[发明专利]基于自适应核密度估计算法的地面气温观测资料分析方法

说明书

本发明涉及一种基于自适应核密度估计算法的地面气温观测资料分析方法，属于地面气温观测资料分析领域，该方法在传统的固定窗宽核密度估计算法挤出上引入自适应算法，即在窗宽参数中引入自适应系数，能够有效反应样本观测值的稀疏程度所带来的影响，然后再对自适应算法进行改进，将窗宽参数替换为最优窗宽，使地面气温观测数据下得出的结果满足所有均方误差均为最小，使得改进后的自适应方法完全适用于地面气温观测资料。

技术领域

本发明涉及地面气温观测资料分析领域，特别发明了一种改进的核密度估计算法对地面气温要素进行分析。

背景技术

近年来，全球变暖的趋势愈发明显，气温变化给社会带来了严重的影响，因此得到了各国学者的广泛关注，以此为研究得到了许多有意义的结论。就我国而言，对地理位置特殊的地区如高原、盆地等研究较多，取得了许多成果，而气温较为稳定的东南地区研究不足。传统气温分析方法多数建立在时间序列的基础上来预测并分析未来的变化趋势，在空间角度上各国专家学者也进行了一系列的研究，但是影响气温变化的因素非常复杂，且存在明显的区域性与季节性差异。已有的研究对造成气温变化的原因分析不足。

发明内容

本发明为了解决现有技术中存在的问题，提供一种用于地面气温观测资料分析的方法。

为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：一种基于自适应核密度估计算法的地面气温观测资料分析方法，包括如下步骤：

步骤1、选取目标地区地面气温观测资料的一段时间序列内的站点数据样本，第i个站点数据为X_i＝(x_i1,x_i2,…x_ij,…,x_in)^T；

步骤2、根据核密度估计公式计算核密度估计值；其中K(x)为核函数，h为窗宽，h_i为第i个站点对应的窗宽，n为样本容量；

步骤3、设计窗宽系数则自适应窗宽为h_i^*＝λ_ih_i，将自由适应窗宽替换核密度估计公式中的窗宽，得到自适应核密度估计公式

其中g为的算数平均值；α为灵敏参数，满足0≤α≤1；

步骤4、设计最优窗宽将最优窗宽替代自适应核密度估计公式中的窗宽，得到

其中，c为参数，为站点数据样本的标准差。

对上述技术方案的进一步设计为：所述核函数采用Gaussian函数。

采用调整的粒子群算法分别对参数c与α进行选取，则步骤4中最优窗宽公式调整为：得到改进的自适应核密度估计公式：

其中，ω与μ为参数，取值范围分别在[-0.5，0.5]和[-0.1，0.5]之间。

参数c与α初值设定为1.06与0.2。

本发明相比于现有技术所产生的有益效果为：

本发明的自适应核密度估计算法无论是精度还是拟合程度都比传统的固定窗宽算法好，另外本发明提出的算法在多尺度下均具有良好的预测精度与拟合程度，而传统算法只能在小尺度下进行应用。

从原理层面上来看，了解气温的变化特征以及多时间尺度下各个区域的变化特点，有助于对气温变化趋势及其影响因素的深入理解，因此需要剖析地面气温观测资料的频次、数值大小、趋势等属性以及在多时间尺度下气候、位置对于气温的影响，进而能够深入进行分析与研究。本发明提出的算法可以很好的分析了我国地面气温观测资料的统计特性，为进一步研究地面气温观测资料提供理论基础。