CN112560314A - 一种提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法 - Google Patents

一种提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，将原格网参数文件按月份进行距离加权改正以获取12个对应月份的格网参数文件，并将经过加权改正的格网参数文件在GPT2w模型调用前进行分类初始化存储，使GPT2w模型对不同月份的数据进行处理时能够获取相应的格网参数。省去了在计算所需站点的气象参数时对格网参数文件进行分类初始化存储的时间，大大提升了模型的计算效率，并且利用改正后模型计算出的气象参数精度和稳定性有显著的提高，误差值明显减小。该方法使得计算气象参数的过程更加方便、快捷，计算结果精确，具有较高的科研和应用价值。

Description

一种提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法
技术领域
本发明涉及气象应用研究领域，尤其涉及一种提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法。
背景技术
GPT是英文global pressure and temperature(全球气温气压)的简称，GPT系列模型可用于计算全球任意位置的气温、气压和水汽压等各种气象参数。应用最广且精度较高的全球气温气压模型主要为GPT2w模型。GPT2w模型通过输入站点处的经度、纬度、高程及年积日来计算距离站点最近的四个格网点上的气象参数并改正到站点高程处，最后利用双线性插值得到站点处的气象参数，其模型表达式如式(1)所示：
Figure BDA0002845543560000011
式(1)中，doy为年积日，X为格网点的气温、气压等气象参数，A0为对应参数的平均值，A1和B1为对应参数的年变化振幅，A2和B2为对应参数的半年变化振幅，以上参数可以从模型提供的格网参数文件中获得。
GPT2w模型在计算每个年积日对应的气象参数时要对格网参数文件进行分类初始化存储，这导致每次进行气象参数的计算时将会消耗大量时间(计算7000个年积日对应的气象参数大约消耗3至4小时)，并且该模型仅考虑了气象参数的年周期振幅和半年周期振幅，这导致在不同的月份模型计算出的气象参数精度和稳定性有所差异并在个别月份计算出的气象参数与实际参数值具有较大差异。
发明内容
发明目的：针对上述现有技术的缺陷，本发明提供一种提高GPT2w模型计算得到的气温、气压参数精度和计算效率的方法。
技术方案：本发明提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法包括如下步骤：包括如下步骤：
(1)对气象站点实测数据进行预处理，将实测数据中的粗差剔除，保存无误的实测数据；
(2)将预处理后的实测数据加载到GPT2w模型中计算气象参数并保存，
(3)根据步骤(2)中的气象参数计算各气象站点各月份的年均气温、气压误差值；
(4)将步骤(3)中获取的各气象站点各月份的年均气温、气压误差值加入各气象站点对应的经度、纬度并保存，生成改正值文件；
(5)对(4)中生成的改正值文件进行距离加权改正，得到新的格网参数文件并将其进行分类存储；
(6)向GPT2w模型导入测站点的经度、纬度、高程及观测时间，按观测时间对应月份读取步骤(5)中生成的格网参数文件计算气温、气压参数。
步骤(1)具体步骤如下：
(11)筛选出实测数据中不含气温、气压值的观测时间点并将其剔除。
(12)将经过步骤(1)1筛选得到的实测数据分别按照气温、气压值依次从大到小和从小到大排列，筛选出不符合实际的错误气温、气压值并将其剔除。
步骤(2)具体步骤如下：
(2)1、在GPT2w模型中导入其中一年某个省份中实测数据的经度、纬度、高程及观测时间并计算气温、气压参数；
(2)2、将步骤(2)1中处理好的数据按原省份测站号进行保存，此时数据中包括实测气温、气压数据和模型计算出的气温、气压数据；
(2)3、依次将各年份的数据重复(2)1和(2)2的操作，直至得到全部年份的数据。
步骤(3)具体步骤如下：
(31)将经步骤(2)中处理的数据每个观测时间点的实测气温、气压值与模型计算得到的气温、气压值相减得到每个观测时间的气温、气压误差值；
(32)筛选出每年中各月份的气温、气压误差值，对各月份的气温、气压误差值取平均值，得到各月份的气温、气压月均误差；
(33)将每年中相同月份的气温、气压月均误差值取平均值得到各月份的年均气温、气压误差值。
步骤(4)中，改正值文件是通过将步骤(3)中得到的各气象站点各月份的年均气温、气压误差值加入各气象站点对应的经度、纬度并保存生成。
步骤(5)中，距离加权改正的具体步骤如下：
(51)导入步骤(4)中得到的各格网点各月份的气温、气压改正值文件，并依次读出每个格网点的经纬度；
(52)根据每个格网点的经、纬度，利用经、纬度取整来找出距离原格网点最近的四个格网点，其具体步骤为：将每个格网点的经、纬度取整并加上0.5找到最近的格网点，并将原格网点的经、纬度与最近的格网点经、纬度相减得到经、纬度差值，当差值为正时表示为1，差值为负时表示为-1，基于原格网点与最近的格网点的经纬度差值，找到其余三个距离原格网点最近的格网点；
(53)找到距离原格网点最近的四个格网点对应的气温、气压平均参数A0，依次将各格网点各月份的气温、气压改正值依据原格网点到最近的四个格网点之间的距离进行加权分配加入到A0，得到全年各月份对应的新格网参数文件，加权分配公式如下所示：
Figure BDA0002845543560000031
Figure BDA0002845543560000032
Figure BDA0002845543560000033
Figure BDA0002845543560000034
Figure BDA0002845543560000035
Figure BDA0002845543560000036
Figure BDA0002845543560000037
Figure BDA0002845543560000038
上式中，d1、d2、d3、d4分别为原格网点到最近的四个格网点的距离，lon0为原格网点经度，lat0为原格网点纬度，lat1、lat2、lat3、lat4分别为离原格网点最近的四个格网点的纬度，lon1、lon2、lon3、lon4分别为离原格网点最近的四个格网点的经度，delta为各格网点各月份的气温、气压改正值，delta1、delta2、delta3、delta4分别为离原格网点最近的四个格网点的距离加权改正值。
步骤(5)中，分类存储是指将12个月份对应的新格网参数文件里的各格网点气温、气压参数对应的平均值A0、年变化振幅A1和B1、半年变化振幅A2和B2分类并加上格网点对应的经、纬度按月份进行保存。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：显著提高计算出的气象参数精度和稳定性，省去计算所需站点的气象参数时对格网参数文件进行分类初始化存储的时间，提升模型的计算效率，气象参数的计算过程更加方便、快捷、计算结果精确，具有较高的科研和应用价值。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为2012年改正前后气温误差分布对比图，图中实心点表示气温误差；
图3为2013年改正前后气温误差分布对比图，图中实心点表示气温误差；
图4为2014年改正前后气温误差分布对比图，图中实心点表示气温误差；
图5为2015年改正前后气温误差分布对比图，图中实心点表示气温误差；
图6为2016年改正前后气温误差分布对比图，图中实心点表示气温误差；
图7为2012年改正前后气压误差分布对比图，图中实心点表示气压误差；
图8为2013年改正前后气压误差分布对比图，图中实心点表示气压误差；
图9为2014年改正前后气压误差分布对比图，图中实心点表示气压误差；
图10为2015年改正前后气压误差分布对比图，图中实心点表示气压误差；
图11为2016年改正前后气压误差分布对比图，图中实心点表示气压误差；
图12为2016年改正前后气温月均误差对比图(安徽58321)；
图13为2016年改正前后气压月均误差对比图(安徽58321)。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示，本发明的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法包括如下步骤：
(1)对气象站点实测数据进行预处理，将实测数据中的粗差剔除，保存无误的实测数据；
(2)将预处理后的实测数据加载到GPT2w模型中计算气象参数并保存，
(3)根据步骤(2)中的气象参数计算各气象站点各月份的年均气温、气压误差值；
(4)将步骤(3)中获取的各气象站点各月份的年均气温、气压误差值加入各气象站点对应的经度、纬度并保存，生成改正值文件；
(5)对(4)中生成的改正值文件进行距离加权改正，得到新的格网参数文件并将其进行分类存储；
(6)向GPT2w模型导入测站点的经度、纬度、高程及观测时间，按观测时间对应月份读取步骤(5)中生成的格网参数文件计算气温、气压参数。
以2012-2016年(共5年)中国陆地区域102个国家气象站的气温、气压数据为例：
首先，对气象站点实测数据进行预处理，将实测数据中的粗差剔除，保存无误的实测数据；筛选出实测数据中不含气温、气压值的观测时间点并将其剔除，将筛选后剩余的实测数据分别对气温、气压值依次从大到小和从小到大排列，筛选出不符合实际的错误气温、气压值并将其剔除。
2016年安徽省58321号气象站点部分实测数据如表1所示：
表1 2016年安徽省58321号气象站点部分实测数据
省份 地市 站名 站号 经度 纬度 海拔 观测时间 气温 气压 水汽压值
安徽 合肥 合肥 58321 117.3° 31.785° 27m 2016/12/31 23:00 2.0℃ 1024.9hPa 6.2hPa
安徽 合肥 合肥 58321 117.3° 31.785° 27m 2016/12/31 22:00 2.8℃ 1025.1hPa 6.4hPa
安徽 合肥 合肥 58321 117.3° 31.785° 27m 2016/12/31 21:00 3.0℃ 1025.4hPa 6.1hPa
安徽 合肥 合肥 58321 117.3° 31.785° 27m 2016/12/31 20:00 4.1℃ 1025.1hPa 6.1hPa
安徽 合肥 合肥 58321 117.3° 31.785° 27m 2016/12/31 19:00 4.8℃ 1024.9hPa 5.8hPa
将2012-2016年的气象站点实测数据按年份分别进行保存，依次将每年不同省份的实测数据加载到GPT2w模型并计算气象参数且保存，其具体步骤如下：
在GPT2w模型中导入其中一年某个省份中实测数据的经度、纬度、高程及观测时间并计算气温、气压参数；将计算得到的数据按原省份测站号进行保存，此时数据中包括实测气温、气压数据和模型计算出的气温、气压数据；依次将5年的实测数据重复第一步和第二步的操作。
处理好的数据如表2所示，表2中为2016年安徽省58321号气象站点部分GPT2w模型计算的数据。
表2 2016年安徽省58321号气象站点部分GPT2w模型计算完成数据
Figure BDA0002845543560000051
Figure BDA0002845543560000061
计算各气象站点各月份的年均气温、气压误差值。
对上一步骤中处理好的数据进行处理，将每个观测时间点的实测气温、气压值与模型计算得到的气温、气压值相减得到每个观测时间的气温、气压误差值；筛选出每年中各月份的气温、气压误差值，对各月份的气温、气压误差值取平均值得到各月份的气温、气压月均误差；将每年中相同月份的气温、气压月均误差值取平均值得到各月份的年均气温、气压误差值。
获取气温、气压改正值文件：将各气象站点各月份的年均气温、气压误差值加入各气象站点对应的经度、纬度并保存，得到102个格网点各月份的气温、气压改正值文件。
对原格网参数文件进行改正：
导入上一步骤中得到的102个格网点各月份的气温、气压改正值文件，并依次读出每个格网点的经纬度。
根据每个格网点的经、纬度，对经、纬度取整来找出距离格网点最近的四个格网点。
以经度差值为-1、纬度差值为举例：此时将最近格网点的经度减1、纬度保持不变即可得到第二个格网点的经、纬度；将最近格网点的经度减1、纬度加1即可得到第三个格网点的经、纬度；将最近格网点的经度保持不变、纬度加1即可得到第四个格网点的经、纬度。其余经、纬度差值以此类推即可得到距离原格网点最近的四个格网点。
找到距离原格网点最近的四个格网点中对应的气温、气压平均参数A0，依次将各格网点各月份的气温、气压改正值依据原格网点到最近的四个格网点之间的距离进行加权分配加入到A0，进而得到各月份对应的新格网参数文件(共12个)。对气温、气压改正值进行距离加权分配到A0中如式(2)至式(9)所示：
Figure BDA0002845543560000062
Figure BDA0002845543560000063
Figure BDA0002845543560000064
Figure BDA0002845543560000065
Figure BDA0002845543560000066
Figure BDA0002845543560000067
Figure BDA0002845543560000071
Figure BDA0002845543560000072
式(2)至式(9)中，d1、d2、d3、d4分别为原格网点到最近的四个格网点的距离，lon0为原格网点经度，lat0为原格网点纬度，lat1、lat2、lat3、lat4分别为离原格网点最近的四个格网点的纬度，lon1、lon2、lon3、lon4分别为离原格网点最近的四个格网点的经度,delta为各格网点各月份的气温、气压改正值，delta1、delta2、delta3、delta4分别为离原格网点最近的四个格网点的距离加权改正值。
将新格网参数文件分类存储：将12个月份对应的新格网参数文件里的各格网点气温、气压参数对应的平均值A0、年变化振幅A1和B1、半年变化振幅A2和B2分类并加上格网点对应的经、纬度按月份进行保存，能够使得GPT2w模型在计算所需站点的气象参数时省去了对格网参数文件进行分类初始化存储的时间。
其中部分1月份对应的格网参数文件如表3所示。
表3部分1月份对应格网参数文件
lat lon p:a0 A1 B1 A2 B2 T:a0 A1 B1 A2 B2 undu Hs
39.5° 106.5° 86385.53hPa 542 -142 -106 -75 276.01k -15.1 -3.3 -1.1 0.1 -40.51 1397.06
39.5° 107.5° 85453.53hPa 466 -161 -111 -67 275.01k -14.9 -3.2 -1.1 0.1 -37.4 1486.95
39.5° 108.5° 86435.00hPa 524 -158 -105 -59 282.30k -14.9 -3.2 -1.1 0 -33.71 1357.99
39.5° 109.5° 87597.00hPa 573 -157 -101 -51 282.60k -14.9 -3.2 -1 0 -29.87 1247.53
GPT2w模型导入测站点的经度、纬度、高程及观测时间，根据观测时间选择对应月份的格网参数文件，即可实现利用GPT2w模型高效计算精度更高的气温、气压参数。
表4、6为2012-2016年原GPT2w模型在中国陆地区域102个气象站点得到的气温、气压误差结果统计，表5、7为改进后的GPT2w模型在中国陆地区域102个气象站点得到的气温、气压误差结果统计。由表4至表7可知，改进后的GPT2w模型计算气温、气压的精度有大幅提升，2012-2016年间每年的气温、气压误差均优于改进前，其中原GPT2w模型得到的5年平均气温、气压误差分别为-0.45℃、2.05hPa，改进后的GPTw模型得到的5年平均气温、气压误差分别为-0.01℃、-0.32hPa；改进后GPT2w模型得到的5年气温、气压最大正负误差均有所减小，说明改进后的GPT2w模型计算的气温、气压值更为稳定。
表4 2012-2016年中国陆地区域气温误差结果统计(GPT2w)
Figure BDA0002845543560000073
Figure BDA0002845543560000081
表5 2012-2016年中国陆地区域气温误差结果统计(GPT2w改正后)
Figure BDA0002845543560000082
表6 2012-2016年中国陆地区域气压误差结果统计(GPT2w)
Figure BDA0002845543560000083
表7 2012-2016年中国陆地区域气压误差结果统计(GPT2w改正后)
Figure BDA0002845543560000084
图2至图11为2012-2016年GPT2w模型改进前后得到的气温、气压误差在中国陆地区域的分布图，由图可见在改进前大部分气象站点的气温年均误差值在-1.5℃到1℃之间且存在地域性差异，其中，内蒙古、黑龙江、西藏东南部地区和新疆大部分地区产生的误差值较大，在改进后上述地区的气温误差值有显著减小且气温误差值浮动均在0℃上下；在改进前以东经105°经线作为分界线，小于东经105°经线的陆地区域各气象站点气压年均误差值较大，在改进后小于东经105°经线的陆地区域各气象站点气压年均误差值明显减小。
图12至图13为GPT2w模型改进前后2016年安徽省各月份的气温、气压误差折线图，图中折线上的实习点分别表示气温月均误差和气压月均误差，由图可见每月改进后的GPT2w模型计算的气温、气压值精度有显著提升，且每月的气温、气压误差值浮动均在0刻度线附近。

Claims (7)

1.一种提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
(1)对气象站点实测数据进行预处理，将实测数据中的粗差剔除，保存无误的实测数据；
(2)将预处理后的实测数据加载到GPT2w模型中计算气象参数并保存，
(3)根据步骤(2)的气象参数计算各气象站点各月份的年均气温、气压误差值；
(4)将步骤(3)中获取的各气象站点各月份的年均气温、气压误差值加入各气象站点对应的经度、纬度并保存，生成改正值文件；
(5)对步骤(4)中生成的改正值文件进行距离加权改正，得到新的格网参数文件并将其进行分类存储；
(6)向GPT2w模型导入测站点的经度、纬度、高程及观测时间，按观测时间对应月份读取步骤(5)中生成的格网参数文件计算气温、气压参数。
2.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(1)的步骤如下：
(11)筛选出实测数据中不含气温、气压值的观测时间点并将其剔除。
(12)将经过步骤(11)筛选得到的实测数据分别按照气温、气压值依次从大到小和从小到大排列，筛选出超出地面气象观测仪器测量范围的错误气温、气压值并将其剔除。
3.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(2)是在GPT2w模型中按年份依次导入各省份实测数据的经度、纬度、高程及观测时间并计算气温、气压参数并按原省份测站号保存。
4.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(3)的步骤如下：
(31)将经步骤(2)中处理的数据每个观测时间点的实测气温、气压值与模型计算得到的气温、气压值相减得到每个观测时间的气温、气压误差值；
(32)筛选出每年中各月份的气温、气压误差值，对各月份的气温、气压误差值取平均值，得到各月份的气温、气压月均误差；
(33)将每年中相同月份的气温、气压月均误差值取平均值得到各月份的年均气温、气压误差值。
5.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(4)中，改正值文件是通过将步骤(3)中得到的各气象站点各月份的年均气温、气压误差值加入各气象站点对应的经度、纬度并保存生成。
6.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(5)中，距离加权改正的步骤如下：
(51)导入步骤(4)中得到的各格网点各月份的气温、气压改正值文件，并依次读出每个格网点的经纬度；
(52)根据每个格网点的经、纬度，利用经、纬度取整来找出距离原格网点最近的四个格网点，其步骤为：将每个格网点的经、纬度取整并加上0.5找到最近的格网点，并将原格网点的经、纬度与最近的格网点经、纬度相减得到经、纬度差值，当差值为正时表示为1，差值为负时表示为-1，基于原格网点与最近的格网点的经纬度差值，找到其余三个距离原格网点最近的格网点；
(53)找到距离原格网点最近的四个格网点对应的气温、气压平均参数A0，依次将各格网点各月份的气温、气压改正值依据原格网点到最近的四个格网点之间的距离进行加权分配加入到A0，得到全年各月份对应的新格网参数文件，加权分配公式如下所示：
Figure FDA0002845543550000021
Figure FDA0002845543550000022
Figure FDA0002845543550000023
Figure FDA0002845543550000024
Figure FDA0002845543550000025
Figure FDA0002845543550000026
Figure FDA0002845543550000027
Figure FDA0002845543550000028
上式中，d1、d2、d3、d4分别为原格网点到最近的四个格网点的距离，lon0为原格网点经度，lat0为原格网点纬度，lat1、lat2、lat3、lat4分别为离原格网点最近的四个格网点的纬度，lon1、lon2、lon3、lon4分别为离原格网点最近的四个格网点的经度，delta为各格网点各月份的气温、气压改正值，delta1、delta2、delta3、delta4分别为离原格网点最近的四个格网点的距离加权改正值。
7.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(5)中，分类存储是将12个月份对应的新格网参数文件里的各格网点气温、气压参数对应的平均值A0、年变化振幅A1和B1、半年变化振幅A2和B2分类并加上格网点对应的经、纬度按月份进行保存。
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