[发明专利]海表流速获取方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种海表流速获取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据当前风场数据获取与所述当前风场数据对应的特征海流模态；获取所述特征海流模态中的历史海表流速，作为目标海表流速；根据监测数据的变量重要性值获取目标监测数据；其中，所述变量重要性值用于表征所述监测数据对于海表流速的影响程度；将所述目标海表流速和所述目标监测数据输入预设的预测模型，得到所述海表流速；其中，所述预测模型为采用预测训练数据训练得到的神经网络模型，所述预测训练数据包括历史海表流速和与历史海表流速时间对应的监测数据。采用本方法能够通过提高获取的所述海表流速的准确性。

技术领域

本申请涉及海洋灾害预警技术领域，特别是涉及一种海表流速获取方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着全球气候变化和人类活动影响的持续增强，海洋灾害发生频率逐年增高，对沿海地区的人身安全和财产安全造成了极大的挑战和威胁，因此，海洋预测信息尤其是对海表流速的获取需求越来越高。

传统的海表流速获取方法是基于数值模拟或结合数据同化技术的综合数值模型，这种方法是根据研究区域特征，设置相应初始条件和边界条件，按一定的步长把基本方程(质量、动量、热量和盐量守恒的方程以及能量平衡方程等)离散化，利用计算机求解方程组，模拟出海表流、波浪等水文要素场的分布。建模者结合研究区域特点和以往经验，对模型相应参数(如三维模型中的垂向分层，底部摩擦系数等)进行调试，通过与实际观测资料的对比，选取接近真实状态的“最优”模型。

但是，上述传统方法模型中的简化处理以及边界和初始条件的设置易致使模型模拟误差较大，降低了获取的海表流速的准确性。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种海表流速获取方法、装置、计算机设备和存储介质。

一方面，提供一种海表流速获取方法，所述方法包括：

根据当前风场数据获取与所述当前风场数据对应的特征海流模态；

获取所述特征海流模态中的历史海表流速，作为目标海表流速；

根据监测数据的变量重要性值获取目标监测数据；其中，所述变量重要性值用于表征所述监测数据对于海表流速的影响程度；

将所述目标海表流速和所述目标监测数据输入预设的预测模型，得到所述海表流速；其中，所述预测模型为采用预测训练数据训练得到的神经网络模型，所述预测训练数据包括历史海表流速和与历史海表流速时间对应的监测数据。

在其中一个实施例中，所述根据当前风场数据获取与所述当前风场数据对应的特征海流模态，包括：

获取与当前风场数据的相关性最大的历史风场数据所属的风场模态，作为特征风场模态；

根据预设的对应关系获取所述特征风场模态对应的海流模态，作为特征海流模态；其中，所述对应关系为时间对应关系。

在其中一个实施例中，所述获取与当前风场数据的相关性最大的历史风场数据所属的风场模态，作为特征风场模态，包括：

获取当前风场数据与每一所述历史风场数据之间的均方差；

将得到所述均方差最小的所述历史风场数据所属的所述风场模态，作为所述特征风场模态。

在其中一个实施例中，根据预设的对应关系获取所述特征风场模态对应的海流模态，作为特征海流模态之前，包括：

获取多个时刻的所述历史风场数据和与每个所述历史风场数据时刻对应的所述历史海表流速；

对每个时刻的所述历史风场数据和所述历史海表流速采用非监督式机器学习方法进行数据分析，得到所述风场模态和与所述海流模态之间基于时间的所述对应关系。