[發明專利]天氣形勢的分型方法、空氣污染狀況的預測方法及裝置

有效

• 申請號: 202010414950.4
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111612055B
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 任華榮;秦東明;孫明生;易志安;李詩瑤;馬培翃
• 申請（專利權）人: 北京中科三清環境技術有限公司;中科三清科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 付婧

1.一種天氣形勢的分型方法，其特征在于，包括：

從歷史氣象數據中選取分型區域的分型因子，作為待聚類數據；

對所述待聚類數據進行濾波；

對濾波后的待聚類數據進行聚類，建立分型模型；

迭代更新所述分型模型；

利用更新完成的分型模型對預報天氣形勢進行分型；

所述迭代更新所述分型模型，包括：

A)重新計算每個樣本與各聚類中心的列距離、行距離和整體距離；

B)計算每個樣本與各聚類中心的列距離相關系數、行距離相關系數和整體距離的相關系數；

C)增加所述行距離、所述列距離、所述行距離相關系數和所述列距離相關系數所占的權重，計算每個樣本與各聚類中心的相似度度量；

D)根據所述相似度度量將每個樣本進行重新分簇；

E)計算重新分簇后的各簇的聚類中心；

重復步驟A)至步驟E)，直到聚類中心不再變化，聚類結束，得到優化完成的分型模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從歷史氣象數據中選取分型因子包括：從歷史氣象數據中選取每日若干時次的高度場、海平面氣壓場作為分型因子。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述待聚類數據進行濾波，包括：通過高斯濾波法對所述待聚類數據進行平滑，去除日變化，得到濾波后的待聚類數據。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對濾波后的待聚類數據進行聚類，建立分型模型，包括：

計算所述濾波后的待聚類數據中的每個樣本與其他樣本之間的距離；

根據所述距離找出各個樣本的相似樣本；

找出具有最多相似樣本的中心樣本，由所述中心樣本及其所有相似樣本組成一個簇，從而完成第一次分簇；

繼續對剩余的樣本進行分簇，直至獲取初始若干個聚類中心；

計算各個所述簇的聚類中心，得到一組初始聚類中心，由所述初始聚類中心構成分型模型；其中，每一所述聚類中心對應一種天氣型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用更新完成的分型模型對預報天氣形勢進行分型，包括：

依據預報區域未來若干天的氣象場，提取高度場、海平面氣壓場數據，插值到分型區域的經緯線網格點上；

將插值后得到的分型區域的分型因子輸入所述優化完成的分型模型中，得到未來若干天的天氣形勢分型結果。

6.一種空氣污染狀況的預測方法，其特征在于，包括權利要求1-5中的任一項所述的方法；以及

根據所述優化完成的分型模型與歷史空氣污染數據，確定天氣型與空氣污染狀況之間的關聯關系；

根據未來的天氣形勢分型結果和所述關聯關系，預測未來若干天的空氣污染狀況。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述空氣污染狀況包括首要污染物和污染等級。

8.一種天氣形勢的分型裝置，其特征在于，包括：

選擇模塊，用于從歷史氣象數據中選取分型區域的分型因子，作為待聚類數據；

濾波模塊，用于對所述待聚類數據進行濾波；

聚類模塊，用于對濾波后的待聚類數據進行聚類，建立分型模型；

優化模塊，用于迭代更新所述分型模型；

分型模塊，用于利用更新完成的分型模型對預報天氣形勢進行分型；

所述優化模塊進一步用于：

A)重新計算每個樣本與各聚類中心的列距離、行距離和整體距離；

B)計算每個樣本與各聚類中心的列距離相關系數、行距離相關系數和整體距離的相關系數；

C)增加所述行距離、所述列距離、所述行距離相關系數和所述列距離相關系數所占的權重，計算每個樣本與各聚類中心的相似度度量；

D)根據所述相似度度量將每個樣本進行重新分簇；

E)計算重新分簇后的各簇的聚類中心；

重復步驟A)至步驟E)，直到聚類中心不再變化，聚類結束，得到優化完成的分型模型。