CN116128099A - 一种基于人工智能的中国短期气候预测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了气候预测技术领域的一种基于人工智能的中国短期气候预测方法及系统,方法包括:对历史气候数据预处理,得到主模态的观测空间场和时间序列,所述时间序列记为预测对象;计算预测对象的潜在预测因子数据集;进行预测因子清洗,获得预测因子组合;利用Prophet模型结合逐步回归优化预测因子组合;进行独立试报,预测得到未来一年内月/季节平均的时间序列;将预测得到的未来一年月/季节平均的时间序列,投影到观测空间场,得到最终预测的未来一年月/季节平均的温度距平/降水距平百分率。本发明能够提高中国短期气候预测的预测精度,同时降低资源消耗。
Description
技术领域
本发明属于气候预测技术领域,具体涉及一种基于人工智能的中国短期气候预测方法及系统。
背景技术
当前短期气候预测的统计预测方法,主要基于统计分析后人为选定预测因子,然后利用多元线性回归建立预测模型。人为选用预测因子,很难做到全面筛选潜在预测因子,多元线性回归方法也只能解释部分预测对象的方差,此外以上统计预测步骤要得到较好的预测结果,往往会非常消耗人力和计算资源,即使调试出基于历史时段较好的预测模型,在实时预测中预测效果也往往会不尽人意。
发明内容
为解决现有技术中的不足,本发明提供一种基于人工智能的中国短期气候预测方法及系统,能够提高中国短期气候预测的预测精度,同时降低人力和计算资源消耗。
为达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:
第一方面,提供一种中国短期气候预测方法,包括以下步骤:a、对设定时间段内的历史气候数据进行预处理,得到满足设定条件的主模态的观测空间场和时间序列,其中,满足设定条件的主模态对应的时间序列记为预测对象;b、计算预测对象的潜在预测因子数据集;c、对潜在预测因子数据集进行预测因子清洗,获得每个预测对象的预测因子组合;d、利用Prophet模型结合逐步回归优化每个预测对象的预测因子组合;e、利用Prophet模型对指定的历史时段内的月/季节平均气候进行独立试报,针对独立试报时段的每一年,重复步骤a~d,预测该年的月/季节平均的时间序列,选取整个独立试报时段最低均方根误差的预测因子组合,预测未来一年内月/季节平均的时间序列;f、将预测得到的未来一年内月/季节平均的时间序列,投影到步骤a中得到的观测空间场,得到预测的未来一年内月/季节平均的温度距平/降水距平百分率年际增量,将预测得到的年际增量加上前一年观测的温度距平/降水距平百分率,得到最终预测的未来一年内月/冬季平均的温度距平/降水距平百分率。
进一步地,所述步骤a,具体为:a1、选择指定气象站点的设定时间段内的历史气候数据,计算气象站点的月/季节平均、温度距平/降水距平百分率、温度距平/降水距平百分率的年际增量;a2、对温度距平/降水距平百分率的年际增量进行经验正交分解分析,得到前八个主模态的观测空间场和时间序列;前八个主模态的时间序列记为预测对象。
进一步地,所述步骤b,具体为:b1、获取预测因子,包括:北极海冰密集度、全球海表温度、位势高度、海平面气压、雪深、土壤温度、土壤湿度、50 hPa温度和850 hPa水平风场;b2、将每个主模态的时间序列,分别与超前6-12月的每个预测因子计算相关系数,运用t检验做信度检验,在每张相关图中,利用图像识别获得信度水平超过99%的区域,将每个显著的区域,叠加纬度权重,计算区域平均,得到潜在预测因子时间序列;对于八个预测对象,分别计算各个预测因子时间序列,组成八个预测对象的潜在预测因子数据集。
进一步地,所述步骤c,具体为:c1、对于每个预测对象的潜在预测因子数据集,与预测对象同期的850 hPa 水平风场计算相关系数,并利用t检验做信度检验,利用图像识别技术,计算在欧亚范围内通过99%信度检验的显著区域的格点数,只保留欧亚范围显著区格点总数大于400个格点的预测因子;c2、在筛选后的潜在预测因子中,按照不同的样本量,计算因子与因子之间的相关系数,每个潜在预测因子与预测对象的相关系数;剔除不满足阈值条件的因子。
进一步地,所述步骤d,具体为:对每一种预测因子组合,将组合里的预测因子按照与预测对象的相关系数倒序排列,选用Prophet模型,首先放入与预测对象相关系数最大的预测因子,用数据长度的85%用来训练,后15%的年份预测,计算均方根误差,然后依次将预测因子放入Prophet模型,若预测的后15%年份的均方根误差减小,就将该因子保留,否则剔除,得到每个组合优选的预测因子组合。
第二方面,提供一种中国短期气候预测系统,包括处理器和存储设备,所述存储设备中存储有多条指令,用于所述处理器加载并执行第一方面所述方法的步骤。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果:本发明通过对历史气候数据进行预处理,自动选择预测对象;基于图像识别和Prophet模型优选预测因子组合,利用Prophet模型对指定的历史时段内的月/冬季平均气候进行独立试报,选取整个独立试报时段最低均方根误差的预测因子组合,预测得到未来一年内月/季节平均时间序列;将预测得到的未来一年内月/季节平均时间序列,投影到观测空间场,得到最终预测的未来一年内月/季节平均的温度距平/降水距平百分率,能够提高中国短期气候预测的预测精度,同时降低资源消耗。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种中国短期气候预测方法的主要流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示,一种基于人工智能的中国短期气候预测方法,包括以下步骤:
a、对设定时间段内的历史气候数据进行预处理,得到满足设定条件的主模态的观测空间场和时间序列,其中,满足设定条件的主模态的所述时间序列记为预测对象;
b、计算预测对象的潜在预测因子数据集;
c、对潜在预测因子数据集进行预测因子清洗,获得每个预测对象的预测因子组合;
d、利用Prophet模型结合逐步回归优化每个预测对象的预测因子组合;
e、利用Prophet模型对指定的历史时段内的月/季节平均气候进行独立试报,针对独立试报时段的每一年,重复步骤a~d,选取整个独立试报时段最低均方根误差的预测因子组合,预测得到未来一年月/季节平均时间序列;
f、将预测得到的未来一年月/季节平均时间序列,投影到步骤a中得到的观测空间场,得到预测的未来一年月/季节平均的温度距平/降水距平百分率年际增量,将预测得到的年际增量加上前一年观测的温度距平/降水距平百分率,得到最终预测的未来一年内月/季节平均的温度距平/降水距平百分率。
步骤a、对设定时间段内的历史气候数据进行预处理,得到满足设定条件的主模态的观测空间场和时间序列,其中,满足设定条件的主模态的所述时间序列记为预测对象,以2022年10月起报,预测2023年冬季平均气候为例,具体过程如下:
1)选用1219/1427个我国气象观测站点1973年1月-2022年8月平均的温度和降水数据,计算站点的冬季平均(前一年12月-当年1月-2月);
2)计算站点的温度距平(当年的冬季平均减去气候态)/降水距平百分率(当年的冬季平均减去气候态后除以气候态再乘以100%),气候态选用1991-2020年冬季平均的平均值;
3)计算年际增量,温度距平/降水距平百分率当年的减去前一年的值;
4)对温度距平/降水距平百分率的年际增量进行经验正交分解分析,得到前八个模态的观测空间场和时间序列;前八个主要模态的时间序列记为预测对象,对于温度距平/降水距平百分率,共八个预测对象。
步骤b、计算预测对象的潜在预测因子数据集,具体过程如下:
1)预测因子数据来自ERA5再分析的1972年1月到2022年6月月平均数据,分辨率为1°x1°,变量包括:北极海冰密集度、全球海表温度、位势高度(500 hPa、200 hPa和50 hPa)、海平面气压、雪深、土壤温度、土壤湿度、50 hPa温度和850 hPa水平风场;
2)将每个主模态的时间序列,分别与超前6-12个月的每个预测因子计算相关系数,运用t检验做信度检验,在每张相关图中,利用图像识别识别出信度水平超过99%的区域,将每个显著的区域,叠加纬度权重,计算区域平均,得到潜在预测因子时间序列;对于八个预测对象,分别计算以上提到的所有预测因子时间序列,组成八个潜在预测因子数据集。
步骤c、对潜在预测因子数据集进行预测因子清洗,获得每个预测对象的预测因子组合,具体过程如下:
1)对于每个预测对象的潜在预测因子数据集与冬季的850 hPa 水平风场计算相关系数,并利用t检验做信度检验,利用图像识别技术,计算在欧亚(10-70N,60-130E)范围内通过99%信度检验的显著区域的格点数,只保留欧亚范围显著区格点总数大于400个格点的预测因子,剔除其他的显著区达不到400格点数的预测因子;
2)在筛选后的潜在预测因子中,计算因子与因子之间的相关系数,此为因子之间独立性;计算每个潜在预测因子与预测对象的相关系数;设置计算的样本量分别为:最近15年,最近20年,最近30年,因子之间的独立性阈值要求分别为:0.2,0.15,0.05(低于阈值),因子与预测对象的相关系数阈值为:0.5,0.4,0.3(高于阈值),对以上三种阈值进行组合,剔除不满足阈值条件的因子。例如选取最近15年,因子之间独立性要低于0.2,因子与预测对象的相关系数要高于0.4,只保留满足此条件的因子,组成一种预测因子组合,对于每个预测对象,共有27种预测因子组合。
步骤d、利用Prophet模型结合逐步回归筛选获得每个预测对象的优选预测因子组合,具体过程如下:
对每一种预测因子组合,将组合里预测因子按照与预测对象的相关系数倒序排列,选用Prophet模型,首先放入与预测对象相关系数最大的预测因子,用数据长度的85%用来训练,后15%的年份预测,计算均方根误差,然后依次将预测因子放入Prophet模型,若预测的后15%年份的均方根误差减小,就将该因子保留,否则剔除,得到每个组合优化的预测因子组合。
步骤e、利用Prophet模型对指定的历史时段内的冬季平均气候进行独立试报,针对独立试报时段的每一年,重复步骤a~d,预测得到未来一年冬季平均时间序列,具体过程如下:
针对独立试报时段的每一年,重复步骤a~d,利用每种组合里的优化后的预测因子,给出27种预测结果。例如预测2011年冬季温度距平,利用步骤a,计算1973-2010年冬季平均温度距平年际增量经验正交分解的前八个主要空间模态和时间序列,得到观测空间场和八个预测对象;采用步骤b计算1972-2009年1-6月的潜在预测因子数据集;采用步骤c对预测因子清洗,得到27种预测因子组合;采用步骤d得到27种优选的预测因子组合,利用2010年的27种优化后的预测因子,可以预测出2011年冬季平均的27种结果;对于2012-2022年每一年冬季平均预测,重复以上四个步骤;这样便得到了2011-2022年每一年的27种预测结果;将每一种预测出来的2011-2022年的冬季平均,与观测结果计算相关系数和均方根误差,选取相关系数最大/均方根误差最小的预测因子组合,预测2023年冬季平均时间序列。
步骤f、将预测得到的未来一年(2023年)冬季平均时间序列,投影到步骤a中得到的观测空间场,得到预测的未来一年(2023年)冬季温度距平/降水距平百分率年际增量,将预测得到的年际增量加上前一年观测的温度距平/降水距平百分率,得到最终预测的未来一年(2023年)冬季温度距平/降水距平百分率。
本发明所述方法可以提前1-12个月自动给出全国的温度和降水可信的预测结果,同时提高了中国短期气候预测的预测精度,降低资源消耗。
实施例二:
基于实施例一所述的一种中国短期气候预测方法,本实施例提供一种中国短期气候预测系统,包括处理器和存储设备,所述存储设备中存储有多条指令,用于所述处理器加载并执行实施例一所述方法的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种中国短期气候预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
a、对设定时间段内的历史气候数据进行预处理,得到满足设定条件的主模态的观测空间场和时间序列,其中,满足设定条件的主模态对应的时间序列记为预测对象;
b、计算预测对象的潜在预测因子数据集;
c、对潜在预测因子数据集进行预测因子清洗,获得每个预测对象的预测因子组合;
d、利用Prophet模型结合逐步回归优化每个预测对象的预测因子组合;
e、利用Prophet模型对指定的历史时段内的月/季节平均气候进行独立试报,针对独立试报时段的每一年,重复步骤a~d,预测该年的月/季节平均的时间序列,选取整个独立试报时段最低均方根误差的预测因子组合,预测未来一年内月/季节平均的时间序列;
f、将预测得到的未来一年内月/季节平均的时间序列,投影到步骤a中得到的观测空间场,得到预测的未来一年内月/季节平均的温度距平/降水距平百分率年际增量,将预测得到的年际增量加上前一年观测的温度距平/降水距平百分率,得到最终预测的未来一年内月/冬季平均的温度距平/降水距平百分率。
2.根据权利要求1所述的中国短期气候预测方法,其特征在于,所述步骤a,具体为:
a1、选择指定气象站点的设定时间段内的历史气候数据,计算气象站点的月/季节平均、温度距平/降水距平百分率、温度距平/降水距平百分率的年际增量;
a2、对温度距平/降水距平百分率的年际增量进行经验正交分解分析,得到前八个主模态的观测空间场和时间序列;前八个主模态的时间序列记为预测对象。
3.根据权利要求2所述的中国短期气候预测方法,其特征在于,所述步骤b,具体为:
b1、获取预测因子,包括:北极海冰密集度、全球海表温度、位势高度、海平面气压、雪深、土壤温度、土壤湿度、50 hPa温度和850 hPa水平风场;
b2、将每个主模态的时间序列,分别与超前6-12月的每个预测因子计算相关系数,运用t检验做信度检验,在每张相关图中,利用图像识别获得信度水平超过99%的区域,将每个显著的区域,叠加纬度权重,计算区域平均,得到潜在预测因子时间序列;对于八个预测对象,分别计算各个预测因子时间序列,组成八个预测对象的潜在预测因子数据集。
4.根据权利要求3所述的中国短期气候预测方法,其特征在于,所述步骤c,具体为:
c1、对于每个预测对象的潜在预测因子数据集,与预测对象同期的850 hPa 水平风场计算相关系数,并利用t检验做信度检验,利用图像识别技术,计算在欧亚范围内通过99%信度检验的显著区域的格点数,只保留欧亚范围显著区格点总数大于400个格点的预测因子;
c2、在筛选后的潜在预测因子中,按照不同的样本量,计算因子与因子之间的相关系数,每个潜在预测因子与预测对象的相关系数;剔除不满足阈值条件的因子。
5.根据权利要求4所述的中国短期气候预测方法,其特征在于,所述步骤d,具体为:
对每一种预测因子组合,将组合里的预测因子按照与预测对象的相关系数倒序排列,选用Prophet模型,首先放入与预测对象相关系数最大的预测因子,用数据长度的85%用来训练,后15%的年份预测,计算均方根误差,然后依次将预测因子放入Prophet模型,若预测的后15%年份的均方根误差减小,就将该因子保留,否则剔除,得到每个组合优选的预测因子组合。
6.一种中国短期气候预测系统,其特征在于,包括处理器和存储设备,所述存储设备中存储有多条指令,用于所述处理器加载并执行权利要求1~5任一项所述方法的步骤。
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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