CN119782839B - 一种基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法，包括：获取当前台风和历史台风的特征数据，特征数据包括台风路径数据和台风气象数据；选取当前台风的连续三个实况点和历史台风中三个连续台风点数据，分别计算三个实况点与台风点上的气场要素场相似性，依次筛选出若干与当前台风最相似的历史台风；根据筛选出的若干与当前台风最相似的历史台风的路径，计算历史台风与当前台风路径之间的累积距离最小值，累积距离最小值对应的历史台风即为与当前台风最相似的历史台风，历史台风与当前台风匹配成功。本方法并非简单考虑台风路径的相似性而是结合台风气象场进行综合考虑，匹配出多元素相似的历史台风，可以更好的帮助制定应对台风策略。

Description

一种基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法

技术领域

本发明涉及气象研究领域，具体涉及一种基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法。

背景技术

现有台风相似匹配方法大多基于距离度量和单纯动态时间规整进行台风路径的相似匹配，然而这些方法没有考虑复杂的气象因素，严重依赖于历史台风路径数据。这些方法匹配出的相似台风精度差，严重影响台风气象研究的准确度。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明提供了一种基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法，结合气压场、风场气象特征并通过历史路径相似性进行台风相似匹配的新方法，以提高台风预测的精度。

为达到上述发明目的，本发明所采用的技术方案为：

提供一种基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法，其包括以下步骤：

S1：获取当前台风和历史台风的特征数据，特征数据包括台风路径数据和台风气象数据；

S2：选取当前台风的连续三个实况点和历史台风中三个连续台风点数据，分别计算三个实况点与台风点上的气场要素场相似性，并依次筛选出若干与当前台风最相似的历史台风；

S3：根据筛选出的若干与当前台风最相似的历史台风的路径，计算历史台风与当前台风路径之间的累积距离最小值，累积距离最小值对应的历史台风即为与当前台风最相似的历史台风，历史台风与当前台风匹配成功。

进一步地，步骤S2包括：

S21：根据当前台风和历史台风的特征数据，选取当前台风最近的三个连续实况点数据(C₁,C₂,C₃)，选取历史台风中连续三个台风点数据(H₁,H₂,H₃)，三个台风点数据(H₁,H₂,H₃)之间的时间间隔与三个连续实况点数据(C₁,C₂,C₃)之间的时间间隔相同；

S22：计算当前台风的第一个实况点C₁与历史台风中的第一个台风点H₁之间的气象要素场相似性，根据气象要素场相似性筛选出与实况点C₁最相似的m₁个历史台风点H₁，m₁个历史台风点H₁对应m₁个最相似的历史台风；

S23：计算最相似的m₁个历史台风中第二个台风点H₂与当前台风的第二个实况点C₂之间的气象要素场相似性，根据气象要素场相似性筛选出与实况点C₂最相似的m₂个历史台风点H₂，最相似的m₂个历史台风点H₂对应最相似的m₂个历史台风，且m₂<m₁；

S24：计算最相似的m₂个历史台风中第三个台风点H₃与当前台风的第三个实况点C₃之间的气象要素场相似性，根据气象要素场相似性筛选出与实况点C₃最相似的m₃个历史台风点H₃，最相似的m₃个历史台风点H₃对应最相似的m₃个历史台风，且m₃<m₂。

进一步地，台风点与实况点之间的气象要素场相似性的计算方法包括：

A21：获取台风点与实况点对应的经纬度(lon_a,lat_a)、(lon_b,lat_b)，a为实况点，b为台风点，(lon_a,lat_a)为实况点的经度和纬度，(lon_b,lat_b)为台风点的经度和纬度；

A22：计算台风点与实况点之间的经度和纬度的平移量Δlon、Δlat；

Δlon＝lon_a-lon_b,Δlat＝lat_a-lat_b；

A23：将台风点b的气象要素场M_b通过平移量Δlon、Δlat移动到与实况点a对齐的位置，对齐后气象要素场M_b中的网格点(i,j)对应的经度和纬度为lon_b′(i,j)、lat_b′(i,j)：

lon_b′(i,j)＝lon_b(i,j)+Δlon，lat_b′(i,j)＝lat_b(i,j)+Δlat；

其中，lon_b(i,j)、lat_b(i,j)分别为网格点(i,j)的初始经度和纬度，i为网格点在纬度方向的离散位置索引，j为网格点在经度方向的离散位置索引；

A24：将气象要素场M_b中每个网格点均对齐在当前台风的气象要素场M_a相同的经纬度范围内；

A25：基于二维气压场的拉普拉斯算子计算气象要素场M_b和气象要素场M_a中每个网格点的气压场权重，考虑气压场中不同区域的贡献，通过加权结构相似性指数方法来计算台风点与实况点之间的气压场相似性；

A26：根据气象要素场M_b和气象要素场M_a中每个网格点到台风中心点的距离计算每个网格点的风场权重，基于风场权重计算水平风速相似性和垂直风速相似性，进而得到风场相似性；

A27：利用气压场相似性和风场相似性计算台风点与实况点之间的气象要素场相似性。

进一步地，步骤A25包括：

A251：根据气象要素场中网格点的二维气压场P(i,j)，计算关于二维气压场的拉普拉斯算子

其中，x为气压P的东西方向，表示气压P沿东西方向的变化速率，表示气压P沿南北方向的变化速率，y为气压P的南北方向，Δx、Δy分别为二维气压场网格点之间的经纬距离；

A252：根据二维气压场的拉普拉斯算子计算每个网格点的气压场权重w_lap(i,j)；

A253：利用每个网格点的气压场权重w_lap(i,j)，并考虑气压场中不同区域的贡献，通过加权结构相似性指数方法来计算台风点与实况点之间的气压场相似性SSIM(P_C,P_H)；

其中，μ_C、μ_H分别为当前台风的气压场P_C(i,j)和历史台风的气压场P_H(i,j)在网格点(i,j)的亮度相似性，σ_C、σ_H分别为当前台风的气压场P_C(i,j)和历史台风的气压场P_H(i,j)在网格点(i,j)的机构相似性，σ_CH为气压场P_C(i,j)与气压场P_H(i,j)之间的协方差，N为气象要素场中网格点的数量，c₁、c₂均为气压场相似性的修正常数。

进一步地，步骤A26包括：

A261：根据气象要素场中每个网格点到台风中心点的距离r(i,j)，计算每个网格点的风场权重ω(i,j)；

A262：根据每个网格点的风场权重ω(i,j)计算台风点与实况点之间的风场相似性，风场相似性包括水平风速相似性和垂直风速相似性；

水平风速相似性SSIM_u(v_C,v_H)的计算方法为：

其中，分别为当前台风的水平风速和历史台风的水平风速在网格点(i,j)的亮度相似性，分别为当前台风的水平风速和历史台风的水平风速在网格点(i,j)的机构相似性，为水平风速与水平风速之间的协方差，c′₁、c′₂均为水平风速相似性的修正常数；

同理，计算垂直风速相似性SSIM_v(u_C,u_H)；

其中，分别为当前台风的垂直风速和历史台风的垂直风速在网格点(i,j)的亮度相似性，分别为当前台风的垂直风速和历史台风的垂直风速在网格点(i,j)的机构相似性，为垂直风速与垂直风速之间的协方差，c″₁、c″₂均为垂直风速相似性的修正常数；

A263：根据垂直风速相似性SSIM_v(u_C,u_H)和水平风速相似性SSIM_u(v_C,v_H)计算风场相似性SSIM_V；

SSIM_V＝SSIM_v(u_C,u_H)+SSIM_u(v_C,v_H)。

进一步地，实况点与台风点之间的气象要素场相似性SSIM_total的计算方法为；

其中，α、β分别为气压场相似性和风场相似性的权重系数。

进一步地，步骤S3包括：

S31：根据筛选出的最相似的m₃个历史台风，根据动态时间规整算法来计算m₃个历史台风的路径与当前台风路径之间的累积距离，筛选出m₃个历史台风中与当前台风路径之间的累积距离最小值；

历史台风中与当前台风路径之间的累积距离最小值的计算方法为：

定义当前台风的路径为C＝[C₁,C₂,…,C_n]、历史台风的路径为H＝[H₁,H₂,…,H_m]，n为当前台风的路径点数量，m为历史台风的路径点数量，C_n为当前台风的第n个路径点，C_m为历史台风的第m个路径点；

计算历史台风与当前台风路径之间的累积距离最小值DTW(C,H)；

其中，e为当前台风路径点的编号，f为历史台风路径点的编号，C_e为当前台风的第e个路径点，C_f为历史台风的第f个路径点，π为当前台风的路径点与历史台风的路径点之间的对齐路径，(e,f)∈π表示当前台风的第e个路径点与历史台风的第f个路径点之间形成对齐关系，d(C_e,H_f)为对齐路径之间的距离；

S32：累积距离最小值对应的历史台风即为与当前台风最相似的历史台风，历史台风与当前台风匹配成功。

本发明的有益效果为：本发明旨在解决现有台风相似技术中仅考虑路径相似而对气压场和风场相似性分析不足的问题，通过结合气压场和风场的全局相似性计算，并利用动态时间规整(DTW)算法对台风路径进行全局匹配，该方法能够逐步筛选出与当前台风最为相似的历史台风，并给当前台风的路径和强度做出较为准确的预测。

本发明通过使用加权结构相似性指数算法和动态时间规整算法对当前台风和历史台风进行相似性比较，首先获得当前台风和历史台风数据，然后根据经纬度坐标对齐当前台风气象场和历史台风气象场数据，再使用拉普拉斯算子和高斯递减构造台风气压场和风场的权重函数，依据权重函数逐步找出与当前台风气象场最为相似的多个历史台风，再使用动态规整算法找到最为相似的历史台风。与现有台风相似比较方法相比，本方法并非简单考虑台风路径的相似性而是结合台风气象场进行综合考虑，匹配出多元素相似的历史台风，可以更好的帮助制定应对台风策略。

附图说明

图1为基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法的流程图。

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，一种基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法，包括以下步骤：

S1：获取当前台风和历史台风的特征数据，特征数据包括台风路径数据和台风气象数据，台风路径数据可以通过中央气象台台风网获取，台风气象数据可以从全球数据同化系统(GDAS)中获取；

S2：选取当前台风的连续三个实况点和历史台风中三个连续台风点数据，分别计算三个实况点与台风点上的气场要素场相似性，并依次筛选出若干与当前台风最相似的历史台风；

步骤S2具体包括：

根据当前台风和历史台风的特征数据，选取当前台风最近的三个连续实况点数据(C₁,C₂,C₃)，选取历史台风中连续三个台风点数据(H₁,H₂,H₃)，三个台风点数据(H₁,H₂,H₃)之间的时间间隔与三个连续实况点数据(C₁,C₂,C₃)之间的时间间隔相同；

计算当前台风的第一个实况点C₁与历史台风中的第一个台风点H₁之间的气象要素场相似性，根据气象要素场相似性筛选出与实况点C₁最相似的30个历史台风点H₁，30个历史台风点H₁对应30个最相似的历史台风；气象要素场相似性越高，实况点与台风点的相似性越高。最相似的30个历史台风点是气象要素场相似性排名前30的历史台风点；

计算最相似的30个历史台风中第二个台风点H₂与当前台风的第二个实况点C₂之间的气象要素场相似性，根据气象要素场相似性筛选出与实况点C₂最相似的20个历史台风点H₂，最相似的20个历史台风点H₂对应最相似的20个历史台风；

计算最相似的20个历史台风中第三个台风点H₃与当前台风的第三个实况点C₃之间的气象要素场相似性，根据气象要素场相似性筛选出与实况点C₃最相似的10个历史台风点H₃，最相似的10个历史台风点H₃对应最相似的10个历史台风；

台风点与实况点之间的气象要素场相似性计算方法为：

获取台风点与实况点对应的经纬度(lon_a,lat_a)、(lon_b,lat_b)，a为实况点，b为台风点，(lon_a,lat_a)为实况点的经度和纬度，(lon_b,lat_b)为台风点的经度和纬度；

计算台风点与实况点之间的经度和纬度的平移量Δlon、Δlat；

Δlon＝lon_a-lon_b,Δlat＝lat_a-lat_b；

将台风点b的气象要素场M_b通过平移量Δlon、Δlat移动到与实况点a对齐的位置，对齐后气象要素场M_b中的网格点(i,j)对应的经度和纬度为lon_b′(i,j)、lat_b′(i,j)：

lon_b′(i,j)＝lon_b(i,j)+Δlon，lat_b′(i,j)＝lat_b(i,j)+Δlat；

其中，lon_b(i,j)、lat_b(i,j)分别为网格点(i,j)的初始经度和纬度，i为网格点在纬度方向的离散位置索引，j为网格点在经度方向的离散位置索引；

将气象要素场M_b中每个网格点均对齐在当前台风的气象要素场M_a相同的经纬度范围内；

在进行气压场分析时，脊线和槽线是非常重要的结构特征，它们对应着气压的高压区域和低压区域，对天气系统尤其是台风路径的演变有着重要的影响，本发明通过计算气压场的二阶导数来定位这些显著特征。台风中心附近的风场对台风强度和路径影响最大，而边缘区域的风场则在路径调整和外部风场的相互作用中起着重要作用，因此整体风场的变化，尤其是在台风中心附近，是影响台风行为的关键要素。

为了精确地识别气压场下的脊线和槽线，本发明引入气压场的二阶导数(既拉普拉斯算子)，二阶导数表示气压变化的加速度，它能够帮助我们确定脊线和槽线的位置区域。

根据气象要素场中网格点的二维气压场P(i,j)，计算关于二维气压场的拉普拉斯算子

其中，x为气压P的东西方向，表示气压P沿东西方向的变化速率，表示气压P沿南北方向的变化速率，y为气压P的南北方向，Δx、Δy分别为二维气压场网格点之间的经纬距离；拉普拉斯算子值越大说明气压变化越显著，对台风路径的演变影响越大。

气压场基于拉普拉斯算子的权重分配函数，拉普拉斯算子的值反映着气压场的变化加速度，其绝对值越大则该点位于脊线和槽线的可能性越大。由于脊线和槽线对台风路径的影响大，所以应赋予较高的权重。

根据二维气压场的拉普拉斯算子计算每个网格点的气压场权重w_lap(i,j)；

在识别脊线和槽线的基础上，气压场的相似性通过改进的加权结构相似性指数算法计算，以加权的方式考虑气压场中不同区域的贡献。

利用每个网格点的气压场权重w_lap(i,j)，并考虑气压场中不同区域的贡献，通过加权结构相似性指数方法来计算台风点与实况点之间的气压场相似性SSIM(P_C,P_H)；

其中，μ_C、μ_H分别为当前台风的气压场P_C(i,j)和历史台风的气压场P_H(i,j)在网格点(i,j)的亮度相似性，σ_C、σ_H分别为当前台风的气压场P_C(i,j)和历史台风的气压场P_H(i,j)在网格点(i,j)的机构相似性，σ_CH为气压场P_C(i,j)与气压场P_H(i,j)之间的协方差，N为气象要素场中网格点的数量，c₁、c₂均为气压场相似性的修正常数，防止分母为零或数值不稳定；

上述公式通过加权的方式，考虑了气压场中每个网格点的亮度(均值)、对比度(方差)和结构(协方差)的相似性，结合了脊线和槽线等重要区域的权重来衡量两个气压场的全局相似性。分子越大、分母越小，表示两个气压场的相似性越高。

计算风场的权重函数，采用从中心到边缘的高斯递减权重赋值策略。这种方法强调台风中心区域风场的重要性，降低边缘区域的影响，并且可以灵活的控制权重的递减速率。

根据气象要素场中每个网格点到台风中心点的距离r(i,j)，计算每个网格点的风场权重ω(i,j)；

根据每个网格点的风场权重ω(i,j)计算台风点与实况点之间的风场相似性，风场相似性包括水平风速相似性和垂直风速相似性；

水平风速相似性SSIM_u(v_C,v_H)的计算方法为：

其中，分别为当前台风的水平风速和历史台风的水平风速在网格点(i,j)的亮度相似性，分别为当前台风的水平风速和历史台风的水平风速在网格点(i,j)的机构相似性，为水平风速与水平风速之间的协方差，c′₁、c′₂均为水平风速相似性的修正常数；

同理，计算垂直风速相似性SSIM_v(u_C,u_H)；

其中，分别为当前台风的垂直风速和历史台风的垂直风速在网格点(i,j)的亮度相似性，分别为当前台风的垂直风速和历史台风的垂直风速在网格点(i,j)的机构相似性，为垂直风速与垂直风速之间的协方差，c″₁、c″₂均为垂直风速相似性的修正常数；

根据垂直风速相似性SSIM_v(u_C,u_H)和水平风速相似性SSIM_u(v_C,v_H)计算风场相似性SSIM_V；

SSIM_V＝SSIM_v(u_C,u_H)+SSIM_u(v_C,v_H)；

计算实况点与台风点之间的气象要素场相似性SSIM_total；

其中，α、β分别为气压场相似性和风场相似性的权重系数。

S3：根据筛选出的若干与当前台风最相似的历史台风的路径，计算历史台风与当前台风路径之间的累积距离最小值，累积距离最小值对应的历史台风即为与当前台风最相似的历史台风，历史台风与当前台风匹配成功。步骤S3具体包括：

根据筛选出的最相似的10个历史台风，根据动态时间规整算法来计算10个历史台风的路径与当前台风路径之间的累积距离，筛选出10个历史台风中与当前台风路径之间的累积距离最小值；

历史台风中与当前台风路径之间的累积距离最小值的计算方法为：

定义当前台风的路径为C＝[C₁,C₂,…,C_n]、历史台风的路径为H＝[H₁,H₂,…,H_m]，n为当前台风的路径点数量，m为历史台风的路径点数量，C_n为当前台风的第n个路径点，C_m为历史台风的第m个路径点；

计算历史台风与当前台风路径之间的累积距离最小值DTW(C,H)；

其中，e为当前台风路径点的编号，f为历史台风路径点的编号，C_e为当前台风的第e个路径点，C_f为历史台风的第f个路径点，π为当前台风的路径点与历史台风的路径点之间的对齐路径，(e,f)∈π表示当前台风的第e个路径点与历史台风的第f个路径点之间形成对齐关系，d(C_e,H_f)为对齐路径之间的距离；

累积距离最小值对应的历史台风即为与当前台风最相似的历史台风，历史台风与当前台风匹配成功。动态时间规整在处理台风路径相似性比较时，能够很好的应对速度、长度或时间轴上的不对齐问题，有效的找到最佳的的对齐方式进行比较。

本发明旨在解决现有台风相似技术中仅考虑路径相似而对气压场和风场相似性分析不足的问题，通过结合气压场和风场的全局相似性计算，并利用动态时间规整(DTW)算法对台风路径进行全局匹配，该方法能够逐步筛选出与当前台风最为相似的历史台风，并给当前台风的路径和强度做出较为准确的预测。

本发明通过使用加权结构相似性指数算法和动态时间规整算法对当前台风和历史台风进行相似性比较，首先获得当前台风和历史台风数据，然后根据经纬度坐标对齐当前台风气象场和历史台风气象场数据，再使用拉普拉斯算子和高斯递减构造台风气压场和风场的权重函数，依据权重函数逐步找出与当前台风气象场最为相似的多个历史台风，再使用动态规整算法找到最为相似的历史台风。与现有台风相似比较方法相比，本方法并非简单考虑台风路径的相似性而是结合台风气象场进行综合考虑，匹配出多元素相似的历史台风，可以更好的帮助制定应对台风策略。

Claims (6)

1.一种基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取当前台风和历史台风的特征数据，特征数据包括台风路径数据和台风气象数据；

S2：选取当前台风的连续三个实况点和历史台风中三个连续台风点数据，分别计算三个实况点与台风点上的气场要素场相似性，并依次筛选出若干与当前台风最相似的历史台风；

S3：根据筛选出的若干与当前台风最相似的历史台风的路径，计算历史台风与当前台风路径之间的累积距离最小值，累积距离最小值对应的历史台风即为与当前台风最相似的历史台风，历史台风与当前台风匹配成功；

所述台风点与实况点之间的气象要素场相似性的计算方法包括：

A21：获取台风点与实况点对应的经纬度，a为实况点，b为台风点，为实况点的经度和纬度，为台风点的经度和纬度；

A22：计算台风点与实况点之间的经度和纬度的平移量；

；

A23：将台风点b的气象要素场M _b通过平移量移动到与实况点a对齐的位置，对齐后气象要素场M _b中的网格点对应的经度和纬度为：

；

其中，分别为网格点的初始经度和纬度，i为网格点在纬度方向的离散位置索引，j为网格点在经度方向的离散位置索引；

A24：将气象要素场M _b中每个网格点均对齐在当前台风的气象要素场M _a相同的经纬度范围内；

A25：基于二维气压场的拉普拉斯算子计算气象要素场M _b和气象要素场M _a中每个网格点的气压场权重，考虑气压场中不同区域的贡献，通过加权结构相似性指数方法来计算台风点与实况点之间的气压场相似性；

A26：根据气象要素场M _b和气象要素场M _a中每个网格点到台风中心点的距离计算每个网格点的风场权重，基于风场权重计算水平风速相似性和垂直风速相似性，进而得到风场相似性；

A27：利用气压场相似性和风场相似性计算台风点与实况点之间的气象要素场相似性。

2.根据权利要求1所述的基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21：根据当前台风和历史台风的特征数据，选取当前台风最近的三个连续实况点数据，选取历史台风中连续三个台风点数据，三个台风点数据之间的时间间隔与三个连续实况点数据之间的时间间隔相同；

S22：计算当前台风的第一个实况点C ₁与历史台风中的第一个台风点H ₁之间的气象要素场相似性，根据气象要素场相似性筛选出与实况点C ₁最相似的m ₁个历史台风点H₁，m ₁个历史台风点H₁对应m ₁个最相似的历史台风；

S23：计算最相似的m ₁个历史台风中第二个台风点H ₂与当前台风的第二个实况点C ₂之间的气象要素场相似性，根据气象要素场相似性筛选出与实况点C ₂最相似的m ₂个历史台风点H₂，最相似的m ₂个历史台风点H₂对应最相似的m ₂个历史台风，且；

S24：计算最相似的m ₂个历史台风中第三个台风点H ₃与当前台风的第三个实况点C ₃之间的气象要素场相似性，根据气象要素场相似性筛选出与实况点C ₃最相似的m ₃个历史台风点H₃，最相似的m ₃个历史台风点H₃对应最相似的m ₃个历史台风，且。

3.根据权利要求2所述的基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法，其特征在于，所述步骤A25包括：

A251：根据气象要素场中网格点的二维气压场，计算关于二维气压场的拉普拉斯算子；

；

其中，x为气压P的东西方向，表示气压P沿东西方向的变化速率，表示气压P沿南北方向的变化速率，y为气压P的南北方向，分别为二维气压场网格点之间的经纬距离；

A252：根据二维气压场的拉普拉斯算子计算每个网格点的气压场权重；

；

A253：利用每个网格点的气压场权重，并考虑气压场中不同区域的贡献，通过加权结构相似性指数方法来计算台风点与实况点之间的气压场相似性；

；

其中，分别为当前台风的气压场和历史台风的气压场在网格点的亮度相似性，分别为当前台风的气压场和历史台风的气压场在网格点的机构相似性，为气压场与气压场之间的协方差，N为气象要素场中网格点的数量，均为气压场相似性的修正常数。

4.根据权利要求3所述的基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法，其特征在于，所述步骤A26包括：A261：根据气象要素场中每个网格点到台风中心点的距离，计算每个网格点的风场权重；

；

A262：根据每个网格点的风场权重计算台风点与实况点之间的风场相似性，风场相似性包括水平风速相似性和垂直风速相似性；

水平风速相似性的计算方法为：

；

其中，分别为当前台风的水平风速和历史台风的水平风速在网格点的亮度相似性，分别为当前台风的水平风速和历史台风的水平风速在网格点的机构相似性，为水平风速与水平风速之间的协方差，均为水平风速相似性的修正常数；

同理，计算垂直风速相似性；

；

其中，分别为当前台风的垂直风速和历史台风的垂直风速在网格点的亮度相似性，分别为当前台风的垂直风速和历史台风的垂直风速在网格点的机构相似性，为垂直风速与垂直风速之间的协方差，均为垂直风速相似性的修正常数；

A263：根据垂直风速相似性和水平风速相似性计算风场相似性；

。

5.根据权利要求4所述的基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法，其特征在于，所述实况点与台风点之间的气象要素场相似性的计算方法为；

；

其中，分别为气压场相似性和风场相似性的权重系数。

6.根据权利要求1所述的基于气象结构相似性的动态台风相似匹配方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31：根据筛选出的最相似的m ₃个历史台风，根据动态时间规整算法来计算m ₃个历史台风的路径与当前台风路径之间的累积距离，筛选出m ₃个历史台风中与当前台风路径之间的累积距离最小值；

历史台风中与当前台风路径之间的累积距离最小值的计算方法为：

定义当前台风的路径为、历史台风的路径为，n为当前台风的路径点数量，m为历史台风的路径点数量，为当前台风的第n个路径点，为历史台风的第m个路径点；

计算历史台风与当前台风路径之间的累积距离最小值；

；

其中，e为当前台风路径点的编号，f为历史台风路径点的编号，为当前台风的第e个路径点，为历史台风的第f个路径点，为当前台风的路径点与历史台风的路径点之间的对齐路径，表示当前台风的第e个路径点与历史台风的第f个路径点之间形成对齐关系，为对齐路径之间的距离；

S32：累积距离最小值对应的历史台风即为与当前台风最相似的历史台风，历史台风与当前台风匹配成功。