本发明专利技术最大风半径和台风眼尺寸建模的相关向量机方法的目的是基于相关向量机（RVM）建立有眼台风最大风半径与台风眼尺寸的模型。对此，本发明专利技术通过计算台风云图上最冷云顶温度点和眼壁内最暖点的距离来估算最大风半径（RMW）；基于偏微分方程对台风眼进行分割，用眼壁周长来度量台风眼的大小；最后基于RVM建立RMW与台风眼尺寸的模型，并与SVM、线性回归、径向基函数神经网络等建模方法进行对比。由于采用了本发明专利技术所述的技术方案，能够得到很好的建模结果，基于RVM的建模效果与其他建模方法相比误差要小得多，这将有利于进一步刻画台风低层风场的内核结构。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于气象监测领域。具体来说，涉及一种以提高台风风速预测精度为目的的。
技术介绍
我国是全球受台风灾害最严重的国家之一，台风来临时，造成我国东南部沿海地区经济损失巨大、人民的生命遭受威胁。如何正确应对台风，在台风登陆时将经济损失降到最低事关国家和人民的切身利益，于是台风的准确预报成了预防灾害的重要措施。而风场信息反映了台风强度的变化，合理地选用各种智能算法进行风场反演，便可提高台风预报的准确度。 目前国内外学者在台风风场反演方面做了大量相关工作，如许健民等在2002年采用逐步搜索的计算策略进行示踪云的跟踪，有效节约了机时。王振会等(2004)利用傅立叶相位分析法方法对传统的云迹风法进行改进，能够避免“亚像素尺度位移”问题。张红等(2006)根据二维傅立叶相位分析原理，对I分钟间隔的静止红外卫星云图进行云迹风的反演，能够得到连续性较好的风场。杨文凯等(2007)设计了一种台风反演中高密度示踪云选取算法，以改善云迹风的质量和密度分布，能够清晰地反映出天气系统的风场结构。杨文凯等(2010)运用梯度分析方法进行云迹风示踪云的选取，并给出梯度的离散计算公式。利用其方法进行云迹风的反演，结果表明，云迹风质量好，密度高，能够清晰地显示出天气系统的风场结构。国外的台风内核的风场主要通过低空(low-altitude)飞机(如美国NOAA的WP-3D和美国空军的WC-130)侦测获得。但是，这些数据在业务上不能直接应用，而且研究中使用低空飞机采集台风内核数据的工作也主要集中在大西洋，其他区域的台风数据仍然很有限。目前我国还没有将飞机作为台风监测的主要手段。对台风强度的业务监测主要是基于Dvorak技术的定性描述，定量应用能力较弱。对于台风中高层风场的监测尽管能够使用国家卫星中心的云迹风反演先进技术，但仍不能反演台风内核风场的信息。台风风场的反演一般来说主要包括两个部分内核风场反演(包括表征有眼台风和无眼台风内核特征的模型建立)和外围风场运动矢量场的建立。本专利技术主要根据有眼台风最大风半径和台风眼大小来建立有眼台风内核特征模型。一般地，最大风半径夹在台风眼壁内上升气流与边缘下沉气流之间，多为几公里到几十公里。对于一个成熟台风来说，中心上升气流形成了台风眼，而最大风半径外的下沉气流则形成了台风眼壁。当台风云图上出现了一个清晰可见的台风眼时，便可构造反映有眼台风内核特征的模型。由于有眼台风的最大风半径一般与台风强度及台风所处的纬度有一定关系，但是如果忽略纬度对最大风半径的影响，则带来的误差可以忽略不计，因此在这种情况下，只需考虑建立最大风半径和台风眼大小的关系模型即可。台风风场是一种包含高维数据的复杂非线性系统，对其反演需要选取一种有效的分析工具，目前我国可用于科研的台风云图和年鉴数据有限。鉴于上述两个因素，本专利技术将机器学习中的相关向量机(Relevance vector machine,简称RVM)应用到台风风场反演中，相关向量机是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机(Support vector machine,简称SVM)—样的函数形式，与SVM—样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。与SVM相比，RVM更稀疏，测试时间更短，而且具有更好的泛化能力，更适用于在线检测。虽然RVM的训练时间会比SVM训练时间长，但是对于本专利技术中的小样本数据而言，这一点影响不大。实验结果表明本专利技术能较准确的建立台风内核特征模型，与SVM、线性回归、径向基函数神经网络等回归算法相比，不仅速度快，误差也小很多。因此本专利技术在台风内核特征模型建立技术上有所创新，能够被用于更加精确地刻画台风内核风场结构。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于相关向量机建立有眼台风内核风场特征模型的方法。将已有的有眼台风云图，进行预处理，从图像上直接获得最冷云顶点和眼壁最暖点，通过计算两点间的距离来获得最大风半径；然后基于偏微分方程提取台风眼，并计算眼壁周长；最后基于相关向量机建立有眼台风最大风半径和眼壁周长之间的模型。具体包括几方面的研究工作I)获取有眼台风云图，直接从图像上获得最冷云顶点和眼壁最暖点，并根据地理纬度与图像坐标的对应关系，计算上述两点间的实际距离，作为最大风半径。由两点的经纬度计算实际距离的基本原理如下设A、B两点的纬度分别为A和B，经度分别为La和Lb，要求的是A、B两点间的大圆弧长。令A、B的中点的纬度为C，经度为L。，A、B两点间的地心夹角为Θ，则根据球面三角关系，可列出如下方程cos ( Θ ) = sin (A) sin ⑶+cos (A) cos (B) cos (La-Lb)(I)cos ( Θ /2) = sin (A) sin (C)+cos (A) cos (C) cos (La-Lc)(2)cos ( θ /2) = sin (B) sin (C)+cos (B) cos (C) cos (Lb-Lc)(3)由于C、L。、Θ为未知量，所以式(2)，(3)为非线性方程，于是求解中点的问题转化为如何求解这个非线性方程组的问题。于是，大圆一度的弧长乘以地心夹角Θ即可得到大圆距离D :D= (2jiRz/360。)· Θ = 111 · Θ(4)式中Rz为地球半径。在方程(1)、(2)、(3)和式(4)的计算中，北纬和东经取正值，南纬和西经取负值。2)基于偏微分方程法对台风云图进行台风眼分割，提取台风眼，然后根据地(3)式中地理纬度与图像坐标的对应关系计算出眼壁上相邻两点的实际距离，最终将所有相邻点的距离加起来，即得到实际的眼壁周长；3)利用RVM建立有眼台风的最大风半径及眼壁周长的内核风场模型，并与其他建模算法作比较，通过对比误差散点图和柱状图，详细说明本专利技术的优势。优选的，所述建立模型的步骤I)中获取最大风半径的方法，其主要步骤包括I)地理经纬度与图像坐标的对应关系由于实地测试风速的仪器一般用地理经纬度来表示所测试地点的坐标，因此在比较最后计算结果和实际风速的偏差时就必然涉及到地理经纬度与图像坐标之间的转换问题，通过建立经纬度与图像坐标的关系，这样，只要知道图像上任意点的坐标，即可知该点的经纬度，反过来，由于经纬度表和图像坐标是双向对应的，于是对于给定的纬度和经度，也能相应地查到图像坐标；2)最大风半径(RMW)的获取在红外图像中，由于低灰度代表的是高温，而高灰度代表的是低温，因此最冷云顶点和眼壁最暖点可通过图像直接获得，并根据经度表和纬度表得出对应的经纬度，得到相 邻两点之间的实际距离，即为最大风半径。优选的，所述建立模型的步骤2)中台风眼壁周长的计算方法，其主要内容包括先采用台风眼的周长来度量台风眼的大小，先利用非线性灰度变换法增强红外台风云图，以便突出台风眼区利于后续进行台风眼分割，接着使用偏微分方程法提取台风眼，即得到眼壁各点的坐标，提取台风眼，然后根据地地理纬度与图像坐标的对应关系计算出眼壁上相邻两点的实际距离，最终将所有相邻点的距离加起来，即得到实际台风眼壁的周长。优选的，所述建立模型的步骤3)中用RVM建模的具体步骤包括I)整个台风数据库虽然庞大，但是要建立有眼台风内核的特征模型，就只能使用有眼台风云图，因此需要总共选取155幅有眼台风云图本文档来自技高网...
【技术保护点】
最大风半径和台风眼尺寸建模的相关向量机方法，包括基于相关向量机建立有眼台风最大风半径和台风眼尺寸间的关系模型，其特征在于，具体步骤如下：1）获取有眼台风云图，直接从图像上获得最冷云顶点和眼壁最暖点，并根据地理纬度与图像坐标的对应关系，计算上述两点间的实际距离，作为最大风半径；由两点的经纬度计算实际距离的基本原理如下：设A、B两点的纬度分别为A和B，经度分别为LA和LB，要求的是A、B两点间的大圆弧长；令A、B的中点的纬度为C，经度为LC，A、B两点间的地心夹角为θ，则根据球面三角关系，可列出如下方程：cos(θ)＝sin(A)sin(B)+cos(A)cos(B)cos(LA？LB)？？？？？？？？？（1）cos(θ/2)＝sin(A)sin(C)+cos(A)cos(C)cos(LA？LC)？？？？？？？（2）cos(θ/2)＝sin(B)sin(C)+cos(B)cos(C)cos(LB？LC)？？？？？？？（3）由于C、LC、θ为未知量，所以式（2），（3）为非线性方程，于是求解中点的问题转化为如何求解这个非线性方程组的问题，于是，大圆一度的弧长乘以地心夹角θ即可得到大圆距离D：D＝(2πRz/360°)·θ＝111·θ？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？（4）式中Rz为地球半径，在方程（1）、（2）、（3）和式（4）的计算中，北纬和东经取正值，南纬和西经取负值；2）基于偏微分方程法对台风云图进行台风眼分割，提取台风眼，然后根据地理纬度与图像坐标的对应关系计算出眼壁上相邻两点的实际距离，最终将所有相邻点的距离加起来，即得到实际的眼壁周长；3）利用RVM建立有眼台风的最大风半径及眼壁周长的内核风场模型，并通过对比误差散点图和柱状图与其他建模方法作比较。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张长江，杨银环，
申请(专利权)人：浙江师范大学，
类型：发明
国别省市：
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