CN115759416A - 一种网格实况产品的评估分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种网格实况产品的评估分析方法，包括以下步骤：S1、获取网格实况产品，将网格实况产品插值到测站的位置，得到每个测站的数据组；S2、选择测站作为评估站，并根据评估站的数据组得到评估指标；S3、根据动态抽稀格点方法合并网格实况产品中实况格点场数据，得到合并降水区域格点的实况格点场数据；S4、基于得到的评估指标和合并降水区域格点的实况格点场数据，完成网格实况产品的评估和分析。根据本发明的评估指标对网格实况产品进行评估，其能够极大地减少了用户等待耗时，成效明显。

Description

一种网格实况产品的评估分析方法

技术领域

本发明属于气象观测技术领域，具体涉及一种网格实况产品的评估分析方法。

背景技术

随着我国气象现代化建设的快速推进，气象观测系统发展迅速，遍布全国的地面自动气象站、新一代天气雷达、X波段天气雷达和卫星的观测资料也迅速增加。在应用层面，时空连续的格点化气象数据资料也成为精细化预报和服务的核心需求。因此，中国气象局近年来大力推进实况业务，基于融合技术和数据同化技术，对来自于多类观测设备的多源资料进行融合，形成高精度、高质量和实况连续的多源数据融合气象产品。先后建立了中国气象局陆面同化分析系统和中国气象局多源融合降水分析系统，并研制了包括降水、陆面、海洋、三维大气等多圈层多要素的网格实况产品，并建立了全国5KM、1KM分辨率的智能网格实况产品，作为基础产品应用于日常天气会商、预报检验和智能网格预报滚动订正等业务中。

网格实况产品的应用，主要是通过网格点的数据，代表某个区域该类气象要素的平均值，由于模型偏差等因素，某类气象要素的网格点数据和该网格内气象设备观测值，并不会完全一致，随着网格实况产品在各个领域的推广应用，用户需要了解网格实况数据产品的质量情况，作为产品业务化应用的科学依据，因此，采用相关系数、均方根误差等统计方法，基于平台的信息化支撑，定时定量开展网格实况产品在本区域的检验评估，是各级预报和服务人员将网格实况产品推广应用到业务中的迫切需求。

我国西南区域的地形比较复杂，较为显著地分为三个地形单元，包括四川盆地及其周边山地、云贵高原中高山山地丘陵区和青藏高原高山山地区。区域内地形地貌复杂，多山地、高原，地势西高东低、北高南低，地势起伏大，最大高度差相差近7500m。在站网的分布上，由于地形条件的限制，盆地或平原地区站网分布相对集中，高原等区域的站网分布稀疏且不均匀。在复杂地形地貌和站网分布不均匀情况下，实况产品网格产品在不同地形地貌条件和不同站网密度下的质量差异，也是各级气象科研和业务人员重点关注的方向。

在评估方面，国内气象学者开展了大量的网格实况产品的检验评估，但主要是基于非实时的固定时段的产品质量评估，而网格实况产品是每小时都在生成和下发的实时气象业务产品，对其开展实时的动态质量评估和应用，是气象科技工作者开展灾害性天气预警、智能网格预报产品制作和智慧气象服务的基础，此外，定期的、连续的产品评估结果的统一管理，也能清晰呈现产品的长序列质量变化情况。

传统方法中的指标计算是实时计算，即根据用户选择的插值方法(双线性插值或者最邻近插值)和参与评估的站点，从国家气象信息中心下发的网格实况产品中，读取相应的要素场，按照前述4个公式计算相应的指标，上述方法在面向较多的数据点和评估时次的情况下，计算时间会变得很长。在用户体验上，该种方式呈现的问题，就是用户选择某类产品的进行评估后，需要等待较长的时间，且在其间，平台界面无响应，导致平台几乎不可用。

目前常用的格点场绘制方式为Canvas渲染方式，但在实况产品的格点分辨率超过一定级别时(分辨率在200*100以上或总格点数量大于2万)，Canvas方式的绘制时长会出现大幅度的增长。当前平台使用的实况产品背景场分辨率为1KM和5KM，所需显示的数量级已经超出了Canvas渲染方式的高性能区间，在绘制时会形成一定的卡顿，甚至会造成显示模块的崩溃，严重影响用户使用。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种网格实况产品的评估分析方法解决了现有的网格实况产品在评估时面向较多的数据点的情况下指标计算花费时间过长，以及在显示分析时存在卡顿的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种网格实况产品的评估分析方法，包括以下步骤：

S1、获取网格实况产品，将网格实况产品插值到测站的位置，得到每个测站的数据组；

S2、选择测站作为评估站，并根据评估站的数据组得到评估指标；

S3、根据动态抽稀格点方法合并网格实况产品中实况格点场数据，得到合并降水区域格点的实况格点场数据；

S4、基于得到的评估指标和合并降水区域格点的实况格点场数据，完成网格实况产品的评估和分析。

进一步地：所述S1包括以下分步骤：

S11、从天擎获取网格实况产品，得到实况格点场数据；

S12、根据最邻近插值法和双线性插值法计算实况格点场数据在测站位置处的插值；

S13、基于要素的观测值和测站位置处的插值，计算最邻近插值法和双线性插值法的误差；

S14、将要素、要素的观测值、测站位置处的插值和误差作为测站的数据组，得到每个测站的数据组。

进一步地：所述S12中，测站位置处的插值包括测站位置处的最邻近插值和双线性插值。

进一步地：所述S13中，要素包括网格实况产品的降水、气温、风速、风向和相对湿度；

计算最邻近插值法的误差E_i1的表达式具体为：

E_i1＝O_i-G_i1

式中，O_i为要素的观测值，i为测站的序数，G_i1为测站位置处的最邻近插值；

计算双线性插值法的误差E_i2的表达式具体为：

E_i2＝O_i-G_i2

式中，O_i为要素的观测值，G_i2为测站位置处的双线性插值。

上述进一步方案的有益效果为：计算每个测站的数据组可在获取网格实况产品前完成，能够节省评估网格实况产品的时间。

进一步地：所述S2包括以下分步骤：

S21、基于站点范围，将站点范围中的测站作为评估站；

S22、选择评估站的数据组中最邻近插值法的误差或双线性插值法的误差作为评估误差，计算平均误差、平均绝对误差和均方根误差；

S23、选择评估站的数据组中测站位置处的最邻近插值或双线性插值作为评估插值，计算相关系数；

S24、将平均误差、平均绝对误差、均方根误差和相关系数作为评估指标。

进一步地：所述S22中，计算平均误差ME、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE的表达式具体为下式：

式中，N为评估站的总数，j为评估站的序数，E_j为评估误差。

进一步地：所述S23中，计算相关系数的方法具体为：

计算观测平均值和格点插值的平均值，并根据观测平均值和格点插值的平均值计算相关系数；

其中，计算观测平均值

格点插值的平均值

和相关系数COR的表达式具体为下式：

式中，N为评估站的总数，j为评估站的序数，G_j为评估插值，O_j为评估站的数据组中要素的观测值。

进一步地：所述S3中，动态抽稀格点方法包括单一量级降水区域格点合并方法和不同量级降水区域格点合并方法；

所述S3具体为：遍历网格实况产品中实况格点场数据，根据合并格点阈值将相邻的实况格点场数据合并，并判断合并前相邻的实况格点场数据是否属于同一降水量级；

若是，则通过单一量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据，若否，则通过不同量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据；

将合并后的实况格点场数据作为合并降水区域格点的实况格点场数据。

进一步地：所述通过单一量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据V_new1的表达式具体为：

式中，M为合并格点阈值，m为相邻的实况格点场数据序数，V_m为相邻的实况格点场数据；

所述通过不同量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据V_new2的表达式具体为：

V_new2＝Max(V₁…V_m)。

本发明的有益效果为：

(1)本发明提供的一种网格实况产品的评估分析方法，提出了质量评估数据分段计算方法，将计算评估指标分成两阶段计算，第一阶段获取每个测站的数据组作为数据预处理提前完成，第二阶段根据用户选择评估站的范围，完成评估指标的计算，根据本发明的评估指标对网格实况产品进行评估，其能够极大地减少了用户等待耗时，成效明显。

(2)本发明提出了采用动态抽稀格点方法的高分辨率格点场高效显示技术，实现了高分辨率格点场数据抽稀过程中强降水落区不被覆盖且保持降水的量级，其能有效解决格点场绘制时卡顿和绘制时长过长的问题。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

如图1所示，在本发明的一个实施例中，一种网格实况产品的评估分析方法，包括以下步骤：

S1、获取网格实况产品，将网格实况产品插值到测站的位置，得到每个测站的数据组；

S2、选择测站作为评估站，并根据评估站的数据组得到评估指标；

S3、根据动态抽稀格点方法合并网格实况产品中实况格点场数据，得到合并降水区域格点的实况格点场数据；

S4、基于得到的评估指标和合并降水区域格点的实况格点场数据，完成网格实况产品的评估和分析。

所述S1包括以下分步骤：

S11、从天擎获取网格实况产品，得到实况格点场数据；

S12、根据最邻近插值法和双线性插值法计算实况格点场数据在测站位置处的插值；

S13、基于要素的观测值和测站位置处的插值，计算最邻近插值法和双线性插值法的误差；

S14、将要素、要素的观测值、测站位置处的插值和误差作为测站的数据组，得到每个测站的数据组。

所述S12中，测站位置处的插值包括测站位置处的最邻近插值和双线性插值。

在本实施例中，计算每个测站的数据组作为计算评估指标的第一阶段，可在获取网格实况产品前完成，节省评估网格实况产品的时间。

本发明根据网格实况产品的实况格点场数据计算每个测站的数据组，完成每个测站的单站误差计算，在每个测站的单站误差计算过程中，采用的网格实况产品的分辨率为1KM或5KM。

所述S13中，要素包括网格实况产品的降水、气温、风速、风向和相对湿度；

计算最邻近插值法的误差E_i1的表达式具体为：

E_i1＝O_i-G_i1

式中，O_i为要素的观测值，i为测站的序数，G_i1为测站位置处的最邻近插值；

计算双线性插值法的误差E_i2的表达式具体为：

E_i2＝O_i-G_i2

式中，O_i为要素的观测值，G_i2为测站位置处的双线性插值。

所述S2包括以下分步骤：

S21、基于站点范围，将站点范围中的测站作为评估站；

S22、选择评估站的数据组中最邻近插值法的误差或双线性插值法的误差作为评估误差，计算平均误差、平均绝对误差和均方根误差；

S23、选择评估站的数据组中测站位置处的最邻近插值或双线性插值作为评估插值，计算相关系数；

S24、将平均误差、平均绝对误差、均方根误差和相关系数作为评估指标。

评估站点的选择范围包括国家站、区域站，也可以勾选考核站、非考核站，或者根据地形因子来选择站点。

在本实施例中，选择站点范围确定评估站，作为计算评估指标的第二阶段，在第二阶段中高频次评估站的数据组读取过程中，将固定时间段内热点数据全部缓存至内存数据库中，当用户获取数据时，优先从缓存数据库读取，当在缓存中无法获取到相应数据时，则从数据库中读取，以此提高数据读取的速度，最终有效减少平台响应耗时，提高用户web端评估指标实时计算的速度。

所述S22中，计算平均误差ME、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE的表达式具体为下式：

式中，N为评估站的总数，j为评估站的序数，E_j为评估误差。

所述S23中，计算相关系数的方法具体为：

计算观测平均值和格点插值的平均值，并根据观测平均值和格点插值的平均值计算相关系数；

其中，计算观测平均值

格点插值的平均值

和相关系数COR的表达式具体为下式：

式中，N为评估站的总数，j为评估站的序数，G_j为评估插值，O_j为评估站的数据组中要素的观测值。

在本实施例中，通过计算观测平均值和格点插值的平均值，可以优化计算相关系数的过程。

所述S3中，动态抽稀格点方法包括单一量级降水区域格点合并方法和不同量级降水区域格点合并方法；

所述S3具体为：遍历网格实况产品中实况格点场数据，根据合并格点阈值将相邻的实况格点场数据合并，并判断合并前相邻的实况格点场数据是否属于同一降水量级；

若是，则通过单一量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据，若否，则通过不同量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据；

将合并后的实况格点场数据作为合并降水区域格点的实况格点场数据。

所述通过单一量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据V_new1的表达式具体为：

式中，M为合并格点阈值，m为相邻的实况格点场数据序数，V_m为相邻的实况格点场数据；

所述通过不同量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据V_new2的表达式具体为：

V_new2＝Max(V₁…V_m)。

本发明方法的实施过程具体为：从气象大数据云平台天擎获取网格实况产品，并采用最邻近插值法和双线性插值法插值，将1KM分辨率和5KM分辨率的网格实况产品的降水、气温、风速、风向和相对湿度要素插值到测站的位置，并计算误差，得到每个测站的数据组，将每个测站的数据组存储至平台数据库中，并通过同步策略写入缓存数据库中。用户确定站点范围，将站点范围中的测站作为评估站，得到评估站数量，从数据库中读取评估站的数据组，选择数据组中最邻近插值法的误差或双线性插值法的误差，计算平均误差、均方根误差和相关系数，并根据平均误差、均方根误差和相关系数完成网格实况分析产品质量评估。采用动态抽稀格点方法合并网格实况产品中实况格点场数据，并结合视窗范围动态调节绘制范围，完成网格实况产品中实况格点合并以及显示。

本发明的有益效果为：本发明提供的一种网格实况产品的评估分析方法，提出了质量评估数据分段计算方法，将计算评估指标分成两阶段计算，第一阶段获取每个测站的数据组作为数据预处理提前完成，第二阶段根据用户选择评估站的范围，完成评估指标的计算，根据本发明的评估指标对网格实况产品进行评估，其能够极大地减少了用户等待耗时，成效明显。

本发明提出了采用动态抽稀格点方法的高分辨率格点场高效显示技术，实现了高分辨率格点场数据抽稀过程中强降水落区不被覆盖且保持降水的量级，其能有效解决格点场绘制时卡顿和绘制时长过长的问题。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“厚度”、“上”、“下”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“径向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或隐含指明的技术特征的数量。因此，限定由“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或隐含地包括一个或者更多个该特征。

Claims (9)

1.一种网格实况产品的评估分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取网格实况产品，将网格实况产品插值到测站的位置，得到每个测站的数据组；

S2、选择测站作为评估站，并根据评估站的数据组得到评估指标；

S3、根据动态抽稀格点方法合并网格实况产品中实况格点场数据，得到合并降水区域格点的实况格点场数据；

S4、基于得到的评估指标和合并降水区域格点的实况格点场数据，完成网格实况产品的评估和分析。

2.根据权利要求1所述的网格实况分析产品的检验评估分析方法，其特征在于，所述S1包括以下分步骤：

S11、从天擎获取网格实况产品，得到实况格点场数据；

S12、根据最邻近插值法和双线性插值法计算实况格点场数据在测站位置处的插值；

S13、基于要素的观测值和测站位置处的插值，计算最邻近插值法和双线性插值法的误差；

S14、将要素、要素的观测值、测站位置处的插值和误差作为测站的数据组，得到每个测站的数据组。

3.根据权利要求2所述的网格实况产品的评估分析方法，其特征在于，所述S12中，测站位置处的插值包括测站位置处的最邻近插值和双线性插值。

4.根据权利要求3所述的网格实况产品的评估分析方法，其特征在于，所述S13中，要素包括网格实况产品的降水、气温、风速、风向和相对湿度；

计算最邻近插值法的误差E_i1的表达式具体为：

E_i1＝O_i-G_i1

式中，O_i为要素的观测值，i为测站的序数，G_i1为测站位置处的最邻近插值；

计算双线性插值法的误差E_i2的表达式具体为：

E_i2＝O_i-G_i2

式中，O_i为要素的观测值，G_i2为测站位置处的双线性插值。

5.根据权利要求4所述的网格实况产品的评估分析方法，其特征在于，所述S2包括以下分步骤：

S21、基于站点范围，将站点范围中的测站作为评估站；

S22、选择评估站的数据组中最邻近插值法的误差或双线性插值法的误差作为评估误差，计算平均误差、平均绝对误差和均方根误差；

S23、选择评估站的数据组中测站位置处的最邻近插值或双线性插值作为评估插值，计算相关系数；

S24、将平均误差、平均绝对误差、均方根误差和相关系数作为评估指标。

6.根据权利要求5所述的网格实况产品的评估分析方法，其特征在于，所述S22中，计算平均误差ME、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE的表达式具体为下式：

式中，N为评估站的总数，j为评估站的序数，E_j为评估误差。

7.根据权利要求5所述的网格实况产品的评估分析方法，其特征在于，所述S23中，计算相关系数的方法具体为：

计算观测平均值和格点插值的平均值，并根据观测平均值和格点插值的平均值计算相关系数；

其中，计算观测平均值

格点插值的平均值

和相关系数COR的表达式具体为下式：

式中，N为评估站的总数，j为评估站的序数，G_j为评估插值，O_j为评估站的数据组中要素的观测值。

8.根据权利要求1所述的网格实况产品的评估分析方法，其特征在于，所述S3中，动态抽稀格点方法包括单一量级降水区域格点合并方法和不同量级降水区域格点合并方法；

所述S3具体为：遍历网格实况产品中实况格点场数据，根据合并格点阈值将相邻的实况格点场数据合并，并判断合并前相邻的实况格点场数据是否属于同一降水量级；

若是，则通过单一量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据，若否，则通过不同量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据；

将合并后的实况格点场数据作为合并降水区域格点的实况格点场数据。

9.根据权利要求8所述的网格实况产品的评估分析方法，其特征在于，所述通过单一量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据V_new1的表达式具体为：

式中，M为合并格点阈值，m为相邻的实况格点场数据序数，V_m为相邻的实况格点场数据；

所述通过不同量级降水区域格点合并方法计算合并后的实况格点场数据V_new2的表达式具体为：

V_new2＝Max(V₁…V_m)。

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