CN114200548B - 基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法 - Google Patents

基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于SE‑Resnet模型的延伸期气象要素预报方法，涉及气象预报技术领域，包括以下步骤：采集气象要素，气象要素用于生成具有时效性的ISO低频分量，其中，ISO低频分量表示季节内振荡低频分量；获取提取规则集，提取规则集用于表示气象要素生成ISO低频分量需要使用的规则；根据气象要素和提取规则集，生成ISO低频分量；将ISO低频分量作为输入数据，训练SE‑Resnet模型，获得气象要素在延伸期的要素场，其中，要素场用于表示气象特征；本发明提升了技术的准确度，并为解决气象难点、热点问题的提供了新的思路。

Description

基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法
技术领域
本申请涉及气象预报技术领域，具体而言，涉及基于SE-Resnet模型的气象要素延伸期预报方法。
背景技术
近年来，气象灾害性事件频发，给世界各国的社会、经济发展带来了巨大的隐患，因此推进气象预测的快速发展已成为世界性的热点问题。在我国气象部门，预报时效为10-30天的预报称为延伸期预报，其时间尺度处于0-10天中短期天气预报和月尺度以上短期气候预测之间，是气象预报的薄弱环节，但也是构建天气精细化预测体系中至关重要的一环。
由于大气是一个非线性的系统，预报时效存在一定范围，10-30天预报已超过逐日天气预报的预报时效，现有技术对延伸期预报的效果不佳。但不同时间尺度天气波动的预报时效不同，因此需要通过提取可预报分量，提出基于机器学习模型的ISO低频分量延伸期预报方法，促进延伸期预报业务和科研的发展。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的提出一种基于SE-Resnet机器学习模型的气象要素10-30天延伸期预报方法，对比世界主流的延伸期预报模型一定程度上可以帮助提高延伸期的可预报性。
为了实现上述技术目的，本申请提供了基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法，延伸期用于表示当前日期后续的10-30天的时间周期，包括以下步骤：
采集气象要素，气象要素用于生成具有时效性的ISO低频分量，其中，ISO低频分量表示季节内振荡低频分量；
获取提取规则集，提取规则集用于表示气象要素生成ISO低频分量需要使用的规则；
根据气象要素和提取规则集，生成ISO低频分量；
将ISO低频分量作为输入数据，训练SE-Resnet模型，获得气象要素在延伸期的要素场，其中，要素场用于表示气象特征。
优选地，在采集气象要素的过程中，气象要素包括位势高度场、温度场、水平风场、地面2m温度场及常量场数据，其中，常量场数据包括海陆分布，地形高度，纬度分布；高空气象要素包括，位势高度场、温度场、水平风场，高空垂直气压层次包括50、250、500、600、700、850、925hPa。
优选地，在采集气象要素的过程中，对气象要素进行插值处理，插值的分辨率为5.625°×5.625°，时间间隔为6小时。
优选地，在生成低频分量的过程中，利用滤波方法提取气象要素在10-30天的ISO低频分量。
优选地，在利用滤波方法提取低频分量的过程中，还包括以下步骤：
S201.将气象要素减去90天低通滤波分量，用于消除缓慢变化的气候年循环；
S202.将S201所得结果减去前15天的滑动平均值，用于去除其他低频分量；
S203.将S202所得结果减去前5天的滑动平均值，用于以去除天气尺度分量，得到气象要素在10-30天的ISO低频分量。
优选地，在训练SE-Resnet模型的过程中，将Squeeze-and-excitation模块添加在SE-Resnet模型的Resnet模型的残差单元中。
优选地，在训练SE-Resnet模型的过程中，SE-Resnet模型的参数为：
初始学习率为0.5×10-4，残差块数量为17，每个残差块中包含2个卷积块，卷积核大小为3，通道数为128，权重衰减系数为0.01，激活函数为leakyrelu，dropout设置为0.3。
优选地，在获得要素场的过程中，还包括以下步骤：每间隔第一设定时间，根据气象要素及提取规则集，更新ISO低频分量，以更新要素场；
记录生成低频分量中每种分量的更新时间戳和所利用的提取规则集的提取规则；
根据分量、相应的更新时间戳和所利用的提取规则，生成索引规则；
将索引规则，合并至提取规则集中，得到完整规则集；
每间隔第二设定时间，根据更新时间戳和提取规则，判断相应的低频分量的有效性。
本发明还公开了一种基于SE-Resnet模型的气象要素延伸期预报系统，包括：
数据采集模块，用于采集气象要素，气象要素用于生成具有时效性的低频分量；
数据预处理模块，用于获取提取规则集，提取规则集用于表示气象要素生成低频分量需要使用的规则；
数据处理模块，用于根据气象要素和提取规则集，生成低频分量；
延伸期气象预测模块，用于将低频分量作为输入数据，训练SE-Resnet模型，获得气象要素在延伸期的要素场，其中，要素场用于表示气象特征。
本发明还公开了一种气象要素未来10-30天延伸期预报装置，包括：
数据库模块，用于存储气象要素、低频分量、要素场；
显示模块，用于显示气象要素、要素场；
预测模块，用于通过承载气象要素延伸期预报系统，执行气象要素延伸期预报方法，进行延伸期气象预测；
数据库逻辑控制模块，用于控制数据库模块与其他功能模块实现数据交互，并实现各个功能模块之间的逻辑控制；
通信模块，用于收集现有的气象要素信息，并将天气预报结果发送至其他智能终端。
本发明公开了以下技术效果：
本发明提出了基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法，引入目前应用广泛的机器学习模型至延伸期预报，为解决气象难点、热点问题的提供了新的思路。
将本发明提出的延伸期预报方法的预报结果与主流的美国全球延伸期预报系统CFSv2的预报结果进行比对，在一定程度上提升了准确度，取得了较好的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所述方法的整体流程图；
图2为本发明实施例所述的方法与CFSv2、Resnet模型对2017-2018年500hPa位势高度Z500和850hPa气温T850的1-30天预报效果对比图(预报结果与同时段欧洲中心ERA5再分析数据计算均方根误差RMSE)，平均在10天以上预报准度明显提升；
图3为本发明实施例所述的方法与CFSv2、Resnet模型对欧亚大陆上一次东北冷涡过程的预报效果对比图(预报时长分别为7天、14天、21天、28天)，15天以上预报准度明显提升。
具体实施方式
下为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
如图1-3所示，本发明提供了基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法，延伸期用于表示当前日期后续的10-30天的时间周期，包括以下步骤：
采集气象要素，气象要素用于生成具有时效性的ISO低频分量，其中，ISO低频分量表示季节内振荡低频分量；
获取提取规则集，提取规则集用于表示气象要素生成ISO低频分量需要使用的规则；
根据气象要素和提取规则集，生成ISO低频分量；
将ISO低频分量作为输入数据，训练SE-Resnet模型，获得气象要素在延伸期的要素场，其中，要素场用于表示气象特征。
进一步优选地，在采集气象要素的过程中，气象要素包括位势高度场、温度场、水平风场、地面2m温度场及常量场数据，其中，常量场数据包括海陆分布，地形高度，纬度分布；高空气象要素包括，位势高度场、温度场、水平风场，高空垂直气压层次包括50、250、500、600、700、850、925hPa。
进一步优选地，在采集气象要素的过程中，对气象要素进行插值处理，插值的分辨率为5.625°×5.625°，时间间隔为6小时。
进一步优选地，在生成低频分量的过程中，利用滤波方法提取气象要素在10-30天的ISO低频分量。
进一步优选地，在利用滤波方法提取低频分量的过程中，还包括以下步骤：
S201.将气象要素减去90天低通滤波分量，用于消除缓慢变化的气候年循环；
S202.将S201所得结果减去前15天的滑动平均值，用于去除其他低频分量；
S203.将S202所得结果减去前5天的滑动平均值，用于以去除天气尺度分量，得到气象要素在10-30天的ISO低频分量。
进一步优选地，在训练SE-Resnet模型的过程中，将Squeeze-and-excitation模块添加在SE-Resnet模型的Resnet模型的残差单元中。
进一步优选地，在训练SE-Resnet模型的过程中，SE-Resnet模型的参数为：
初始学习率为0.5×10-4，残差块数量为17，每个残差块中包含2个卷积块，卷积核大小为3，通道数为128，权重衰减系数为0.01，激活函数为leakyrelu，dropout设置为0.3。
优选地，在获得要素场的过程中，还包括以下步骤：每间隔第一设定时间，根据气象要素及提取规则集，更新ISO低频分量，以更新要素场；
记录生成低频分量中每种分量的更新时间戳和所利用的提取规则集的提取规则；
根据分量、相应的更新时间戳和所利用的提取规则，生成索引规则；
将索引规则，合并至提取规则集中，得到完整规则集；
每间隔第二设定时间，根据更新时间戳和提取规则，判断相应的低频分量的有效性。
本发明还公开了一种基于SE-Resnet模型的气象要素延伸期预报系统，包括：
数据采集模块，用于采集气象要素，气象要素用于生成具有时效性的低频分量；
数据预处理模块，用于获取提取规则集，提取规则集用于表示气象要素生成低频分量需要使用的规则；
数据处理模块，用于根据气象要素和提取规则集，生成低频分量；
延伸期气象预测模块，用于将低频分量作为输入数据，训练SE-Resnet模型，获得气象要素在延伸期的要素场，其中，要素场用于表示气象特征。
本发明还公开了一种气象要素延伸期预报装置，包括：
数据库模块，用于存储气象要素、低频分量、要素场；
显示模块，用于显示气象要素、要素场；
预测模块，用于通过承载气象要素延伸期预报系统，执行气象要素延伸期预报方法，进行延伸期气象预测；
数据库逻辑控制模块，用于控制数据库模块与其他功能模块实现数据交互，并实现各个功能模块之间的逻辑控制；
通信模块，用于收集现有的气象要素信息，并将天气预报结果发送至其他智能终端。
实施例1：本发明提出了一种基于SE-Resnet机器学习模型的气象要素低频分量延伸期预报方法，该方法利用位势高度场、温度场、水平风场(层次：50,250,500,600,700,850,925hPa)、地面2m温度场及常量场数据(海陆分布，地形高度，纬度分布)训练SE-Resnet模型，通过训练好的模型预测出感兴趣的要素场(如500hPa位势高度Z500和850hPa气温T850)。所述方法包括以下具体步骤：
步骤S1：下载位势高度场、温度场、水平风场(层次：50,250,500,600,700,850,925hPa)、地面2m温度场及常量场数据(海陆分布，地形高度，纬度分布)，并根据具体情况插值为5.625°×5.625°的分辨率。
步骤S2：为提取延伸期可预报分量，利用滤波方法提取气象要素10-30天低频分量。
步骤S3：利用预处理后的数据训练SE-Resnet模型。
步骤S4：利用训练好的模型进行气象要素的延伸期预报,并与Resnet模型、CFSv2预报效果进行对比。
实施例2：本发明提出了一种基于SE-Resnet模型的气象要素低频分量的延伸期预报方法，首先通过滤波方法提取气象要素的可预报分量，再利用训练好的SE-Resnet模型进行气象要素低频分量的延伸期预报。所述方法包括以下步骤：
步骤S1：下载1979-2018年ERA5数据集中位势高度场、温度场、水平风场(层次：50,250,500,600,700,850,925hPa)、地面2m温度场数据及常量场(海陆分布，地形高度，纬度分布)；下载CFSv2数据集中500hPa位势高度场、850hPa温度场未来30d预报结果(时段同上)。将上述数据水平分辨率插值为5.625×5.625°，时间间隔选为6小时。因此，在全球范围内每一时次的数据网格大小为32×64。
步骤S2：利用滤波方法提取资料10-30天低频分量。
步骤S201：将上述数据减去90天低通滤波分量以消除缓慢变化的气候年循环。
步骤S202：将S201所得结果减去前15天的滑动平均值，去除其他低频分量。
步骤S203：将S201所得结果减去前5天的滑动平均值，以去除天气尺度分量。经过上述步骤后，得到上述数据10-30天的低频分量。
步骤S3：经过步骤S2后，1979年数据中有部分数据被设定为缺测值，故将1980-2015年的数据设为训练集，2016年数据设为验证集，2017-2018年数据设为测试集。模型输入为预处理后的位势高度场、温度场、UV风场(层次：50,250,500,600,700,850,925hPa)、地面2m温度场数据及常量场(海陆分布，地形高度，纬度分布)，输出为500hPa位势高度场和850hPa温度场。将训练数据集输入SE-Resnet模型，设置合适的模型参数，完成SE-Resnet模型训练。Resnet模型可以在Github网站获取公开资源。本发明中使用的SE-Resnet模型在Resnet模型的残差单元中添加了Squeeze-and-excitation模块，此模块相当于一个注意力机制，当模型有多个要素输入时，Squeeze-and-excitation模块可以选择每一个特征通道的重要性，将权重系数加权计算到每一通道上，完成对原始特征通道重要性的重新标定。此外，由于模型预测方式为点到点的直接预测，因此每一个预测时长都有一个对应的预测模型，则1-30天的预测任务分别由30个代表不同预测时长的模型来完成。本发明中该模型具体参数设置如下：初始学习率为0.5×10-4，残差块数量为17，每个残差块中包含2个卷积块，卷积核大小为3，通道数为128，权重衰减系数为0.01，激活函数为leakyrelu，dropout设置为0.3。
步骤S4：将步骤S2预处理完成后的2017-2018年数据输入训练好的SE-Resnet模型，并利用模型得到延伸期预报结果。通过计算均方根误差RMSE与异常相关系数ACC两个评价指标评估SE-Resnet模型、Resnet模型和CFSv2之间的预报效果。RMSE定义为：
其中f为模型预测结果，t为对应时间的ERA5再分析数据；ACC定义为：
其中符号’代表中心化后的变量，L(j)为纬度为j时的权重因子，L(j)被定义为：
本发明提出了一种基于SE-Resnet模型的气象要素10-30天延伸期预报方法，引入目前应用广泛的机器学习模型至延伸期预报，是解决气象难点、热点问题的一种思路。
将本发明提出的延伸期预报方法的预报结果与主流的美国全球延伸期预报系统CFSv2的预报结果进行比对，在一定程度上提升了准确度，取得了较好的效果。

Claims (6)

1.基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法，所述延伸期用于表示当前日期后续的10-30天的时间周期，其特征在于，包括以下步骤：
采集气象要素，所述气象要素用于生成具有时效性的ISO低频分量，其中，所述ISO低频分量表示季节内振荡低频分量；
获取提取规则集，所述提取规则集用于表示所述气象要素生成所述ISO低频分量需要使用的规则；
根据所述气象要素和所述提取规则集，生成所述ISO低频分量；
将所述ISO低频分量作为输入数据，训练SE-Resnet模型，获得所述气象要素在所述延伸期的要素场，其中，所述要素场用于表示气象特征；
在采集气象要素的过程中，所述气象要素包括位势高度场、温度场、水平风场、地面2m温度场及常量场数据，其中，所述常量场数据包括海陆分布，地形高度，纬度分布；高空气象要素包括位势高度场、温度场和水平风场，高空垂直气压层次包括50、250、500、600、700、850和925hPa；
在采集气象要素的过程中，对所述气象要素进行插值处理，插值的分辨率为5.625°×5.625°，时间间隔为6小时。
2.根据权利要求1所述基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法，其特征在于：
在生成所述低频分量的过程中，利用滤波方法提取所述气象要素在10-30天的所述ISO低频分量。
3.根据权利要求2所述基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法，其特征在于：
在利用滤波方法提取低频分量的过程中，还包括以下步骤：
S201.将所述气象要素减去90天低通滤波分量，用于消除缓慢变化的气候年循环；
S202.将S201所得结果减去前15天的滑动平均值，用于去除其他低频分量；
S203.将S202所得结果减去前5天的滑动平均值，用于以去除天气尺度分量，得到所述气象要素在10-30天的所述ISO低频分量。
4.根据权利要求3所述基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法，其特征在于：
在训练SE-Resnet模型的过程中，将Squeeze-and-excitation模块添加在所述SE-Resnet模型的Resnet模型的残差单元中。
5.根据权利要求4所述基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法，其特征在于：
在训练SE-Resnet模型的过程中，所述SE-Resnet模型的参数为：
初始学习率为0.5×10-4，残差块数量为17，每个残差块中包含2个卷积块，卷积核大小为3，通道数为128，权重衰减系数为0.01，激活函数为leakyrelu，dropout设置为0.3。
6.根据权利要求5所述基于SE-Resnet模型的延伸期气象要素预报方法，其特征在于：
在获得要素场的过程中，还包括以下步骤：每间隔第一设定时间，根据所述气象要素及所述提取规则集，更新所述ISO低频分量，以更新所述要素场；
记录生成所述低频分量中每种分量的更新时间戳和所利用的提取规则集的提取规则；
根据分量、相应的更新时间戳和所利用的提取规则，生成索引规则；
将所述索引规则，合并至所述提取规则集中，得到完整规则集；
每间隔第二设定时间，根据所述更新时间戳和所述提取规则，判断相应的低频分量的有效性。
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