[發明專利]一種處理臺風強度環境預測因子數據的方法及系統

有效

• 申請號: 201510273863.0
• 申請日: 2015-05-26
• 公開（公告）號: CN104915729A
• 公開（公告）日: 2015-09-16
• 發明（設計）人: 湯婷婷;李晴嵐
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙) 44316
• 代理人: 宋鷹武;沈祖鋒

技術領域

本發明屬于臺風強度處理技術領域，尤其涉及一種處理臺風強度環境預測因子數據的方法及系統。

背景技術

主成分分析法是一種數學變換的方法,是希望用較少的變量去解釋原來資料中的大部分變量，將我們手中許多相關性很高的變量轉化成彼此相互獨立或不相關的變量。通常是選出比原始變量個數少，能解釋大部分資料中變量的幾個新變量，即所謂主成分，并用以解釋資料的綜合性指標。由此可見，主成分分析實際上是一種降維方法。它把給定的一組相關變量通過線性變換轉成另一組不相關的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列。在數學變換中保持變量的總方差不變，使第一變量具有最大的方差，稱為第一主成分，第二變量的方差次大，并且和第一變量不相關，稱為第二主成分。依次類推，n個變量就有n個主成分。

主成分分析是也氣象上多變量分析中常用方法之一。在氣象統計中，經常要研究分析各種氣象要素場，例如海溫場、降冰場。它們大多由不規則的網格點所組成。如果抽取這些場的某一段歷史時期的資料，就構成一組以網格點為空間點隨時間變化的樣本，主成分分析就是以這種樣本為分析對象的。主成分分析與回歸分析、差別分析不同，它是一種分析方法而不是一種預報方法。它能夠把隨時間變化的氣象要素場分解為空間函數部分和時間函數(主成分)部分?？臻g函數部分概括場的地域分布地點，這部分是不隨時間變化的；而時間函數部分則由空間點的線性組合所構成，稱為主成分，這些主分量的頭幾個占有原空間點(變量)的總方差的很大部分。

1994年，美國颶風強度統計預報方案(SHIPS)提出了一種利用數值模型預報48小時內海盆臺風的強度變化預測模型，該方案采用的是1989年-1992年的海盆臺風為數據樣本利用氣候持續性方法以及十大環境預測因子，采用線性回歸思想，將所有環境變量引入模型，每引入一個解釋變量后都要進行F檢驗，并對已經選入的解釋變量逐個進行t檢驗，當原來引入的解釋變量由于后面解釋變量的引入變得不再顯著時，則將其刪除。以確保每次引入新的變量之前回歸方程中只包含先主動變量。這是一個反復的過程，直到既沒有顯著的解釋變量選入回歸方程，也沒用不顯著的解釋變量從回歸方程中剔除為止，以保證最后所得到的解釋變量集是最優的，從而來預估臺風強度的變化。該方案存在的技術問題在于：首先，對于所有的環境預測因子之間的內在聯系并沒有充分考慮，大量的環境預測因子相互之間可能存在重復性，影響臺風強度預測的準確度；其次，該方案采用的是海盆內的臺風數據樣本分析，對于臺風強度預報范圍有一定的局限性。

發明內容

本發明提供了一種處理臺風強度環境預測因子數據的方法及系統，旨在解決現有的臺風強度預報方法沒有充分考慮所有的環境預測因子之間的內在聯系和重復性，影響臺風強度預測的準確度，且預報范圍有一定的局限性的技術問題。

本發明是這樣實現的，一種處理臺風強度環境預測因子數據的方法，包括：

步驟a：選取與臺風強度變化相關的環境預測因子，并計算和提取環境預測因子相關的參數數據；

步驟b：將環境預測因子的參數數據進行標準化處理，并將標準化處理后的參數數據進行主成分分析處理，得到新的環境預測因子參數數據。

本發明實施例采取的技術方案還包括：在所述步驟b中，所述將環境預測因子的參數數據進行標準化處理具體為：采取最大最小歸一化方法將所有環境預測因子的參數數據進行標準化處理，具體公式為：

Y=(Ymax-Ymin)*X-XminXmax-Xmin+Ymin]]>

其中，Ymax、Ymin為最大最小的歸一化區間，記為(0,1)，X為環境預測因子所構成的矩陣，Xmax、Xmin為每一種環境預測因子的最大最小值。