[发明专利]一种基于随机森林模型的海洋涡旋混合非局地性预测方法

权利要求书

1.一种基于随机森林模型的海洋涡旋混合非局地性的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：计算涡旋扩散率及涡旋扩散率误差值，包括：

首先，部署拉格朗日数值粒子，将海洋表层速度场数据插值在数值粒子所处的时空位置处，并利用四阶龙格-库塔方法形成长时间序列的粒子轨迹；

在每一条粒子轨迹上以不同时刻为起点、截取固定时间长度的轨迹作为粒子准轨迹；再使用K均值聚类算法对所有粒子准轨迹进行聚类，得到自适应箱中心；

在每个自适应箱中心位置上计算随时间变化的涡旋扩散率κ_ij(x,τ)，

式(1)中，κ_ij(x,τ)是关于粒子平流的天数τ和自适应箱位置x的特定方向i和j的速度自相关函数在时间上的积分；u_i′(t₀|x,t₀)表示t₀时刻特定方向i的涡旋剩余速度，其中涡旋剩余速度代表粒子速度和局地时间平均欧拉速度之差，(x,t₀)表示特定准轨迹的初始位置和初始时间，τ表示粒子平流的天数，·_L表示对经过自适应箱位置x处的所有准轨迹自相关函数积分求平均值；

根据自助抽样法对每个自适应箱得到的涡旋扩散率κ_ij进行误差估计，即针对每天的涡旋剩余速度，设置N_boot组重复实验，每次实验随机选取该自适应箱内N_subset条准轨迹，计算相应的涡旋扩散率；

进而利用N_boot个涡旋扩散率的标准差σ_boot来确定具有95％置信水平的涡旋扩散率误差值error，

步骤2：计算所有自适应箱位置处的拉格朗日平衡时间τ_eq；

步骤3：计算混合非局地椭圆，包括：

在每个自适应箱内，截取从0时刻到拉格朗日平衡时间τ_eq的所有准轨迹，分别计算截取后的所有准轨迹上的经度和纬度坐标平均值，将其作为轨迹质心；

利用公式组(3)构建混合非局地椭圆，

公式组(3)中，准轨迹坐标相对于轨迹质心的不同方向平均方差，分别记为纬向方差经向方差和交叉方差

利用式(4)计算涡旋混合非局地程度S_ellipse，

式(4)中，为混合非局地椭圆半长轴长，为混合非局地椭圆半短轴长；

步骤4：计算涡旋速度大小u_rms，

式(5)中，u’是纬向涡旋剩余速度，v’是经向涡旋剩余速度；

步骤5：利用随机森林模型预测涡旋混合非局地程度大小，包括：

步骤5-1)确定原始样本集

将步骤2得到的所有自适应箱位置处的拉格朗日平衡时间τ_eq和根据步骤4得到涡旋速度大小u_rms作为原始样本集中的输入特征样本；将步骤3得到的涡旋混合非局地程度大小S_ellipse作为原始样本集中的输出响应样本；该原始样本集中每个样本点均具有两个特征输入值和一个响应输出值，各样本点互相独立；对原始样本集进行Z分数标准化，在原始样本集中，随机选取a％的原始样本作为训练样本集，以剩余的(100-a)％的原始样本作为测试样本集；

步骤5-2)利用训练样本集构建随机森林模型；

步骤5-3)以测试样本集中的输入特征样本值作为上述随机森林模型的输入；

步骤5-4)对所述随机森林模型的输出值进行逆标准化得到混合非局地程度预测值。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，步骤2中，利用标准差方法计算所有自适应箱位置拉格朗日平衡时间，包括以下步骤：

步骤2-1)基于如式(2)所示的自适应箱位置x处的涡旋扩散系数诊断方程，设τ₁初始值为1，τ₂初始值为τ₁+N-1，N是在粒子准轨迹长度τ₀上截取的一段时间长度；

步骤2-2)在时间τ₁至τ₂上积分，按照下述过程判断涡旋扩散率积分是否收敛：

判断τ₂是否超过τ₀，若τ₂τ₀，则根据τ₁至τ₂这段时间对应的涡旋扩散率的平均值求得标准差std，与对应这段时间内的涡旋扩散率误差值error的最小值e_min进行比较，若stde_min，则认为自适应箱位置x处的涡旋扩散率积分收敛，且拉格朗日平衡时间τ_eq为τ₁与τ₂的平均值；若std≥e_min，则执行步骤2-3)；

步骤2-3)τ₁和τ₂分别加1，返回步骤2-2)；直至τ₂超过τ₀仍无法满足收敛的判断条件stde_min，则认为自适应箱位置x的涡旋扩散率收敛性无法确定，拉格朗日平衡时间也无法确定；

步骤2-4)按照步骤2-1)至步骤2-3)得到所有自适应箱位置处的拉格朗日平衡时间。