[发明专利]预报预测相结合的气象栅格数据更新方法

说明书

本发明公开了预报预测相结合的气象栅格数据更新方法，该方法先从服务器上获取气象栅格数据，并定义气象栅格数据的时间序列；再通过平稳化检测、模型识别选择、模型定阶、模型参数估计建立预测模型；最后对未来气象栅格数据预报预测，实现数据更新。本发明以时间序列模型来对气象栅格数据预测，对历史观测数据进行分析来预测未来的气象数据，根据数据之间时间的依赖性，增加了预测预报的精准性。

技术领域

本发明涉及预报预测相结合的气象栅格数据更新方法，属于气象预测预报技术领域。

背景技术

气象的预测预报对人类的工作生活至关重要，从耕作出行到航天航空，从日常生活到经济建设，几乎都与气象有关。随着越来越多现代化气象装备的出现，使得气象站更加专业化、现代化，气象学的研究技术得到了快速的革新，预报精度得到了极大的提升。气象预测主要是根据定点观测的风速、气温、气压、降雨量等气象数据来确定未来一段时间内气象的变化。

当前的气象预测技术主要分为经验统计法、动力学分析以及模式输出统计法。经验统计法以数理统计学作为基础，通过对气象要素的历史变化做全面系统的统计分析，再结合相关因素的影响，总结出一定的变化规律，确定局部气象要素的预报方程；动力学分析是基于应用物理学和数学方法，从理论上研究大气运动、气象系统演变过程中的动力、热力变化过程，在研究气象系统变化过程中引入水、热平衡方程，进而建立相对应的数学模型；模式输出统计法是利用概率统计方法研究大量气象要素历史观测资料，分析气候变化的统计规律建立合理的预报模型，通过统计数学模式来预测未来的气象状况。

气象栅格是国家气象网格项目启动之后提出的概念，即通过大范围的气象数据特征来描述某一个区域内的整体情况。在气象栅格数据中包含了各种不同气象要素的信息，所以气象栅格数据的质量参差不齐，数据分散。当前气象预测的主要方法是数值预报，需要准确的边界条件，而气象栅格数据对边界的划分比较固定或者模糊，这样就没有一个准确的边界条件，对预测出来的结果有一定的偏差，并且预测出来的结果可能会跨越多个气象栅格，不利于栅格数据的管理与生成。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供预报预测相结合的气象栅格数据更新方法，以时间序列模型来对气象栅格数据预测，对历史观测数据进行分析来预测未来的气象数据，提高数据之间的依赖性，增加了预测预报的精准性。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

预报预测相结合的气象栅格数据更新方法，包括如下步骤：

步骤1，获取气象栅格数据，对于待更新的气象要素，将气象栅格数据中该气象要素的值按照时间顺序依次排列，得到该气象要素的一组时间序列；

步骤2，采用ADF单位根检验法检验步骤1得到的时间序列是否平稳，若平稳则进入步骤3，若不平稳则对时间序列进行处理，使处理后的时间序列达到平稳性要求；

步骤3，对于达到平稳性要求的时间序列，计算自相关系数和偏相关系数，根据自相关系数和偏相关系数识别待更新的气象要素的时间序列的预测模型，并对预测模型定阶；

步骤4，利用最小二乘法对步骤3识别的预测模型进行参数估计，完成预测模型的建模；

步骤5，利用建模后的预测模型实现时间序列未来时间的气象要素值的预测与更新。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤2的具体过程如下：

设定气象要素的时间序列满足p阶自回归，则有模型：