[发明专利]基于差异修正的景区旅游气象灾害智能预测方法

说明书

本发明公开了一种基于差异修正的景区旅游气象灾害智能预测方法，利用偏相关分析法确定目标景区发生的气象灾害的主要气象要素，得到目标景区的主要气象要素的历史数据与数值预报模式输出数据的差异集，并分别利用基因表达式编程算法计算得到气象灾害与主要气象要素之间的映射关系函数集和气象灾害与主要气象要素之间的差异映射关系函数集，然后对预测函数集进行差异叠加修正得到目标景区气象灾害的预测模型，最后代入数值预报模式输出的各气象要素值，即可预测出各种气象灾害的可能发生情况，本发明克服了现有技术中所存在的样本数据要求高、适应能力差、计算过程复杂等不足等问题，能为景区灾害防控和管理提供很好的决策支持。

技术领域

本发明涉及气象预报领域。更具体地说，本发明涉及一种基于差异修正的景区旅游气象灾害智能预测方法。

背景技术

旅游业是严重依赖自然环境和气象条件的产业，气象条件是影响旅游安全和旅游质量的重要因素。旅游气象灾害已经成为气象部门和旅游管理部门越来越关注的问题，如何正确地预报预测景区及周边的恶劣天气，如何准确有效地做好旅游灾害预警服务、如何及时有效地帮助游客规避旅游灾害风险和做到安全健康出行，最大限度地保障人民生命财产安全，已经成为刻不容缓的研究课题。

由于气象灾害种类繁多，同时气象要素对气象灾害的成因影响关系复杂，因此如何建立气象要素与气象灾害之间的映射联系，一直是气象学中的重点和难点问题之一。经过长期研究，目前气象学中通常采用以下三种方法建立气象要素与气象灾害之间的映射联系：一是利用灰色预测模型中的拓扑模型，利用绘制曲线来建立气象要素与气象灾害关系，从而得到与预测未来数值的模型，但是该模型的建立对样本数据要求较高，一旦原始数据有波动就极易产生预测坏点；二是采取平稳时间序列分析法，根据统计学统计出的因果关系建立方程，求得相关系数，该方法的缺陷是模型一旦建立，系数就确定不变，无法适应多变的天气现象演变规律；三是用周期叠加、神经网络等非线性预测模型建立曲线方程，通过海温格点对未来趋势进行预测，该方法预测精度较高，但是计算复杂且需要对结果进行多次调试，在实际中难以得到较好应用。而气象要素数值的获取一般是通过常规气象观测设施探测或现代天气数值预报模式推演输出获得，其中现代天气数值预报模式对中大区域范围的气象要素预报准确度非常高，是当前天气预报业务中最常用的方式。

近年来，国家在旅游防灾减灾方面做了大量的工作，各地气象部门在气候景观、旅游舒适度等旅游气象指数等方面也做了大量的理论研究与应用服务，特别是复杂地貌的景区更是缺乏，不能形成有效服务。

发明内容

本发明提供一种基于差异修正的景区旅游气象灾害智能预测方法，利用偏相关分析法确定目标景区发生的气象灾害的主要气象要素，得到目标景区的主要气象要素的历史数据与数值预报模式输出数据的差异集，并分别利用基因表达式编程算法计算得到气象灾害与主要气象要素之间的映射关系函数集和气象灾害与主要气象要素之间的差异映射关系函数集，然后对预测函数集进行差异叠加修正得到目标景区气象灾害的预测模型，最后代入数值预报模式输出的各气象要素值，即可预测出各种气象灾害的可能发生情况，克服了现有技术中所存在的样本数据要求高、适应能力差、计算过程复杂等不足等问题，能为景区灾害防控和管理提供很好的决策支持。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于差异修正的景区旅游气象灾害智能预测方法，包括以下步骤：

步骤一、收集目标景区发生的气象灾害的历史数据，其包括目标景区发生的气象灾害的时间和发生该气象灾害的气象要素数据，建立目标景区发生的气象灾害的历史气象要素数据库HDB；收集目标景区发生气象灾害时目标景区所属地区的气象要素数据，建立目标景区所属地区的历史气象要素数据库RDB；

步骤二、根据目标景区发生的气象灾害的类型，将HDB中的气象要素数据进行分类，并对同类型的气象要素数据进行偏相关分析，确定目标景区发生的气象灾害的主要气象要素，建立目标景区发生的气象灾害的主要气象要素集Fs；在RDB中选取与Fs内的气象要素类型相同的气象要素，建立目标景区所属地区发生的气象灾害的主要气象要素集RFs；