[发明专利]浓雾预测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种浓雾预测方法，其特征在于，应用于数据处理服务器，所述方法包括：

获取在第一时间段内的至少三个时间点所采集公路沿线的气象数据，所述气象数据包括能见度数据和/或大气温度数据，所述第一时间段包括时长相等且依次排布的多个窗口时间段；

获取第一窗口时间段内最大的前n个能见度数据，所述第一窗口时间段为所述多个窗口时间段中任一窗口时间段，所述n为大于0的整数；获取所述第一窗口时间段内最小的前m个能见度数据，所述m为大于0的整数；若所述最大的前n个能见度数据的均值大于预设能见度上限阈值，且所述最小的前m个能见度数据的均值小于预设能见度下限阈值，确定所述第一窗口时间段内的能见度数据出现波动；

获取第一窗口时间段内最大的前p个大气温度数据，以及所述最大的前p个大气温度数据中每个数据的第一获取时间，所述第一窗口时间段为所述多个窗口时间段中任一窗口时间段，所述p为大于0的整数；获取所述第一窗口时间段内最小的前q个大气温度数据，以及所述最小的前q个大气温度数据中每个数据的第二获取时间，所述q为大于0的整数；若所述最大的前p个大气温度数据的均值与所述最小的前q个大气温度数据的均值的差值大于或等于预设回温幅度阈值，且存在一个第一获取时间大于一个第二获取时间，确定所述第一窗口时间段内的大气温度数据出现波动；

若所述第一时间段内的能见度数据或大气温度数据出现波动，预测第二预设时间段内出现浓雾，所述浓雾为能见度小于预设能见度值的雾。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第一时间段包括时长相等且按照时间由近至远的顺序排布的多个窗口时间段，

所述根据获取的气象数据，判断每个所述窗口时间段内的气象数据是否出现波动，包括：

按照时间由近至远的顺序，依次判断每个所述窗口时间段内的气象数据是否出现波动，直至存在某一窗口时间段内的气象数据出现波动，停止判断所述某一窗口时间段之后的窗口时间段内的气象数据是否出现波动。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述多个窗口时间段为多个连续的窗口时间段，且所述多个连续的窗口时间段不存在交集；

或者，所述多个窗口时间段为从所述第一时间段的开始时刻到所述第一时间段的结束时刻依次排布的多个时长相等的窗口时间段，每两个相邻的所述窗口时间段的结束时刻间隔预设时长，且所述预设时长小于一个窗口时间段的时长，所述多个窗口时间段中时间最近的一个窗口时间段的结束时刻为所述第一时间段的结束时刻。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述气象数据包括能见度数据和大气温度数据，在所述若所述第一时间段内的气象数据出现波动，预测第二预设时间段内出现浓雾之后，包括：

基于浓雾出现概率公式，确定浓雾在所述第二预设时间段内出现的概率，所述浓雾出现概率公式为：P＝a×V1+b×V2；

其中，所述P为浓雾在所述第二预设时间段内出现的概率，所述a为反映能见度对浓雾是否出现的影响的权值，所述b为反映大气温度对浓雾是否出现的影响的权值，所述第一时间段内的能见度数据出现波动时所述V1取值为1，所述第一时间段内的能见度数据未出现波动时所述V1取值为0，所述第一时间段内的大气温度数据出现波动时所述V2取值为1，所述第一时间段内的大气温度数据未出现波动时所述V2取值为0。