[发明专利]一种基于聚类的降水日变化类型划分与空间分布提取方法

权利要求书

1.一种基于聚类的降水日变化类型划分与空间分布提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)基于多年逐小时的栅格降水数据，统计各栅格单元上降水量、降水频率和降水强度在一天中各小时的多年平均值，统计结果为每个栅格单元每个降水指标对应一个24维的向量；

(2)对步骤(1)中得到的24维降水日变化数据做标准化处理，去除因天气形势所导致的降水日变化差异；

标准化处理降水日变化数据的方法为：遍历每个栅格单元的24小时降水日变化数据，首先，计算每个栅格单元24小时降水数据的平均值；然后，判断平均值是否为0，按如下方式标准化日变化数据：①如果平均值为0，则标准化后的数值为0；②若平均值不为0，则根据公式求得标准化的数据值，其中，D_a(h)是该栅格单元第h小时的标准化数据值，R_a(h)代表第h小时的原始数据；

(3)采用不同的聚类数据，基于KMeans算法对标准化后的降水日变化数据进行聚类，将具有相似降水日变化形态特征的栅格单元聚成一类；

对降水日数据的聚类方法为：读取步骤(2)求得的所有栅格单元标准化后的24维日变化时间序列数据，存入二维数组，每行日变化数据即中国区对应索引号的栅格单元的日变化数据，利用KMeans聚类算法进行聚类分析，聚类算法为‘kmeans++’，为了弥补初始质心的影响，算法重复运行10次，然后返回最好的结果，聚类结果为每个栅格单元所属的聚类簇的编号，将每个栅格单元的分析结果对应到其空间位置，非中国区域赋值-99；设置不同的聚类数进行聚类，对于每个聚类结果，求得属性空间中各栅格单元到各自所属聚类中心的总距离和，并将所有聚类数的距离和存储到一个文本文档中；

(4)分析聚类结果，确定最优聚类数目；

(5)归并聚类结果中的相似类，得到降水日变化分类方案，并计算每类的平均日变化特征，归并后所得到的聚类结果中各个类型所包含栅格单元的位置即构成了降水日变化特征的空间分布图。

2.根据权利要求1所述的一种基于聚类的降水日变化类型划分与空间分布提取方法，其特征在于，所述步骤(4)聚类数目的确定方法为：根据步骤(3)中得到的不同聚类数下各单元到聚类中心的距离和，计算该距离和与总的栅格单元数的比值，得到每个栅格单元到聚类中心的平均距离，绘制平均距离随聚类簇数目变化的曲线图，计算相邻两个聚类数平均距离的差值，按照聚类数从小到大判断该差值是否小于给定阈值，将第一个差值小于给定阈值的聚类数作为最优聚类数。

3.根据权利要求1所述的一种基于聚类的降水日变化类型划分与空间分布提取方法，其特征在于，所述步骤(5)相似聚类的归并方法为：计算最优聚类数结果中，每个类的24小时平均降水日变化，并绘制日变化曲线，如果曲线的峰值时间属于凌晨：2:00-6:00，早晨：6:00-10:00，正午：10:00-14:00，下午：14:00-18:00，晚间：18:00-22:00，或午夜：22:00-2:00这6个时间段的相同时间段，则合并为一类；对于多峰值的类，如果所有峰值时间都落入相同的时间段，则合并为一类，对合并的类再求平均日变化数据，得到各类最终的降水日变化特征曲线；然后进行重分类操作，合并峰值时段相同的类，得到最终的降水日变化空间分布图。