一种基于时空统计的气象要素时空聚集模式挖掘方法

摘要

本发明一种基于时空统计的气象要素时空聚集模式挖掘方法，首先对气象数据进行预处理与探索性分析判断气象要素时空聚集模式的是否存在；若气象要素存在聚集模式，则进一步借助时空统计学理论构建时空邻近域；在此基础上，融合空间、时间与专题属性三方面因素估计气象时空实体的密度；最后，将高密度气象时空实体聚集成簇，并进行可视化表达。优点如下：采用时空统计学理论避免了人为因素对气象要素时空聚集模式挖掘的主观影响，从时间、空间耦合的视角综合考虑气象要素的动态演化规律，有效提高时空聚类分析方法挖掘深层次地学规律的能力。

主权项

一种基于时空统计的气象要素时空聚集模式挖掘方法，其特征在于包括以下步骤：1）时空数据预处理与特征选取：首先对气象时空数据中重复、冗余的记录进行清理，对个别缺失数据采用空间插值或时间平滑的方式进行修补；2）时空数据探索性分析，对预处理后的气象时空数据进行以下两个步骤：2.1）进行时空趋势分析，检验时空数据的时空平稳性，若时空数据满足时空平稳特性则直接进行步骤3）；2.2）若时空数据不满足时空平稳特性，则借助BP神经网络提取时空趋势，进而从原始数据中减去时空趋势部分，得到时空平稳的残差时空数据，从而满足时空平稳特性，进行步骤3）；3）构建时空邻近域：3.1)采用地统计学计算变程，获得时空邻域空间半径的最大上限；3.2)采用时空自相关函数与时空偏相关函数计算时空邻近域时间影响范围，并确定时间邻居，得到时间窗口；3.3)在变程范围内，借助K最邻近方法或Delaunay三角网确定空间邻居；3.4)对3.2与3.3中确定的时间邻居与空间邻居取交集，完成时空邻近域构建；4）在时空邻近域内，将时空实体集合生成时空簇，并标记；5）采用Matlab软件对时空簇进行可视化。