[发明专利]一种大气温度廓线预测方法

说明书

本发明公开了一种大气温度廓线预测方法，所述预测方法包括：S1：获取多个测量高度层；S2：分别获取多个所述测量高度层中每层的测量数据；S3：将每层所述测量数据分别输入SARIMA模型中，得到与每层所述测量数据相对应的各层预测数据；S4：根据所有的预测数据，得到一条大气廓线；S5：将所述大气廓线输入降噪自编码器中，得到预测大气温度廓线。

技术领域

本发明涉及大气温度预测技术领域，具体涉及一种大气温度廓线预测方法。

背景技术

大气廓线数据除了直接应用在天气预报，气候变化监测等方面，在定量遥感和光学工程中亦有广泛应用，因为大气廓线从根本上决定了大气的光学特性，可用来预测大气透过率和大气背景辐射。大大气参数空间分布结构复杂，根据不同的参数特性从近地面到太空可划分为对流层，平流层，中间层，热层和逸散层。

大气温度空间分布数据的预测模型可以看作是时间序列的预测模型。虽然目前已经有部分温度预测的相关研究，但由于现有的温度预测方法大都基于季节性差分自回归滑动平均模型(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)实施的，而SARIMA模型是线性模型，在处理线性相关关系较弱的平流层数据时，预测精度较低，平流层大气温度数据的预测成为了整个大气温度廓线预测模型的短板。

发明内容

本发明的目的在于提供一种大气温度廓线预测方法，以解决现有的大气温度预测方法在处理线性相关关系较弱的平流层数据时预测精度低的问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

本发明提供一种大气温度廓线预测方法，所述大气温度廓线预测方法包括：

S1：获取多个测量高度层；

S2：分别获取多个所述测量高度层的中每层的测量数据；

S3：将每层所述测量数据分别输入SARIMA模型中，得到与每层所述测量数据相对应的各层预测数据；

S4：根据所有的预测层数据，得到一条大气廓线；

S5：将所述大气廓线输入降噪自编码器中，得到预测大气温度廓线。

可选择地，所述步骤S1包括：

S11：获取目标测量点的大气温度廓线数据；

S12：对所述目标测量点的大气温度廓线数据进行编号，得到多个测量高度层。

可选择地，所述步骤S3中，所述SARIMA模型为：

其中，φ(·)和Φ(·)表示自回归多项式，且φ(z)＝1-φ₁z-φ₂z²-...-φ_pz^p，Φ(z)＝1-Φ₁z-Φ₂z²-...-Φ_Pz^P；B和B^S是延迟算子，且BX_t＝X_t-1，B^sX_t＝X_t-s，S表示延迟的时间长度；和表示差分算子，且d和D表示差分进行地次数；X_t是时间序列在t时刻的观测值；θ(·)和Θ(·)表示滑动平均多项式，且θ(z)＝1-θ₁z-θ₂z²-...-θ_qz^q，Θ(z)＝1-Θ₁z-Θ₂z²-...-Θ_Qz^Q，q和Q限制滑动平均多项式地结构；ε_t是在t时刻的估计误差；z为变量。