【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉气象信息处理领域，具体涉及一种地面风向观测数据异常检测方法。
技术介绍
1、风是气象要素中表征大气运动的重要动力学变量之一，能够反映大气循环以及地球表面和大气圈热量和水汽的传输[1]。地面风向对天气预报、污染物扩散研究、交通运输安全以及农药喷施作业等方面有着直接影响[2-6]，高质量的地面风向观测数据还在建筑设计及城市规划和气候可行性论证等方面具有重要价值[7,8]。
2、观测数据能够直接反应观测设备的运行状况，通过数据分析可以远程监控设备运行状况。然而相比其他要素，自然环境中风向模式本身复杂多变，因此监控风向数据质量从而及时发现观测设备异常始终是一个难点。jimenez et al.[9]曾用移动均值和移动方差对地面风向观测数据进行质量控制，但该方法只能发现较大角度区间内风向数据样本缺失等严重的异常情况，且仅适用于历史数据。
3、我国科技工作者在基于观测数据的风向传感器故障检测方法方面开展了许多工作。何利德等[10]通过列举每位格雷码故障状态下对应的风向角度缺失范围作为故障集合元素，根据观测数据是否包含故障元素子集来判断是否存在格雷码故障。杨丽中等[11]和张永军等[12]通过匹配风向观测数据的分布与每位格雷码失效情况下的风向数据分布来检测或判断传感器故障。陈峰云[13]和刘莹等[14]采用反查风向数据格雷码的方法检测风向传感器故障，如果某位格雷码始终为0或1，或这两种状态出现次数相差过大则判断该位格雷码失效故障。
4、上述数据异常检测方案以光电式风向传感器格雷码编码为理论基础，
5、参考文献
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10、[5]秦剑,赵刚,陈艳等.金沙江下游局地大气层风场变化特征.气象,2013,39(6),749-758.
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14、[9]pedro a.jime′nez，j.fidel gonza′lez-rouco，jorge navarro.qualityassurance of surface windobservations from automated weather stations.journalof atmospheric and oceanic techno/ogy，2010,27(7)：1101-1122.
15、[10]何立德，沈雪峰，吴书成利用集合理论定位判定风向传感器故障气象水文海洋仪器，2009(1)：69-71
16、[11]杨丽中，李崇志，于清平风向数据在判断传感器故障方面的分析释用气象水文海洋仪器，2010(6)：86-89
17、[12]陈峰云反查格雷码检测ec9-1型风向传感器故障气象水文海洋仪器，2010(1)：89-92
18、[13]张永军，邹超，杨恒祥等基于分布律规则的风向传感器故障检测算法气象科技，2013,41(5),837-842
19、[14]刘莹，王海军，李中华基于观测数据的风向传感器故障检测方法设计与应用气象，2015,41(11)，1408-1416。
技术实现思路
1、针对现有技术方法中的不足，本专利技术根据获取的规定窗口内风向观测数据估计风向变化的模型参数，建立风向变化模型，采用稀疏角度风向落点前驱表记录风向数据信息；将风向数据建模为[0，360)度范围内的一个随机游走过程，通过寻找稀疏区间或空区间来发现潜在的异常情况；考察非稀疏区间或非空区间风向点后继的分布，并利用本专利技术给出的判定其是否属于极小概率的非典型性风向序列模式的方法，判定风向序列是否异常。本专利技术给出的检测方法不依赖于特定的格雷码编码原理，具有风向异常序列检测一般性，可以检测出复杂的风向异常序列并避免对真实的风向长时间稳定少变的情况形成误判，提高了检测方法的鲁棒性。
2、本专利技术具体包括如下步骤：
3、步骤p1：参数设定
4、步骤p2：获取规定窗口内的风向数据；
5、步骤p3：建立风向变化序列；
6、步骤p4：估计风向变化模型的尺度参数；
7、步骤p5：建立风向变化统计模型；
8、步骤p6：构建稀疏角度风向落点前驱表；
9、步骤p7：识别目标稀疏风向区间；
10、步骤p8：考虑单稀疏区间的异常判定；
11、步骤p本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤P1中：对要获取的风向数据窗口长度T，最小考察区间阈值msw，分割的非稀疏区间或非空区间宽度nsw，稀疏阈值st，限定算法考虑的稀疏区间两侧邻接区域大小的参数sp和异常判定阈值εt等参数进行设定；
3.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤P5中：依据公式(3)建立风向变化d的统计模型
4.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤P8中：对于步骤P7获得的每一个目标稀疏风向区间Sk＝[d1,d2]，执行下列步骤：
5.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤P9中：给定最小考察区间阈值msw，依据步骤P6构建的稀疏角度风向落点前驱表中的风向点计数寻找角度区间宽度≥msw，风向落点数量为0的尽可能大的风向区间，记为Bk，k＝1,…r；这样的区间可能有0个或多个，如果不存在这样的空风向区间，报告数据正
6.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤P10中，具体包括如下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤P6中：考察步骤P2所获取窗口内风向数据序列Xt中风向点xi，将xi的角度所对应表头Heads[xi]的count增加1，如果count≤st，在Heads[xi]为表头的链表中插入一个Node节点，记录xi的前驱数据点的角度信息和序列索引；如果count＞st，则判断此角度不稀疏，清除Heads[xi]为表头的Node节点，不再记录具体落点的前缀情况，指针域Plink置空；
8.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤P802和P1002中涉及到的风向区间宽度和中心点，以及两个风向区间之间距离的计算方法如下：
9.一种地面风向观测数据异常检测的系统，其特征在于，其包括如下模块：数据获取模块，用于向所述系统输入所需的风向数据：所述来自传输网络的实时风向观测数据或者来自接收后存储到数据文件中的历史数据；序列变换模块，用于执行如权利要求1中P3步骤；风向变化建模模块，相应于P4和P5步骤；构建稀疏角度风向落点前驱表模块，相应于P6步骤；异常判别模块是本专利技术方法的核心部分，对应P7至P10步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
...【技术特征摘要】
1.一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤p1中：对要获取的风向数据窗口长度t，最小考察区间阈值msw，分割的非稀疏区间或非空区间宽度nsw，稀疏阈值st，限定算法考虑的稀疏区间两侧邻接区域大小的参数sp和异常判定阈值εt等参数进行设定；
3.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤p5中：依据公式(3)建立风向变化d的统计模型
4.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤p8中：对于步骤p7获得的每一个目标稀疏风向区间sk＝[d1,d2]，执行下列步骤：
5.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤p9中：给定最小考察区间阈值msw，依据步骤p6构建的稀疏角度风向落点前驱表中的风向点计数寻找角度区间宽度≥msw，风向落点数量为0的尽可能大的风向区间，记为bk，k＝1,…r；这样的区间可能有0个或多个，如果不存在这样的空风向区间，报告数据正常；否则，进行步骤p10。
6.根据权利要求1所述的一种地面风向观测数据异常检测方法，其特征在于，在步骤p10中，具体包括如下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：阮新，周自江，孙英锐，
申请(专利权)人：国家气象信息中心中国气象局气象数据中心，
类型：发明
国别省市：
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