[发明专利]一种气象站点多源数据整合方法

说明书

本发明公开了一种气象站点多源数据整合方法，包括：将研究区域进行网格化划分，剔除站点未覆盖区域，建立站点数学规划模型，构建典型站点及备选多源站点；综合观测站点采样间隔及气象数据最终应用需要确定二次采样周期，结合站点类型及数据时标，采用临近值、插值、加权方式进行多源数据的二次整合处理；以典型站点整合数据为基础，演算至各网格点。本发明方法解决了区域内站点相近的典型站点选择，气象要素、采集频次、数据时标不一致等数据整合，以及数据缺失与延迟上送等问题，可应用于气象系统构建的数据采集及处理单元系统。

技术领域

本发明涉及一种气象站点多源数据整合方法，属于电网气象信息应用技术领域。

背景技术

随着气象信息的广泛应用，越来越多的机构建立各自气象观测站点，实时监测气象信息并进行综合应用；例如，国家气象台建设的国家标准站，地方气象台建设的城市站点、加密站点，电网公司建设的微气象站(变电站、杆塔)，水利部分建设的雨量站，交通部门建设的气象观测站等等。

在电网气象信息应用系统建设过程中，通常会集成该区域范围内的各类气象站点的监测信息并进行综合应用。在气象监测数据综合应用时，通常需要预先解决如下问题：首先，不同机构建设的气象观测站点会存在站点空间位置相近或重叠，站点冗余，需确定区域内具有典型代表意义的站点位置；其次，各类监测站点提供数据质量各异，各站点观测的气象要素个数、采集频次、数据时标不太一致，数据利用困难，需结合典型站点，从备选站点按照一定时间断面选择或分析得到合适的气象数据；最后，气象数据大多存在缺失、延迟的情况，在数据分析整合时，需进行数据补采和计算。

发明内容

为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种气象站点多源数据整合方法，解决区域内站点相近的典型站点选择问题；解决气象要素、采集频次、数据时标不一致等数据整合问题；以及解决数据缺失与延迟上送等数据处理问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种气象站点多源数据整合方法，包括：

建立气象观测站点数学规划模型，确定研究区域的典型气象观测站点及备选多源数据气象观测站点；

对典型气象观测站点各采样时间断面数据进行二次整合；

根据典型气象观测站点各采样时间断面数据确定整个研究区域的气象要素数据。

进一步的，还包括：对所述研究区域进行网格化划分，并剔除气象观测站点未覆盖区域；

对所述研究区域进行网格化划分包括：将研究区域按照预设的空间距离，划分成为正方形的网格；

所述剔除气象观测站点未覆盖区域包括：以气象观测站点为中心，气象要素覆盖半径为参数，确定气象观测站点所能覆盖的网格范围，将气象观测站点未覆盖的格点排除。

进一步的，所述气象要素覆盖半径结合实际气象站点密集程度和气象数据的精度进行选择；所述气象要素覆盖半径需要大于网格边长距离。

进一步的，所述建立气象观测站点数学规划模型，确定研究区域的典型气象观测站点及备选多源数据气象观测站点，包括：

确定混合整数线性规划模型：

其中，i为气象观测站点编号，N为气象观测站点总个数，u_i为0或1变量，1表示气象观测站点i为典型站点，0表示气象观测站点i为备选多源站点；

所述混合整数线性规划模型需满足约束条件：

λ_ij≤u_i