[发明专利]时空点气象数据确定方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明适用于计算机技术领域，提供一种时空点气象数据确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括获取多个样本时空点的采集气象数据；首先拟合纯时间域变异函数以及纯空间域变异函数，并构建时空变异模型；根据改进的自适应遗传算法确定最优时空变异函数模型，并求解多个样本时空点的权重系数；根据多个样本时空点的采集气象数据及其权重系数求解任意时空点的气象数据。本发明提供的时空点气象数据确定方法，一方面，构建出考虑了时空关联性的时空变异函数模型，模型准确率更高，另一方面，通过改进的自适应遗传算法优化时空变异函数模型中的参数，解决了参数过多难以解算、解算出的模型准确度差的技术问题，提高了解算效率以及准确度。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种时空点气象数据确定方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

高时空分辨率的大气资料是监测空间环境的重要信息源，同时也是研究气候变化现象和极端天气事件的关键要素。目前大多数的气象站分布不均、观测数据不连续，使得大气产品的时空分辨率较低，难以全面并精细化捕捉大气的快速变化过程。提高大气产品的时空分辨率，解决时空数据的不连续、不均匀问题，是研究天气预报和气候变化的关键内容。

为解决上述问题，许多研究人员建立了一些时空插值模型。然而，目前大多数时空插值方法主要基于参数的长期趋势，对于短期的趋势变化，即精细的大气参数时空插值较少。时空克里金是一种同时兼顾时间和空间相关性的高精度插值模型，该方法在降雨量、地形分析和水质监测等具有广泛的运用。但由于该方法对时空变异函数建模过程中待求参数较多，采用常规的最小二乘模型收敛速度慢且模型准确率较低，影响了后续的对气象数据的时空分析。

可见，在现有的利用不连续气象数据求解连续气象数据的算法中，传统时空插值模型例如时空克里金模型还存在着模型收敛速度慢、模型准确率不高的技术问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种时空点气象数据确定方法，旨在解决现有的利用不连续气象数据求解连续气象数据的算法中，传统时空插值模型例如时空克里金模型还存在的模型收敛速度慢、模型准确率不高的技术问题。

本发明实施例是这样实现的，一种时空点气象数据确定方法，所述方法包括：

获取多个样本时空点的采集气象数据；

根据所述多个样本时空点的采集气象数据分别拟合纯时间域变异函数以及纯空间域变异函数；

根据所述纯时间域变异函数以及纯空间域变异函数构建含有多个可变参数的时空变异函数模型；

根据改进的自适应遗传算法以及所述多个样本时空点的采集气象数据确定时空变异函数模型的最优参数数组，并确定最优时空变异函数模型；

根据最优时空变异函数模型求解多个样本时空点的权重系数；

根据所述多个样本时空点的采集气象数据及其权重系数求解任意时空点的气象数据。

本发明实施例的另一目的在于提供一种时空点气象数据确定装置，所述装置包括：

样本气象数据获取单元，用于获取多个样本时空点的采集气象数据；

纯时间域与空间域变异函数拟合单元，用于根据所述多个样本时空点的采集气象数据分别拟合纯时间域变异函数函数以及纯空间域变异函数；

时空变异函数模型构建单元，用于根据所述纯时间域变异函数以及纯空间域变异函数构建含有多个可变参数的时空变异函数模型；

最优时空变异函数模型确定单元，用于根据改进的自适应遗传算法以及所述多个样本时空点的采集气象数据确定时空变异函数模型的最优参数数组，并确定最优时空变异函数模型；

权重系数确定单元，用于根据最优时空变异函数模型求解多个样本时空点的权重系数；