[发明专利]基于带状数据的预报精度提升方法、系统、设备及介质

说明书

本发明提供了一种基于带状数据的预报精度提升方法、系统、设备及介质，包括：基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域气象预报所需的地表二维观测同化场进行分解，得到波数气象场；对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别；将所述波数气象场中的异常波数剔除，并进行反傅里叶变换，得到精度提升的观测同化场，进一步提升输电线路区域的气象预报精度；本发明通过对输电线路区域气象预报的观测同化场进行二维傅里叶变换，并基于得到的波数气象场识别异常波动，剔除对应的异常波数，能够有效去除因带状加密特征带来的异常波动和物理不平衡问题。本发明提供的基于带状数据的预报精度提升方法，可提升输电线路区域的气象预报精度。

技术领域

本发明属于气象预报领域，具体涉及一种基于带状数据的预报精度提升方法、系统、设备及介质。

背景技术

数值天气预报是开展输变电设备气象灾害预警防治工作的基础参考数据。数值天气预报的准确性，很大程度上取决于对当前大气状态的估计初值和合适的地面及侧边界条件，初值估计的越精确，预报的质量就越好。数据同化，就是利用现有的观测数据改变模拟网格场，使其逼近真实观测场，从而为数值天气预报提供精确的初值。

现有的数据同化方法，主要包括最优插值、三维变分、四维变分、卡曼滤波、松弛逼近等方法，一般均基于气象部门的观测站点进行预报。然而，输电线路的气象观测数据具有带状加密的特征，不同于气象部门观测数据的分散、稀疏的特征。其中，气象部门观测站点的距离一般在10km至30km左右，而输电线路气象观测装置的距离一般在300m至700m左右。由此可见，输电线路气象观测数据的密度远大于气象部门站点观测数据。同时由于输电线路气象观测装置缺少定期校准，导致观测数据方差较大。气象部门散点观测数据和电网带状观测数据，虽然在观测种类上差别较小，但带来的同化效果差别很大。气象部门散点观测数据在同化过程中，能够均匀的将模拟场逼近观测场；而带状数据在同化过程中，由于数据密集、方差较大，会引起输电线路带状区域模拟场的局地突变，使得输电线路局地气象场物理不平衡，进一步导致模拟场不吻合大气动力学预报方程，在预报过程中产生虚假波动，进而降低输电线路局地的预报精度。因此需要提出一种适用于带状加密气象观测数据同化后的数据精度提升方法，以便于为输电线路气象灾害预警防治工作的开展提供精确的数据基础。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种基于带状数据的预报精度提升方法，包括：

基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域气象预报所需的二维观测同化场进行分解，得到波数气象场；

对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别；

将所述波数气象场中的异常波数剔除，并进行反傅里叶变换，得到精度提升的观测同化场；

所述观测同化场，为观测时间内输电线路微气象监测装置的带状加密气象观测数据和气象部门观测数据的同化结果，用于进行气象预报；所述波数气象场，为观测同化场二维傅里叶变换后的形式。

优选的，所述对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别，包括：

基于波动幅值和波动幅值的数量，逐波数对波数气象场的波动进行识别，确定所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数。

优选的，所述异常波数包括：

波动幅值达到设定阈值，且波动幅值持续出现的次数达到设定次数的波数。

优选的，所述得到波数气象场之后，对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别之前，还包括：

确定需要进行异常波数识别的波数气象场的波数范围；

选择波数范围确定的波数气象场中，设定时长内且为同一高度的波数气象场，作为需要进行异常波数识别的波数气象场；

其中，所述波数范围为可覆盖中小尺度气象的波数。