[发明专利]一种人工影响天气的作业效果评估方法

权利要求书

1.一种人工影响天气的作业效果评估方法，包括：

1)将人工影响天气作业的区域作为目标区，获取非作业期和作业期目标区的特征变量，并选择对比区，获取非作业期和作业期对比区的特征变量；再采用t检验法对非作业期目标区和对比区的特征变量的相关系数r进行显著性检验；其中，对所述相关系数r进行显著性检验包括：计算检验统计量t，再将检验统计量t与要求阈值进行对比，若检验统计量t超过要求阈值，则检验合格；若检验统计量t小于等于要求阈值，则重新选择对比区，直至目标区和新对比区的特征变量的相关系数r检验合格；其中，所述检验统计量t为：

其中，r为非作业期目标区和对比区的特征变量的相关系数；

x_i，y_i分别为非作业期第i条对比区、目标区的特征变量；

n为非作业期特征变量样本总数；

分别为非作业期对比区、目标区的特征变量平均值；

2)利用柯尔莫哥洛夫适配度检验法对目标区和对比区的特征变量分别进行验证，若不满足正态分布，则进行正态变换；基于非作业期目标区和对比区的特征变量，建立回归方程，对所述回归方程进行显著性检验；若回归方程显著性检验合格，进入步骤3) ；反之，则返回步骤1) ，重新选择对比区，直至回归方程显著性检验合格；

3)基于所述回归方程预测作业期目标区的特征变量的期望值，再将该期望值与步骤1)中作业期目标区的特征变量进行比较，计算作业期目标区的特征变量平均变化率f，包括如下具体步骤：

将步骤1)中作业期对比区的特征变量带入所述回归方程，计算得到作业期目标区特征变量期望值，进而得到作业期目标区特征变量平均期望值再将计算得到的作业期目标区特征变量期望值与作业期目标区的特征变量进行比较，计算得到作业期目标区特征变量变化值，进而得到作业期目标区特征变量平均变化值Δy，最后计算出作业期目标区的特征变量平均变化率f：

4)利用蒙特卡洛模拟法进行随机试验，分别得出人工作业效果大于自然变率的概率t₁以及在包含自然变率影响的回归方程中得到的人工作业效果为正的概率t₂；所述人工作业效果大于自然变率的概率t₁根据如下随机试验得到：

首先，将步骤1)中获取的非作业期和作业期目标区的特征变量和非作业期和作业期对比区的特征变量作为实验样本，再随机分为A，B两组，两组样本数相同；

第二，分别计算目标区和对比区特征变量在A、B两组的平均值；

第三.计算随机双差值RDD：

RDD＝(AVE_{T_A}-AVE_{T_B})-(AVE_{C_A}-AVE_{C_B})

其中，

AVE_{T_A}为目标区特征变量在A组的平均值；

AVE_{C_A}为对比区特征变量在A组的平均值；

AVE_{T_B}为目标区特征变量在B组的平均值；

AVE_{C_B}为对比区特征变量在B组的平均值；

第四，重复上述随机试验1000次，并绘制RDD的频率分布图；

第五，计算作业期和非作业期特征变量变化区别DD：

其中，

为作业期目标区特征变量平均值；

为非作业期目标区特征变量平均值；

为作业期对比区特征变量平均值；

为非作业期对比区特征变量平均值；

t₁为所有RDD结果中，小于DD的占比；

所述在包含自然变率影响的回归方程中得到的人工作业效果为正的概率t₂根据如下随机试验得到：

首先，将步骤1)中获取的非作业期和作业期目标区的特征变量和非作业期和作业期对比区的特征变量作为实验样本，随机选取一半实验样本；

第二，对选取的实验样本进行线性回归，以选取的实验样本中对比区的特征变量作为自变量，并以选取的实验样本中目标区的特征变量作为因变量，建立新的回归方程；

第三，将作业期对比区的特征变量带入新的回归方程，计算得到作业期目标区特征变量期望值，进而得到作业期目标区的特征变量平均期望值再将计算得到的作业期目标区特征变量期望值与作业期目标区的特征变量进行比较，计算得到作业期目标区特征变量变化值，进而得到作业期目标区的特征变量平均变化值Δy’，最后计算作业期目标区的特征变量平均变化率f’：

第四，重复上述随机试验1000次，绘制f’的频率分布；

t₂为所有随机试验结果中f’大于0的概率；

5)基于非作业期目标区和对比区的特征变量的相关系数r、作业期目标区的特征变量平均变化率f、人工作业效果大于自然变率的概率t₁、以及在包含自然变率影响的回归方程中得到的人工作业效果为正的概率t₂，利用熵权法和模糊综合评价法对人工影响天气作业效果进行量化评估。