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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明提出一种融合时空环境信息的气候模型模拟温度数据修正方法，包括如下步骤：步骤一：获取监测站信息与历史温度数据；步骤二：获取监测数据对应环境信息；步骤三：气候模型模拟温度数据插值计算；步骤四：建立气候模型模拟温度数据修正模型；本发明在传统直接使用插值方法处理模拟温度数据集的方法上，提出了融合时间信息、空间信息和环境信息的模拟温度数据修正方法，提高了温度数据的准确性，解决了现有方法无法对模拟温度数据插值结果与实测数据的差异进行修正的问题，提高了将模拟温度数据进行大范围推广使用的可行性。

主权项：1.一种融合时空环境信息的气候模型模拟温度数据修正方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：获取监测站信息与监测温度数据；环境温度的监测数据是构建与验证修正模型的基础，监测数据为环境气象监测站的监测数据，除环境温度数据外，还需要对温度数据对应的测量时间和监测站点的地理信息进行记录，采用如下向量形式进行保存：Ti,Loni,Lati,ti,hi其中，i为监测点，Ti为监测温度数据，单位为℃，Loni为数据经度，Lati为数据纬度，ti为数据测量时间，hi为数据测量海拔高度，单位为m；步骤二：获取监测数据对应环境信息；构建气候模型模拟温度数据修正模型除地理信息与时间信息外，还需要获得太阳辐射和大气辐射的环境数据；对于确定的监测点i，其经纬度和时间信息记录为Loni,Lati,ti；首先通过时间信息ti找到数据集中对应时间的全球辐射数据分布；再通过经纬度信息Loni和Lati找到空间位置中距离监测点i地理距离最近的m个数据点对应的辐射数据，构成集合{fq|q＝1,2,…m}，其中fq为第q个临近点的辐射数据；步骤三：气候模型模拟温度数据插值计算；气候模型模拟温度数据是需要修正的数据，其数据来源通过公开的全球气候数据中心中获取，选取3种及以上的模拟温度数据集；在确定了模拟温度数据及后，对于各测点的模拟温度数据计算方式采用克里金插值方法得到；对于具体的监测点i和模拟温度数据集j，通过时间信息ti找到数据集j中对应时间的全球辐射数据分布；再通过经纬度信息Loni和Lati找到空间位置中距离监测点i地理距离最近的m个数据点对应的模拟温度数据，构成集合{gjk|k＝1,2,…m}，其中gjk为第j个模拟温度数据集第k个距离临近点的温度数据；步骤四：建立气候模型模拟温度数据修正模型；选取人工神经网络作为修正模型的框架，人工神经网络通过多层神经元的组合，实现对非线性关系的建模和预测；人工神经网络的结构为两层，该结构保证模型在具有非线性关系表达能力的基础上，减少模型的深度以提高其训练成本和泛化能力；模型的输入为输出为预测温度表达为如下形式： 其中：ANN·为使用的神经网络模型，n为选取的模拟温度数据集个数，为太阳辐射数据，为大气长波辐射数据，为大气短波辐射数据，三者单位均为Wm2，为监测点i第j个模拟温度数据集的数据插值结果。

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