[发明专利]一种基于改进EOF的海水温度场预测方法

说明书

本发明涉及一种基于改进EOF的海水温度场预测方法，包括下列步骤，历史数据重构；提取当前海域地理信息，形成掩膜文件；经时空正交经验分解得到空间变化特征参量；时间系数拟合；未来N天温度预报；区域温度场重构。本发明在传统时空经验正交分解法的基础上，对海洋要素在时间和空间上进行了重构，得到了较好的预测结果。经过多次验证，本方法可实现温度场的长时间预报。在工程化应用中，节省计算资源，实用性强，可为船舶航海及其他海上平台提供未来的海洋温度预报信息。

技术领域

本发明涉及海洋环境保障研究领域，基于历史数据，应用统计学及概率论的方法，实现海洋要素预报的统计分析预报方法。

利用历史数据，找寻出历史数据与当前数据的关系，进而实现海洋要素预报的统计分析预报方法，预测目标海域未来数天的温度信息。此算法精度高、预报时间长，并且有效区域覆盖面广，可为海洋安全保障提供未来的海水温度信息。

背景技术

海洋要素是时间、空间变化极为显著的变量。利用主成分的定义，我们可以利用多变量之间的相互关系，构造少数几个新变量，这些新变量不仅能综合反映原多变量的信息，且彼此独立又按方差贡献大小排列。时空经验正交函数分解(Empirical OrthogonalFunction,EOF)依据这一思想，将随时间变化的海洋要素场分解成空间模态和时间系数两部分，从而通过函数分解可以体现物理场的分布与时间分布特征。

以数值预报为代表的温度预报技术精度高，物理模型较为成熟，然而随着预报时长的增加，预报能力急剧下降，7天之后的预报结果可信度较低，与实际情况偏差较大。而延伸期预报的研究仍未取得突破性进展，因此利用历史观测及历史数据，应用时空正交经验分解法，找寻出历史数据的特征，通过拟合方法得到参数，进而实现海洋要素的预报，是尝试解决长时间海洋要素预报的一种手段。

时空经验正交函数分解法的优势主要有以下几个优点：①典型典型场由海洋要素场学列本身的特点确定，不需事先人为地规定任何函数形式，因而能客观地反映要素场主要特征，物理意义清楚。②不受空间站点、地理位置、区域范围地限制，可直接由原观测点的要素值进行场分解，能较好地反映出场结构的基本特征，使用中、大尺度甚至全球海洋和气象各要素的时间序列分析。③收敛速度快，能浓缩资料的信息量，简化数据处理过程。

发明内容

本发明是要解决长时间海洋要素预报的问题，在时空经验正交分解法的基础上，做合理的改进，对海洋要素在时间和空间上进行重构，实现温度场的长时间预报。

为解决上述技术问题，本发明的基于改进EOF的海水温度场预测方法，包括下列步骤，

(1)历史数据重构：将温度历史数据重构，形成可进行时空经验正交分解的数据形式；(2)生成掩膜文件：提取出历史数据中的非水点，并进行编号，形成掩膜文件；

(3)时空正交经验分解：调取处理后的温度历史数据，进行时空经验正交分解，得到温度和盐度的空间特征参量；

(4)时间系数拟合：载入最近N天的温度背景场数据，将对应的空间特征参量与其匹配，通过最小二乘法得到时间拟合系数；

(5)温度预报：利用已有的空间特征参量和步骤四得到的时间拟合系数，得到未来N天的温度数据。

(6)区域温度场重构：通过掩膜文件，重构温度预报数据，得到区域内的温度场。

进一步的，所述时空正交经验分解步骤中，将日均时间数据并入到空间信息中，而将逐年数据作为时间信息。

进一步的，所述历史数据重构步骤中，将所有陆地点剔除。

进一步的，所述将陆地点剔除的方法为，提取每一个空间点的时间序列，长度为365天*年数，只要其中有一天的数据出现缺省值，则将此点标记为无效点。