于格點模式的ERA-Interim各時次的海平面氣壓SLP的均值M，再用原始值S減去均值M，得到基于格點模式的各時次的SLP的距平值P，并計算出SLP距平值P的標準偏差S，如(3)式所示：

上述(3)式中：

步驟四，對SLP距平值P做EOF分析，得到不同成分及各成分對總方差的貢獻率，保留前30個EOF和主成分；其中：

對P進行協方差計算，得到實對稱矩陣L_m×m，其中：

T表示矩陣的轉置；

然后求協方差矩陣L_m×m的特征向量V和特征值Λ，如(4)式所示，以滿足LV＝ΛV，其中：

矩陣V是正交矩陣，矩陣V的第j列元素就是特征值λ_j對應的特征向量；

根據實對稱矩陣L_m×m的特征向量V和特征值Λ，計算每個特征向量的方差貢獻率和前幾個特征向量的累計方差貢獻率，方差貢獻越大代表對應的特征向量和時間系數在資料中演變規律越顯著；按照特征值從大到小的順序對L進行排序，排在第一位的為EOF₁，以此類推；

步驟五，對根據步驟一收集的基于格點的各時次的原始海平面氣壓SLP和海浪有效波高Hs進行Box-Cox變換，得到變換后的海平面氣壓trGt和海浪有效波高trHt；

步驟六，對每個格點上對應的trHt，用PC_k，t和PC_k，t-4計算其相關系數，并取相關系數最高時的28個PC_k,t或PC_k,t-4作為預測海浪有效波高的預測因子；

步驟七，將步驟六得到的預測因子帶入預測模型，用F統計量比較選擇最優的預測因子，預測下一時次的各格點的海浪有效波高；其中模型如(5)式所示：

$H_t=a+\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}{b}_k{X}_{k,t}+\underset{p=1}{\overset{P}{\Σ}}{c}_p{H}_{t-p}+u_t---\left(5\right),$

上述(5)式中a是常數項，b_k是對應于X_k,t的系數，c_p是對應于H_t-p的系數，H_t是每個網格點上的經過變換的海浪有效波高，H_t-p是滯后p的海浪有效波高，P是跟預報量相關的參變量的滯后系數，X_k,t是第k個基于SLP的預報因子，u_t可以用M階自回歸模型來表示，如果M＝0，u_t就是白噪聲；

步驟八，計算海浪有效波高趨勢，以步驟七預測出的海浪有效波高為依據，用趨勢計算公式計算當前時次的海浪有效波高趨勢，最終得到海浪有效波高的短期趨勢；

步驟九，將預測出的海浪有效波高值還原到Box-Cox變換前的值，保存為格點模式文件；

步驟十，根據步驟八的結果，對應到相應的格點坐標，繪制出海浪有效波高短期趨勢圖；

其中，步驟一所述各時次氣象預報數據是指包括6小時一次的海平面氣壓SLP和海浪有效波高Hs。