[發明專利]一種基于氣象大數據的區域道路結冰高精度監測預警系統在審
| 申請號: | 201910567666.8 | 申請日: | 2019-06-27 |
| 公開(公告)號: | CN110211325A | 公開(公告)日: | 2019-09-06 |
| 發明(設計)人: | 隆巖;劉鋒;宋單;楊雄;王金鑫;林偉文;成研;董慶 | 申請(專利權)人: | 上海同望信息技術有限公司;風云博維智能信息技術(無錫)有限公司 |
| 主分類號: | G08B19/02 | 分類號: | G08B19/02;G08B29/18 |
| 代理公司: | 北京國坤專利代理事務所(普通合伙) 11491 | 代理人: | 王峰剛 |
| 地址: | 200000 上海市嘉定區*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 區域道路 預報結果 高精度監測 集合 結冰狀況 預警系統 大數據 結冰 地表 氣象觀測數據 數值預報模式 硬件運行環境 非線性計算 氣溫 地理環境 權重系數 時間發生 實況數據 數值模式 數值預報 線性分析 線性校正 水汽 氣象衛星 滑動 引入 訓練期 中尺度 氣象 反演 同化 維度 站點 預警 預報 預測 分析 | ||
1.一種基于氣象大數據的區域道路結冰高精度監測預警系統,其特征在于:包括以下步驟:
步驟1、硬件運行環境搭建,通過基于Infiniband的超高速網絡的服務器集群技術,完成并行運算,并解決數據交互存儲的帶寬和容量問題,用以滿足進行氣象資料數據處理所需要的大量密集運算;
步驟2、實況數據收集、分析,通過自動氣象站,獲取實時的干球溫度、地表溫度、道路結冰、相對溫度、風速、降水、蒸發量、輻射通量、能見度等氣象要素;
其中,每個站點代表一種道路所在區域類別,包括山區的陰面或陽面、江河湖海附近、平原;
步驟3、中尺度數值預報工具非線性計算,將上述氣象觀測資料與歐洲中期氣象預報中心的EC數值預報模式、美國國家環境預報中心的GFS數值預報模式初始場、邊界場的數據導入數據池,然后通過運用三維變分算法進行資料同化;
假定氣象變量的觀測值為O,且該變量的背景值為F,方差為σO和σF,于是得到一個加權平均值:
上述A其實是下面價函數J(S)的極小值:
假設對變量S有來自不同方法的測量S1、S2,…,SN,其誤差∈n=Sn-S,假定誤差是隨機的,無偏的<∈n>=0,且服從正態分布,第n個觀測的誤差落在∈n和∈n+d∈n之間的概率為
誤差方差:
對于N個觀測有:
設
當I取極小值時,得到最大似然估計;
由I對Sa的一階導數為零得到:
S的最大似然估計是Sn的加權平均,權重是每一測量的誤差方差的倒數;
當N=2時,引入目標函數:
其中,x是分析變量,xb是背景場,x、xb為N維向量,yo是觀測值,y是由分析變量導出的值,y=H(x),H稱為觀測算子,yo、y為M維向量,B是背景誤差協方差,O是觀測誤差協方差,B為N*N矩陣,O為M*M矩陣。
數學上可以證明,x的最佳估計(分析場)是:
x=xb+[B-1+HTO-1H]-1HTO-1(yo-Hxb)
它是目標函數的極小點,直接求x非常困難,一般用下降算法尋找J的極小點,計算梯度公式是:
其中,稱為觀測算子的切線性算子;
步驟4、氣溫集合預報結果線性校正,首先,接入6組氣溫預報結果和該預報時間的實況探測數據;其次,采用建立多元線性回歸模型的方式,將時間序列分為訓練期、預報期;在訓練期,建立6組預報值與觀測值的多元線性回歸模型,通過使用預報值與觀測值的多元線性回歸分析,確實6組預報結果的權重系數,并以此權重系數獲得預報期的1組最終預報結果;
其中,多元線性回歸模型
在某個給定的格點,對于某一預報時效的某一氣象要素:
其中,O是訓練期的觀測值平均,ai是參與集合的第i個成員的權重系數,Fi和分別是第i個模式的預報值和其在訓練期的預報平均值,N是參與超級集合預報的模式總數。其中權重系數ai由上述訓練期方程中的誤差項G的最小化計算獲得:
其中,N是訓練期時間樣本數,St′和Ot′分別是訓練期的超級集合和觀測場的偏差,此方程在每個模式的格式上運算;而多模式超級集合預報方法的建立是依賴于誤差協方差矩陣,它又是模式場偏差Fi′和Fj′建立,因此,每個模式的權重系數由誤差矩陣C計算而得:
其中,N是訓練期時間樣本數,Fi′(t)和Fj′(t)分別是第i個模式和第j個模式的預報值距平,建立線性代數方程;
其中,
oi′為觀測值距平,[Ci,j]為的矩陣,[ai]為n×n的矩陣,為n×1矩陣,應用Gauss-Jordan消除法求解,得到代入公式;
步驟5、區域地表溫度反演,將氣溫的數值預報數據代入步驟2的線性關系,反演出整個區域的地表溫度結果;
步驟6、區域道路結冰狀況預警,將水汽的數值預報數據、步驟5的地表溫度結果與步驟2的臨界值區間進行比對,預測整個區域的道路結冰狀況,并進行預警。
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