本技術(shù)涉及非線性時間序列分析，特別是涉及一種基于時空交叉收斂映射的強(qiáng)對流天氣預(yù)報方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、強(qiáng)對流現(xiàn)象（如雷暴、暴雨、龍卷風(fēng)等）是大氣科學(xué)的重要研究對象，其因果關(guān)系的識別對于天氣預(yù)報和災(zāi)害預(yù)防具有重要意義。因此，在強(qiáng)對流的研究中，因果推斷一直是核心問題。在統(tǒng)計學(xué)中，相關(guān)關(guān)系表明兩個變量存在某種關(guān)聯(lián)或聯(lián)合變化的趨勢，受混淆變量的影響，強(qiáng)相關(guān)性也無法確定兩個變量的因果關(guān)系。需要更多的因果模型來識別數(shù)據(jù)之間的特征。近年來，交叉收斂映射（convergent?cross-mapping,?ccm）為因果關(guān)系的識別提供了新的思路。其核心要素是將時間序列抽象為混沌系統(tǒng)，相空間重構(gòu)吸引子為基礎(chǔ)的影子流形能有效表征系統(tǒng)狀態(tài)變量間的非對稱性因果關(guān)系。然而，強(qiáng)對流的業(yè)務(wù)領(lǐng)域追求高時效性，該方法在處理強(qiáng)對流數(shù)據(jù)時存在計算效率低、難以擴(kuò)展到時空數(shù)據(jù)的局限。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種基于時空交叉收斂映射的強(qiáng)對流天氣預(yù)報方法和裝置。

2、一種基于時空交叉收斂映射的強(qiáng)對流天氣預(yù)報方法，該方法包括：

3、獲取對流初生時的雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)和氣象要素數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。

4、對預(yù)處理后的雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)和氣象要素數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，根據(jù)顯著性水平篩選出候選因子，構(gòu)建候選因子集。

5、在雷達(dá)反射率中隨機(jī)選擇預(yù)測像元，根據(jù)每個候選因子像元的延遲嵌入和所述預(yù)測像元，采用時空交叉收斂映射算法分別計算每一個候選因子與雷達(dá)反射率之間有無因果關(guān)系；若有因果關(guān)系，則進(jìn)一步計算因果關(guān)系的強(qiáng)度，并將該候選因子作為強(qiáng)對流預(yù)報因子。

6、將所有強(qiáng)對流預(yù)報因子用于強(qiáng)對流天氣預(yù)報，得到強(qiáng)對流天氣預(yù)報結(jié)果。

7、在其中一個實(shí)施例中，獲取對流初生時的雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)和氣象要素數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，包括：

8、獲取對流初生時的雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)和氣象要素數(shù)據(jù)。

9、對雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)和氣象要素數(shù)據(jù)進(jìn)行時空重采樣，使兩者的時空分辨率保持一致。

10、將雷達(dá)反射率大于35dbz的像元標(biāo)注為發(fā)生對流初生；像元是雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)和氣象要素數(shù)據(jù)的最小時空單元。

11、在其中一個實(shí)施例中，對預(yù)處理后的雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)和氣象要素數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，根據(jù)顯著性水平篩選出候選因子，構(gòu)建候選因子集，包括：

12、提取氣象要素數(shù)據(jù)與對流初生區(qū)域的雷達(dá)反射率數(shù)值，利用像元之間的數(shù)值關(guān)系計算pearson相關(guān)系數(shù)。

13、根據(jù)pearson相關(guān)系數(shù)構(gòu)造學(xué)生分布的統(tǒng)計量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

14、根據(jù)顯著性水平篩選出候選因子，得到候選因子集。

15、在其中一個實(shí)施例中，在雷達(dá)反射率中隨機(jī)選擇預(yù)測像元，根據(jù)每個候選因子像元的延遲嵌入和預(yù)測像元，采用時空交叉收斂映射算法分別計算每一個候選因子與雷達(dá)反射率之間有無因果關(guān)系；若有因果關(guān)系，則進(jìn)一步計算因果關(guān)系的強(qiáng)度，并將該候選因子作為強(qiáng)對流預(yù)報因子，包括：

16、在雷達(dá)反射率中隨機(jī)選擇若干個預(yù)測像元，組成預(yù)測像元集合為：

17、；

18、其中，表示預(yù)測像元真實(shí)值的集合，表示第個預(yù)測像元的雷達(dá)反射率值，表示隨機(jī)選擇的預(yù)測像元的個數(shù)，表示第個預(yù)測像元的時空索引，， lon、 lat和 time分別表示經(jīng)度、緯度和時間。

19、遍歷每一個候選因子，利用預(yù)測像元的時空索引找到當(dāng)前候選因子中的對應(yīng)像元；計算候選因子中每個像元與對應(yīng)像元延遲嵌入之間的歐氏距離，得到延遲嵌入距離。

20、根據(jù)當(dāng)前候選因子、預(yù)測像元以及對應(yīng)像元的延遲嵌入距離，采用時空交叉收斂映射判斷因果關(guān)系。

21、如果當(dāng)前候選因子與雷達(dá)反射率之間有因果關(guān)系，計算因果關(guān)系的強(qiáng)度，并將該候選因子作為強(qiáng)對流預(yù)報因子。

22、繼續(xù)對下一個候選因子進(jìn)行因果判斷，直到遍歷完所有候選因子。

23、在其中一個實(shí)施例中，根據(jù)當(dāng)前候選因子、預(yù)測像元以及對應(yīng)像元的延遲嵌入距離，采用時空交叉收斂映射判斷因果關(guān)系，包括：

24、遍歷每個預(yù)測像元，根據(jù)對應(yīng)像元的延遲嵌入距離，從當(dāng)前候選因子中，找到與每個預(yù)測像元距離最近的 k個像元，將其稱之為相似像元；獲取相似像元時空索引以及與當(dāng)前預(yù)測像元的延遲嵌入距離。

25、根據(jù)相似像元時空索引與當(dāng)前預(yù)測像元的延遲嵌入距離，計算相似像元的權(quán)重為：

26、；

27、其中，是對歸一化后的權(quán)重，表示選中的個像元與當(dāng)前預(yù)測像元的延遲嵌入距離，表示未歸一化的權(quán)重。

28、根據(jù)權(quán)重計算每個預(yù)測像元的估計值為：

29、；

30、其中，表示僅根據(jù)當(dāng)前候選因子與雷達(dá)反射率之間的數(shù)值關(guān)系所預(yù)測出的雷達(dá)反射率估計值；表示個相似像元在時空索引下對應(yīng)的雷達(dá)反射率數(shù)值。

31、完成對預(yù)測像元的遍歷后，計算預(yù)測像元的估計值與真實(shí)值之間的 pearson相關(guān)系數(shù)，并計算相關(guān)系數(shù)對應(yīng)的顯著性水平。

32、根據(jù)相關(guān)系數(shù)對應(yīng)的顯著性水平進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，若通過了顯著性檢驗(yàn)，則當(dāng)前候選因子與雷達(dá)反射率之間有因果關(guān)系；反之，則當(dāng)前候選因子與雷達(dá)反射率之間沒有因果關(guān)系。

33、在其中一個實(shí)施例中，計算因果關(guān)系的強(qiáng)度的過程包括：以預(yù)設(shè)大小的窗口遍歷當(dāng)前候選因子，從當(dāng)前候選因子中隨機(jī)選擇 m個相應(yīng)大小的窗口，在每個窗口內(nèi)采用時空交叉收斂映射進(jìn)行評價，得到 m個相關(guān)系數(shù)的相關(guān)系數(shù)均值；預(yù)設(shè)大小的窗口是三維的，包含了所有的時間片段以及部分的經(jīng)緯格網(wǎng)，窗口的形狀采用 l×l×t的形式表示，其中 l×l代表地理空間范圍，t?代表所有的時間片段。

34、對相關(guān)系數(shù)均值構(gòu)造學(xué)生分布的統(tǒng)計量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)；學(xué)生分布的統(tǒng)計量為：

35、；

36、其中，表示學(xué)生分布的統(tǒng)計量，表示相關(guān)系數(shù)均值，為隨機(jī)選擇的預(yù)測像元的個數(shù)。

37、以二分查找的方式迭代窗口選擇和顯著性檢驗(yàn)，直到找出相關(guān)系數(shù)均值通過顯著性檢驗(yàn)時的最小窗口，以最小窗口的 l值作為因果關(guān)系的強(qiáng)度。

38、一種基于時空交叉收斂映射的強(qiáng)對流天氣預(yù)報裝置，該裝置包括：

39、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于獲取對流初生時的雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)和氣象要素數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。

40、候選因子集構(gòu)建模塊，用于對預(yù)處理后的雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)和氣象要素數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，根據(jù)顯著性水平篩選出候選因子，構(gòu)建候選因子集。

41、因果關(guān)系判斷與強(qiáng)對流預(yù)報因子確定模塊，用于在雷達(dá)反射率中隨機(jī)選擇預(yù)測像元，根據(jù)每個候選因子像元的延遲嵌入和預(yù)測像元，采用時空交叉收斂映射算法分別計算每一個候選因子與雷達(dá)反射率之間有無因果關(guān)系；若有因果關(guān)系，則進(jìn)一步計算因果關(guān)系的強(qiáng)度，并將該候選因子作為強(qiáng)對流預(yù)報因子。

42、強(qiáng)對流天氣預(yù)報模塊，用于將所有強(qiáng)對流預(yù)報因子用于強(qiáng)對流天氣預(yù)報，得到強(qiáng)對流天氣預(yù)報結(jié)果。

43、上述基于時空交叉收斂映射的強(qiáng)對流天氣預(yù)報方法和裝置，所述方法包括：首先對對流初生時的雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)和氣象要素數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；然后將氣象要素數(shù)據(jù)與雷達(dá)反射率中強(qiáng)回波的區(qū)域進(jìn)行相關(guān)性計算，根據(jù)顯著性水平篩選出候選因子，構(gòu)建候選因子集；最后通過時空交叉收斂映射計算候選因子與雷達(dá)反射率的因果關(guān)系；若存在因果關(guān)系，進(jìn)一步計算因果關(guān)系強(qiáng)度，并將該候選因子作為強(qiáng)對流預(yù)報因子。本方法通過分析強(qiáng)對流預(yù)報因子，為強(qiáng)對流預(yù)報提供輸入，有助于提高強(qiáng)對流天氣的預(yù)報準(zhǔn)確性和時效性。