一种近地面风速预报方法以及装置与流程

1.本技术涉及风速预测技术领域，具体涉及一种近地面风速预报方法以及近地面风速预报装置。


背景技术：

2.提高灾害性天气的精细预报能力仍然是世界公认的难题。近几年来，区域数值预报技术得到较快发展，但是区域数值预报模式在精细预报能力上仍显不足，尤其是灾害天气的预报能力仍远达不到社会和经济需求。
3.早在2014年北京市气象局提出“0-24小时预报准确率提升工程”，其中，风速是影响户外比赛项目的重要气象因素之一，也是众多气象要素中预报难度最大的一项。以高山滑雪项目所在海陀山来说，山顶、山谷、山脊每一处风的情况都不尽相同。现有技术对于风速的预报偏差整体偏大，尤其在一些实际赛事的站点预测中，风速的预报偏差尤其大，这极大限制了预报员对赛区复杂天气条件的预报准确度的把握。
4.因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种近地面风速预报方法来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
6.本发明的一个方面，提供一种近地面风速预报方法，所述近地面风速预报方法包括：
7.获取待预测站点的高度信息；
8.根据所述待预测站点的高度信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子；
9.获取待预测站点获取的风速参数信息；
10.根据所述风速参数信息以及所述零平面位移修正因子分别获取东西向风速预测信息以及南北向风速预测信息；
11.根据所述东西向风速以及所述南北向风速信息获取全风速预测信息。
12.可选地，所述根据所述待预测站点的高度信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子包括：
13.获取经过训练的因子分类器；
14.将获取的所述待预测站点的高度信息输入至所述因子分类器中，从而获取对应的零平面位移修正因子。
15.可选地，所述近地面风速预报方法进一步包括：
16.获取当前月份信息；
17.根据所述待预测站点的高度信息以及当前月份信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子。
18.可选地，所述根据所述待预测站点的高度信息以及当前季节信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子进一步包括：
19.获取经过训练的因子分类器；
20.将获取的所述待预测站点的高度信息以及月份信息进行融合，从而获取融合信息；
21.将所述融合信息输入至所述因子分类器中，从而获取对应的零平面位移修正因子。
22.可选地，所述根据所述待预测站点的高度信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子包括：
23.获取零平面位移修正因子数据库，所述零平面位移修正因子数据库包括多个零平面位移修正因子以及每个零平面位移修正因子对应的预设高度信息；
24.获取与待预测站点的高度信息最接近的预设高度信息所对应的零平面位移修正因子作为该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子。
25.可选地，所述获取经过训练的因子分类器包括：
26.获取各个待预测站点的各个历史月份的风速参数信息以及实际风速信息；
27.根据各个待预测站点的各个历史月份的风速参数信息以及实际风速信息训练所述因子分类器，从而获取经过训练的因子分类器。
28.可选地，所述零平面位移修正因子数据库中的各个零平面位移修正因子采用如下公式获取：
29.其中，
[0030][0031]
其中，
[0032]
α为零平面位移修正因子，α1为东西向零平面位移修正因子，α2为南北向零平面位移修正因子；u
10
为东西方向历史风速观测数据，v
10
为南北方向历史风速观测数据，u
mod
为当前观测站点距离地面预设高度的东西方向风速，v
mod
为当前观测站点距离地面预设高度的南北方向风速，z
10_eff
等于10m，z
mod_eff
为当前观测站点距离地面预设高度，z0为粗糙度，l为莫宁
‑ꢀ
奥布霍夫长度。
[0033]
可选地，采用如下公式根据所述风速参数信息以及所述零平面位移修正因子获取东西向风速预测信息：
[0034][0035]
采用如下公式根据所述风速参数信息以及所述零平面位移修正因子获取南北向风速预测信息：
[0036]
其中，
[0037]u10
为东西向风速预测信息，v
10
为南北向风速预测信息；u
mod
为当前观测点的距离地面预设高度位置的东西向风速，v
mod
为当前观测点的距离地面预设高度位置的南北向风速。α为零平面位移修正因子，z
10_eff
为10m， z
mod_eff
为当前观测点的距离地面预设的高度，z0为粗糙度，l为莫宁-奥布霍夫长度。
[0038]
本技术还提供了一种近地面风速预报装置，所述近地面风速预报装置包括：
[0039]
高度信息获取模块，所述高度信息获取模块用于获取待预测站点的高度信息；
[0040]
零平面位移修正因子获取模块，所述零平面位移修正因子获取模块用于根据所述待预测站点的高度信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子；
[0041]
风速参数信息获取模块，所述风速参数信息获取模块用于获取待预测站点获取的风速参数信息；
[0042]
风速预测模块，所述风速预测模块用于根据所述风速参数信息以及所述零平面位移修正因子获取风速预测信息。
[0043]
可选地，所述近地面风速预报装置进一步包括：
[0044]
当前月份获取模块，所述当前月份获取模块用于获取当前月份信息；
[0045]
所述风速预测模块用于根据所述待预测站点的高度信息以及当前月份信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子。
[0046]
有益效果：
[0047]
本技术的近地面风速预报方法充分考虑了地面建筑物或植被的零平面位移对于风速的影响，通过以上方法的改进所预测的风速信息相对于现有技术提高效果高达26％以上。
附图说明
[0048]
图1为本技术一实施例的近地面风速预报方法的流程示意图。
[0049]
图2是一种电子设备，用于实现图1所示的近地面风速预报方法。
[0050]
图3为2021年1月1日-3月31日在d01区域的10m风速检验结果示意图；
[0051]
图4为2021年1月1日-3月31日在d02区域的10m风速检验结果示意图；
[0052]
图5为2021年1月1日-3月31日在某比赛区域的10m风速检验结果示意图；
[0053]
图6为本技术相对于现有技术在10m风速rmse优化的百分比；
[0054]
图7为不同模式对全国范围2022年1-3月风速均方根误差预报检验，其中，cma-meso-3km线为国家气象中心区域模式，本技术为cma-bj
‑ꢀ
9km，上海区域模式为cma-sh9，广东区域模式为cma-gd-9km，欧洲中心全球模式为ecmwf-12.5km。
具体实施方式
[0055]
为使本技术实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本技术
一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。下面结合附图对本技术的实施例进行详细说明。
[0056]
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0057]
图1为本技术一实施例的近地面风速预报方法的流程示意图。
[0058]
如图1所示的近地面风速预报方法包括：
[0059]
步骤1：获取待预测站点的高度信息；
[0060]
步骤2：根据待预测站点的高度信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子；
[0061]
步骤3：获取待预测站点获取的风速参数信息；
[0062]
步骤4：根据所述风速参数信息以及所述零平面位移修正因子分别获取东西向风速预测信息以及南北向风速预测信息；
[0063]
步骤5：根据所述东西向风速以及所述南北向风速信息获取全风速预测信息。
[0064]
本技术的近地面风速预报方法充分考虑了地面建筑物或植被的零平面位移对于风速的影响，通过以上方法的改进所预测的风速信息相对于现有技术提高效果高达26％以上。
[0065]
在一个实施例中，根据所述待预测站点的高度信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子包括：
[0066]
获取经过训练的因子分类器；
[0067]
将获取的所述待预测站点的高度信息输入至所述因子分类器中，从而获取对应的零平面位移修正因子。
[0068]
采用分类器的方式获取零平面位移修正因子，可以充分挖掘历史数据的情报，通过对大量数据进行训练，从而获取到最为合适的修正因子。
[0069]
在本实施例中，近地面风速预报方法进一步包括：
[0070]
获取当前月份信息；
[0071]
根据所述待预测站点的高度信息以及当前月份信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子。
[0072]
在一个实施例中，还进一步包括到月份的影响，因为不同月份可能风速情况差距会比较大，但是某个地区在相同月份的风速可能具有一定规律，因此，增加了风速作为除了高度之外的另一特征进行分类，从而获取更为精准的风速预测可能。
[0073]
在本实施例中，根据所述待预测站点的高度信息以及当前季节信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子进一步包括：
[0074]
获取经过训练的因子分类器；
[0075]
将获取的所述待预测站点的高度信息以及月份信息进行融合，从而获取融合信息；
[0076]
将所述融合信息输入至所述因子分类器中，从而获取对应的零平面位移修正因子。
[0077]
在本实施例中，获取经过训练的因子分类器包括：
[0078]
获取各个待预测站点的各个历史月份的风速参数信息以及实际风速信息；
[0079]
根据各个待预测站点的各个历史月份的风速参数信息以及实际风速信息训练所述因子分类器，从而获取经过训练的因子分类器。
[0080]
在本实施例中，根据所述待预测站点的高度信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子包括：
[0081]
获取零平面位移修正因子数据库，所述零平面位移修正因子数据库包括多个零平面位移修正因子以及每个零平面位移修正因子对应的预设高度信息；
[0082]
获取与待预测站点的高度信息最接近的预设高度信息所对应的零平面位移修正因子作为该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子。
[0083]
8、在本实施例中，零平面位移修正因子数据库中的各个零平面位移修正因子采用如下公式获取：
[0084]
其中，
[0085][0086]
其中，
[0087]
α为零平面位移修正因子，α1为东西向零平面位移修正因子，α2为南北向零平面位移修正因子；u
10
为东西方向历史风速观测数据，v
10
为南北方向历史风速观测数据，u
mod
为当前观测站点距离地面预设高度的东西方向风速，v
mod
为当前观测站点距离地面预设高度的南北方向风速，z
10_eff
等于10m，z
mod_eff
为当前观测站点距离地面预设高度，z0为粗糙度，l为莫宁
‑ꢀ
奥布霍夫长度。具体而言，并不是所有待预测站点的修正因子值都一样，因此我们根据上述公式对不同站点进行有针对的修正因子值反算，通过对 2021年1月和7月全国9000多个站观测到的10米风速进行α值反算，发现该值与站点地形高度分布有强相关性，因此根据模式地形高度制定相应的α值，如表1所示：
[0088]
表1通过反算得到的2021年1月α值
[0089]
[0090][0091]
在本实施例中，采用如下公式根据所述风速参数信息以及所述零平面位移修正因子获取东西向风速预测信息：
[0092][0093]
采用如下公式根据所述风速参数信息以及所述零平面位移修正因子获取南北向风速预测信息：
[0094]
其中，
[0095]u10
为东西向风速预测信息，v
10
为南北向风速预测信息；u
mod
为当前观测点的距离地面预设高度位置的东西向风速，v
mod
为当前观测点的距离地面预设高度位置的南北向风速。α为零平面位移修正因子，z
10_eff
为10m， z
mod_eff
为当前观测点的距离地面预设的高度，z0为粗糙度，l为莫宁-奥布霍夫长度。
[0096]
在本实施例中，根据东西向风速以及南北向风速信息获取全风速预测信息(wspd)，具体如下：wspd＝sqrt(u
10
*u
10
v
10
*v
10
)。
[0097]
在本实施例中，风速计算参考的是层流中的气体动力理论，具体如下：
[0098][0099]
其中τ代表风速产生的应力，为风速，ρ为空气密度，应力τ与风速梯度成正比，适用于平均速度为零的盖度向上几毫米的高度。假设湍流也有层流动力理论的表达形式，可以通过定义通量梯度关系10m风的诊断公式如下：
[0100][0101]
公式(2)定义了通量梯度关系，
[0102]
其中km是涡流粘度参数(～1m2s-1
)。公式(1)和公式(2)的区别在于v在指定的压力和温度下是长度，而km则取决于表层粗糙度、浮力强迫和距离地表的距离。在此假设位温随高度不变，感热通量为0，则有：
[0103]
[0104]
其中k为卡曼常数，大小约等于0.4，u
*
为摩擦速度，单位为m/s，z0为粗糙度，单位为m。距离地面高度为z的位置处的风速。公式(3) 为风廓线方程，这是在中性稳定条件下风速随高度的变化。将公式(3)求导数得到：
[0105][0106]
公式(4)显示风速随高度变化与距离地面的高度z成反比，在近地面变化大，在高空变化小。假设rm为动量通量，且密度ρ为常数，公式(2) 可以写成如下形式：且若假设u
*
是常数，涡流粘度为：
[0107][0108][0109]
将风速廓线公式代入到公式(6)后，整理可得风速计算公式：
[0110][0111]
d为零平面位移，考虑到大气活动比较复杂，不仅存在中性稳定条件，还存在不稳定条件的情况。这时引入莫宁-奥布霍夫(monin-obukhov)长度(l)到风速廓线方程中：
[0112][0113]
其中l大于零的情况表征大气处于稳定条件，
[0114][0115]
反之，l小于零的情况表示大气处于不稳定条件，
[0116][0117]
其中
[0118]
公式(8)可以计算出10m高度和当前站点距离地面预设高度所在的水平风速，其中东西方向风速分别为：
[0119][0120][0121]
南北方向风速分别为：
[0122]
[0123][0124]
其中u
mod
为当前站点预设高度的东西向风速，u
10
为当前站点预测的 10m高度东西向风速，v
mod
为当前站点预设高度的南北向风速，v
10
为当前站点预测的10m高度南北向风速，z
10_eff
＝10-d，其中d为考虑地表植被带来的零平面位移。将公式(11a)和(11b)分别除以公式(12a)和 (12b)，可建立10m高度风速与当前站点预设高度风速的关系式。数值模式中对10m风速也有相同形式的表达，近地面方案中对10m风速的诊断如公式(13a)和(13b)所示，其中z
10_eff
为10m高度对应的有效高度， z
mod_eff
为模式第一层对应的有效高度，z0为粗糙度，l为莫宁-奥布霍夫长度。
[0125][0126][0127]
其中z
10_eff
＝10 z0而这种方法得到的10m风速比实际偏大，且偏大的程度不同，究其原因，未考虑足够的零平面位移可能是原因之一，经过分析预报偏差的水平分布，发现偏差分布与模式地形高度有强相关性，为实现考虑零平面位移的效果，本例引入零平面位移修正因子α1和α2，具体如下：
[0128][0129][0130]
通过引入α1和α2，计算两者平均值得到α。以此来减小z
10_eff
，从而达到考虑零平面位移的效果，结果显示这种方法能够大大改进风速的预报效果。参见图3至图7，图3至图7为通过本技术的方法进行风速预测与现有技术的效果评估分析，该效果评估分析主要根据区域进行划分，分别针对 d01，d02和某一赛区29个站点进行检验。图3-5分别给出了00utc和 12utc起报的10m风速me及rmse在d01区域(10345个观测站点)、 d02(2628个观测站点)及赛区(29个站)随预报时间的演变特征，可以看出，本技术的方法有效改进了10m风速的预报效果，无论00utc还是12utc起报，本技术的方法的me和rmse均比现有方法的要低。其中在d01和d02区域，本技术的方法比现有方法风速预报效果提升了15-16％，在某一赛区的改进效果更为明显，改进后的10m风速rmse比业务试验降低了1.0左右，提升效果更是高达33.3％，
这也说明该改进方法具有较高的应用价值，可以为赛事气象保障服务做出贡献。参见图6，在实施业务中可以看出，本技术对近地面风速的预报效果得到了明显提升，比国家气象中心区域模式预报效果好，与广东区域模式预报效果接近。
[0131]
本技术还提供了一种近地面风速预报装置，所述近地面风速预报装置包括高度信息获取模块、零平面位移修正因子获取模块、风速参数信息获取模块以及风速预测模块，高度信息获取模块用于获取待预测站点的高度信息；零平面位移修正因子获取模块用于根据所述待预测站点的高度信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子；风速参数信息获取模块用于获取待预测站点获取的风速参数信息；风速预测模块用于根据所述风速参数信息以及零平面位移修正因子获取风速预测信息。
[0132]
可以理解的是，上述对方法的描述同样也适用于对装置的描述。
[0133]
图2是能够实现根据本技术一个实施例提供的近地面风速预报方法的电子设备的示例性结构图。
[0134]
如图2所示，电子设备包括输入设备501、输入接口502、中央处理器503、存储器504、输出接口505以及输出设备506。其中，输入接口502、中央处理器503、存储器504以及输出接口505通过总线507相互连接，输入设备501和输出设备506分别通过输入接口502和输出接口505与总线 507连接，进而与电子设备的其他组件连接。具体地，输入设备501接收来自外部的输入信息，并通过输入接口502将输入信息传送到中央处理器503；中央处理器503基于存储器504中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器504中，然后通过输出接口505将输出信息传送到输出设备506；输出设备506将输出信息输出到电子设备的外部供用户使用。
[0135]
也就是说，图2所示的电子设备也可以被实现为包括：存储有计算机可执行指令的存储器；以及一个或多个处理器，该一个或多个处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图1描述的近地面风速预报方法。
[0136]
在一个实施例中，图2所示的电子设备可以被实现为包括：存储器504，被配置为存储可执行程序代码；一个或多个处理器503，被配置为运行存储器504中存储的可执行程序代码，以执行上述实施例中的近地面风速预报方法。
[0137]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入 /输出接口、网络接口和内存。
[0138]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0139]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动，媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数据多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带、磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
[0140]
本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。
因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、 cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0141]
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤。装置权利要求中陈述的多个单元、模块或装置也可以由一个单元或总装置通过软件或硬件来实现。第一、第二等词语用来标识名称，而不标识任何特定的顺序。
[0142]
附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，模块、程序段、或代码的一部分包括一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地标识的方框实际上可以基本并行地执行，他们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或总流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0143]
在本实施例中所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit， cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0144]
存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现装置/终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0145]
在本实施例中，装置/终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom， read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
[0146]
需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。本技术虽然以较佳实施例公开如上，但其实并不是用来限定本技术，任何本领域技术人员在不脱离本技术的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此，本技术的保护范围应当以本技术权利要求所界定的范围为准。
[0147]
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。