[發明專利]一種溫度場數據重構方法

有效

• 申請號: 201711237370.7
• 申請日: 2017-11-30
• 公開（公告）號: CN108038149B
• 公開（公告）日: 2020-07-24
• 發明（設計）人: 王杉;單會玲;胡建輝
• 申請（專利權）人: 華東交通大學
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215
• 代理公司: 深圳市順天達專利商標代理有限公司 44217
• 代理人: 鄒秋菊

一種溫度場數據重構方法，包括：S1、獲取溫度場數據矩陣；S2、對所述溫度場數據矩陣進行隨機采樣；S3、基于采樣數據填充所述溫度場數據矩陣以重構溫度場數據。在對所述溫度場數據矩陣進行隨機采樣之前，可以例如采用奇異值分解算法對原始矩陣進行降秩處理。可以采用奇異值閾值算法或奇異值投影算法基于所述采樣數據填充所述溫度場數據矩陣以重構所述溫度場數據。實施本發明的溫度場數據重構方法和計算機可讀存儲介質，克服了傳統方法中只考慮站點之間數學關系或局部之間相關性的問題，使得本發明可以以很少的溫度場站點數據進行恢復全局的溫度場數據，并且重構誤差很低且信噪比很高，既克服了傳統插值法的不足，又可以節省數據的存儲空間。

技術領域

本發明涉及氣象領域數據處理的方法，更具體地說，涉及一種溫度場數據重構方法。

背景技術

隨著大數據時代的到來，人們對生活質量的水平要求越來越高，對天氣預報的準確性也有了更高的要求，然而，因為傳感器數量不足或損壞，天氣數據保存不當，設備條件受限等諸多問題造成溫度場數據缺失，不完整。如何獲取準確的溫度場信息成為了迫切解決的問題。

為了獲得較為準確的站點之外的溫度場數據，不同學者給出不同的空間內插方法。最常見的方法有雙線性插值算法，其流程簡單，結果易算；1972年美國氣象局提出的距離反比法，其精度較高，應用廣泛。梯度距離反比法物理意義明確，被廣泛應用于氣象要素重構中。這些插值算法只考慮缺值點與周圍數據的距離因素，沒有考慮數據之間的相關性和冗余性。南非地質學家Krige發明了克里金方法，雖然考慮了考慮局部數據的相關性，但該方法在變程的確定和半方差函數的擬合方面具有較強的主觀性。

近年來，基于壓縮感知的方法應用于圖像重構，從采樣數據中恢復稀疏信號。但是，壓縮感知理論應用于圖像重構需要滿足受限等距特性，它的準確性會嚴重影響重構后的溫度場圖像的質量。如何利用有限的站點數據重構一個完整的溫度場，仍然是一個難題。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的上述缺陷，提供一種利用有限的站點數據快速重構溫度場數據方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：構造一種溫度場數據重構方法，包括：

S1、獲取溫度場數據矩陣；

S2、對所述溫度場數據矩陣進行隨機采樣；

S3、基于采樣數據填充所述溫度場數據矩陣以重構溫度場數據。

在本發明所述的溫度場數據重構方法中，所述步驟S1進一步包括：

S11、讀取溫度場數據矩陣；

S12、判斷所述溫度場數據矩陣是否為低秩矩陣，如果是執行步驟S2，否則執行步驟S13；

S13、對所述溫度場數據矩陣進行降秩處理，然后執行步驟S2。

在本發明所述的溫度場數據重構方法中，在所述步驟S12中，采用奇異值分解算法對所述溫度場數據矩陣進行降秩處理，且降秩處理后的所述溫度場數據矩陣滿足所述溫度場數據矩陣的奇異值向量與所述溫度場數據矩陣所在的歐氏空間的標準正交基不相關。

在本發明所述的溫度場數據重構方法中，在所述步驟S2中，按照下列公式對所述溫度場數據矩陣進行隨機采樣：

m≥Cn^5/4r log n

其中，n為所述溫度場數據矩陣的維數，r為所述溫度場數據矩陣的秩，C為常數，m為采樣數目。

在本發明所述的溫度場數據重構方法中，所述步驟S3進一步包括：

S31、設置重構參數；

S32、基于所述重構參數采用所述采樣數據填充所述溫度場數據矩陣以重構溫度場數據。