[發明專利]從局部模型導出性能的計算機實現方法

在審

• 申請號: 201580028639.3
• 申請日: 2015-03-26
• 公開（公告）號: CN106716479A
• 公開（公告）日: 2017-05-24
• 發明（設計）人: 埃里克·查韋斯
• 申請（專利權）人: 英皇創新有限公司
• 主分類號: G06Q50/02
• 分類號: G06Q50/02;G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司11332
• 代理人: 楊生平,王天鵬

技術領域

本發明涉及一種從局部模型導出性能的計算機實現方法。

背景技術

在具有復雜或許多參數的領域中需要改善的建模。例如，在天氣和農作物產量預測領域中，需要改善的建模。在US 7702597中描述了一個已知方法，其中使用歷史數據來使用分段性線性遞歸方法導出預測等式以優化等式系數。然而，特別是鑒于例如由氣候變化以及低概率的潛在影響、諸如極端氣候條件之類的高影響力事件而引起的對底層參數的改變而需要提供改善的建模。

天氣(包括其極端事件)的統計隨時間而緩慢變化。從觀察結果和模型模擬兩者導出的增加的科學證據主體指示出氣候系統從未也不可能在統計上是穩定的。然而，極端天氣的統計表征充滿各種困難。這些源自于由缺少穩定性及復雜的非線性過程或閾值效應的存在而引起的潛在地大的效應。極端天氣方面的此類隨機效應的存在以及預測的評定要求識別其驅動因素。因此，對于食品生產而言重要的季節至年度天氣變化性的變化來源于每年間至十年間氣候過程的統計的修改。例如，熱帶和亞熱帶的每年降雨季節開始的變化在對用于降雨農作物的區域性輸出進行成形方面起到重要作用，并且源自于驅動區域性至全球性氣候變化性的不同大規模氣候過程的修改。

源自于增加的溫室效應氣體排放的全球性氣候作用力與由對流層污染和自然氣候變化性引起的區域性氣候作用力的相互作用放大了氣候模型中的局部天氣變化性的投射的不確定性。特別地，諸如降雨季節開始日期之類的局部季節和年度降水量變化性的預測是不確定的，并且代表著穩健地預測天氣變化性對食品供應的影響的持久性障礙。

發明內容

在權利要求中闡述了本發明。通過在局部模型層級識別關鍵模型輸入，諸如天氣指數，可以在異質區域范圍內聚合預測。另外，模型使得能夠實現不同模型環境下的模型輸入的未來投射以及基于模型輸入參數的未來投射的導出的預測性能。

附圖說明

現在將參考附圖以示例的方式描述本發明的實施例，在所述附圖中：

圖1示出了圖示出根據本公開的方法的步驟的流程圖，更具體地，用于導出農作物產量和經濟風險概況的步驟的流程圖；

圖2示出了圖示出根據本公開的方法的步驟的流程圖；

圖3示出了兩個情景的情況下的農作物產量模型；

圖4示出了“氣候內天氣(weather-within-climate)”和基于指數的局部至區域性(local-to-regional)天氣風險建模框架的圖示；

圖5示出了對熱浪和降水指數的多個類型的玉米產量響應；

圖6示出了熱浪計算的圖示；

圖7示出了累計天氣指數樣本構建的圖示；

圖8示出了使用玉米產量作為響應變量的山東省內的四個相鄰網格框中的基于隨機森林的變量置換重要性指數的圖示；

圖9示出了多個不同情景下的用于玉米降水不足指數的選擇結果；

圖10示出了多個不同情景下的玉米熱浪指數選擇結果；

圖11示出了多個不同情景下的臨界溫度閾值的圖示；

圖12圖示出不同的熱浪指數選擇結果的結果；

圖13圖示出不同參數條件下的指數的伽碼概率密度函數；

圖14示出了使用指數概率分布函數(PDF)的有條件概率NHMM建模的區域性天氣型和大規模大氣建模的圖示。

圖15示出了根據本公開的方法的非齊次隱馬爾可夫模型(NHMM)的步驟的圖示；

圖16示出了一元“維特比加權”計算的圖示；以及

圖17示出了根據本公開的方法的基于三支柱的風險管理使能環境的圖示。

具體實施方式

在概述中，表示局部性能的模型例如被用來解釋作為天氣變化的函數的產率變化性。識別多個指數之中的關鍵天氣指數，其可以充當用于諸如降雨量不足或超溫之類的天氣驅動農作物產量變化性危險的代理。

給定由種類特定生長動態與局部環境特性和天氣變化性的相互作用引起的農作物脆弱性的強相關性，最佳天氣指數的建模對于產量變化性的穩健的局部至區域性天氣驅動估計而言是關鍵的。觀察的歷史天氣每日數據和土壤數據被用來使用機理農作物建模生成模擬農作物產量的時間系列。每日降水量和溫度(最高和最低溫度)數據被用來構建降水量和溫度變化性指數的像素級(pixel-level)數據庫。

每個指數捕捉農作物生長的不同重疊和不重疊時段期間的對降水量不足或超溫的暴露。