一种暴雨相似天气自动检索方法技术

本发明专利技术涉及气象监测技术领域，提出了一种暴雨相似天气自动检索方法，包括待预报区域气压比对的步骤，具体为：获得待预报区域气压数据、以及与所述待预报区域气压数据对应的历史数据，所述历史数据包括待预报区域内M个降雨天气的历史气压数据；将待预报区域气压数据转换为待预报图像；将M个降雨天气的历史气压数据分别转换为M个历史图像；通过图像比对，计算待预报图像与M个历史图像的相似度，按照相似度从大到小的顺序，将M个历史图像进行排序，得到待预报区域气压比对结果。通过上述技术方案，解决了现有技术中暴雨相似检索比对结果不准确的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种暴雨相似天气自动检索方法
本专利技术涉及气象监测
，具体的，涉及一种暴雨相似天气自动检索方法。
技术介绍
天气预报是气象工作为国民经济和国防建设服务的重要手段，今天的天气预报主要是使用气象局收集的大量格点数据(气温、湿度、风向和风速、气压等等)，当进行某区域的气象预报时，首先根据该区域的地理位置，选择关键气象要素，气压、和/或温度、和/或湿度、和/或风场等，然后分别将各气象要素的格点数据与对应的历史数据进行比对，综合考虑各气象要素的对比结果，得到最终的预报结果。在实际的气压要素相似比对过程中，数据比对花费时间长，而且预测结果容易受到局部数据的影响，导致预测结果不准。
技术实现思路
本专利技术提出一种暴雨相似天气自动检索方法，解决了现有技术中暴雨相似检索比对结果不准确的问题。本专利技术的技术方案如下：包括待预报区域气压比对的步骤，具体为：获得待预报区域气压数据、以及与所述待预报区域气压数据对应的历史数据，所述历史数据包括待预报区域内M个降雨天气的历史气压数据；将待预报区域气压数据转换为待预报图像；将M个降雨天气的历史气压数据分别转换为M个历史图像；通过图像比对，计算待预报图像与M个历史图像的相似度，按照相似度从大到小的顺序，将M个历史图像进行排序，得到待预报区域气压比对结果。进一步，将待预报区域气压数据转换为待预报图像的步骤，与将M个降雨天气的历史气压数据分别转换为M个历史图像的步骤相同，其中，将待预报区域气压数据转换为待预报图像的步骤具体为：S210：将待预报区域气压数据转换为等值线图，并对等值线图进行填充，得到色斑图；S220：通过特征提取，将色斑图缩小至N×N个像素点，得到N×N图片，其中N为整数，取值范围为16～64，S230：将N×N图片转换为灰度图Gp，作为待预报图像。进一步，通过图像比对，计算待预报图像与M个历史图像的相似度，按照相似度从大到小的顺序，将M个历史图像进行排序，具体为：计算待预报图像的哈希值Hp，具体包括：S411：将待预报图像进行DCT变化得到系数矩阵，并取系数矩阵左上角的K×K矩阵，其中，K为整数，K：N的范围为1/5～3/10，S412：计算K×K矩阵中所有元素的平均值Eavg，S413：按照元素下标从小到大的顺序，将K×K矩阵中每个元素Ej与平均值Eavg进行比较，如果Ej≥Eavg，则二进制位Hpj＝1，否则Hpj＝0，K2个二进制位Hpj组成的字符串作为待预报图像的哈希值Hp，其中，j＝1，2…K2；采用与步骤S411～S413相同的方法，分别计算M个历史图像的哈希值Hc1，Hc2，…HcM；计算待预报图像的哈希值Hp与每个历史图像的哈希值之间的海明距离，得到M个海明距离Ha1，Ha2，…HaM，按照海明距离从小到大的顺序，将M个历史图像排序。进一步，步骤S210具体为：采用python自带填充函数contourf()对待预报区域气压数据进行处理，得到色斑图。进一步，还包括全局气压比对的步骤，具体为：根据地理位置，获得待预报区域的上级区域气压数据、以及与所述上级区域气压数据对应的全局历史数据，所述全局历史数据包括上级区域内M个降雨天气的历史气压数据；采用与将待预报区域气压数据转换为待预报图像相同的步骤，将上级区域气压数据转换为上级区域图像；采用与计算待预报图像的哈希值Hp相同的步骤，计算上级区域图像的哈希值Hg；采用与将待预报区域气压数据转换为待预报图像相同的步骤，将全局历史数据转换为M个全局历史图像；采用与计算待预报图像的哈希值Hp相同的步骤，计算M个全局历史图像的哈希值Hcg1，Hcg2…HcgM；计算上级区域图像的哈希值Hg与每个全局历史图像的哈希值之间的全局海明距离，得到M个全局海明距离Hag1，Hag2，…HagM；根据海明距离Ha1，Ha2，…HaM和全局海明距离Hag1，Hag2，…HagM，得到M个关联海明距离Haz1，Haz2，…HazM，具体为：Haz1＝corr1×Ha1+corr2×Hag1，Haz2＝corr1×Ha2+corr2×Hag2，：HazM＝corr1×HaM+corr2×HagM，其中，corr1，corr2均为系数，corr1的取值范围为0.5-1，corr2的取值范围为0-0.5；按照关联海明距离从小到大的顺序，将M个历史图像和M个全局历史图像分别排序，得到全局气压比对结果。进一步，获得待预报区域气压数据、以及与所述待预报区域气压数据对应的历史数据，具体为：根据经度和纬度信息，从实时监测数据表中提取待预报区域气压数据，实时监测数据表由用户输入；根据经度和纬度信息，从历史数据库中提取历史数据，历史数据库预先保存在存储器中。进一步，还包括：选择温度、湿度、风场中的一种或几种，分别进行相似温度数据比对、和/或相似湿度数据比对和/或相似风场数据比对，并将待预报区域气压比对结果和全局气压比对结果，与相似温度数据比对结果、和/或相似湿度数据比对结果、和/或相似风场数据比对结果相结合，得到暴雨相似天气自动检索结果。本专利技术的工作原理及有益效果为：本专利技术通过对历史数据进行处理，建立暴雨历史数据库；然后将暴雨历史数据库的数据进行图像化处理，得到历史图像；然后采用同样的方法将待预报区域气压数据图像化，得到待预报图像；之后将待预报图像和历史图像进行比对，将历史图像按照相似度进行排序，用于后续的暴雨预报。通过图像比对，可以大大提高相似天气的比对速度，而且图像数据在直观上保存了气象的环流特征，大大提高了相似天气比对结果的准确性。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术中待预报区域气压比对方法流程图；图2为本专利技术中待预报数据转换为待预报图像方法流程图；图3为本专利技术中图像对比方法流程图；图4为本专利技术中相似全局气压图像检索方法流程图；图5为本专利技术中待预报区域原始数据示意图；图6为待预报图像示意图；图7为全局气压对比结果示意图；具体实施方式下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都涉及本专利技术保护的范围。如图1所示，本实施例一种暴雨相似天气自动检索方法包括待预报区域气压比对的步骤，具体为：S100：获得待预报区域气压数据、以及与所述待预报区域气压数据对应的历史数据，所述历史数据包括待预报区域内M个降雨天气的历史气压数据；其中，从气象局获得的格点数据，包括经度、纬度、气压、时间等信息，根据待预报区域的经度和纬度信息，可以从格点数据中提取待预报区域的气压数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种暴雨相似天气自动检索方法，其特征在于，包括待预报区域气压比对的步骤，具体为：/n获得待预报区域气压数据、以及与所述待预报区域气压数据对应的历史数据，所述历史数据包括待预报区域内M个降雨天气的历史气压数据；/n将待预报区域气压数据转换为待预报图像；/n将M个降雨天气的历史气压数据分别转换为M个历史图像；/n通过图像比对，计算待预报图像与M个历史图像的相似度，按照相似度从大到小的顺序，将M个历史图像进行排序，得到待预报区域气压比对结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种暴雨相似天气自动检索方法，其特征在于，包括待预报区域气压比对的步骤，具体为：
获得待预报区域气压数据、以及与所述待预报区域气压数据对应的历史数据，所述历史数据包括待预报区域内M个降雨天气的历史气压数据；
将待预报区域气压数据转换为待预报图像；
将M个降雨天气的历史气压数据分别转换为M个历史图像；
通过图像比对，计算待预报图像与M个历史图像的相似度，按照相似度从大到小的顺序，将M个历史图像进行排序，得到待预报区域气压比对结果。


2.根据权利要求1所述的一种暴雨相似天气自动检索方法，其特征在于，将待预报区域气压数据转换为待预报图像的步骤，与将M个降雨天气的历史气压数据分别转换为M个历史图像的步骤相同，其中，将待预报区域气压数据转换为待预报图像的步骤具体为：
S210：将待预报区域气压数据转换为等值线图，并对等值线图进行填充，得到色斑图；
S220：通过特征提取，将色斑图缩小至N×N个像素点，得到N×N图片，其中N为整数，取值范围为16～64，
S230：将N×N图片转换为灰度图Gp，作为待预报图像。


3.根据权利要求1所述的一种暴雨相似天气自动检索方法，其特征在于，通过图像比对，计算待预报图像与M个历史图像的相似度，按照相似度从大到小的顺序，将M个历史图像进行排序，具体为：
计算待预报图像的哈希值Hp，具体包括：
S411：将待预报图像进行DCT变化得到系数矩阵，并取系数矩阵左上角的K×K矩阵，其中，K为整数，K：N的范围为1/5～3/10，
S412：计算K×K矩阵中所有元素的平均值Eavg，
S413：按照元素下标从小到大的顺序，将K×K矩阵中每个元素Ej与平均值Eavg进行比较，如果Ej≥Eavg，则二进制位Hpj＝1，否则Hpj＝0，K2个二进制位Hpj组成的字符串作为待预报图像的哈希值Hp，其中，j＝1，2…K2；
采用与步骤S411～S413相同的方法，分别计算M个历史图像的哈希值Hc1，Hc2，…HcM；
计算待预报图像的哈希值Hp与每个历史图像的哈希值之间的海明距离，得到M个海明距离Ha1，Ha2，…HaM，按照海明距离从小到大的顺序，将M个历史图像排序。


4.根据权利要求2所述的一种暴雨相似天气自动检索方法，其特征在于，步骤S210具体为：采用python自带填充函数contourf()对待预报区域气压数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟平，郝存明，程煜，曹越，张立霞，
申请(专利权)人：河北省科学院应用数学研究所，
类型：发明
国别省市：河北;13