[发明专利]一种基于多维数据空间分割的相似台风快速匹配方法

权利要求书

1.一种基于多维数据空间分割的相似台风快速匹配方法，该方法包括以下步骤：

1)基于历史数据进行特征提取，其中，特征提取包括选择N条台风个例作为历史台风，对选定的每一条历史台风进行位置及移速移向特征的提取、环流场特征的提取以及环台风结构特征的提取，获得位置及移速移向特征向量ε_L、环流场特征向量ε_F和环台风结构特征向量ε_S：

其中，

ε_L＝[Lat₁ Lng₁…Lat_T Lng_T]^T (1)

ε_L代表由某一条历史台风路径上T个连续时次的经度和纬度信息组成的向量，其中Lat₁代表第1时次的纬度，Lng₁代表第1时次的经度；Lat_T代表第T时次的纬度，Lng_T代表第T时次的经度；

ε_F＝[Ug₁ Vg₁…Ug_T Vg_T]^T (2)

ε_F代表由某一条历史台风路径上T个连续时次的风场u、v分量计算得到指数组成的向量，其中Ug₁代表第1时次由u分量计算得到的平均值，其中Vg₁代表第1时次由v分量计算得到的平均值；Ug_T代表第T时次由u分量计算得到的平均值，其中Vg_T代表第T时次由v分量计算得到的平均值；

ε_S＝[S₍₁₎₁…S_(m)1…S_(1)T…S_(m)T]^T (3)

ε_S代表由特征点组成的特征向量，其中S₍₁₎₁…S_(m)1代表第1个时次的m个特征点，S_(1)T…S_(m)T代表第T个时次的m个特征点；

2)基于表征位置及移速移向的所有特征向量构建位置及移速移向特征空间：

3)基于台风位置及移速移向特征进行多维数据空间分割结构体构建——K-D树，将移速移向特征空间在K维空间内进行划分；

4)基于当前数据进行特征向量构建

当前台风的起始时次T_S，前推T-1个时次，构建当前位置及移速移向特征向量：

ε_LC＝[Lat_1C Lng_1C…Lat_TC Lng_TC]^T (5)

5)基于位置及移速移向进行相似台风搜索，该步骤包括：

基于当前特征向量、位置及移速移向数据结构体S_L，顺着结构体的树形组织架构，搜索最接近的特征向量；对比当前特征向量在K维上的值与节点阈值的值，若前者大于节点阈值，则进入左子空间进一步搜索，反之则进入右子空间，重复以上步骤直至搜索到Y_L条最接近的独立特征向量，输出特征向量对应的台风信息；

6)基于环流场信息进行相似台风筛选

根据Y_L条最接近的特征向量，选择对应的Y_L条环流场特征向量ε_F，重新构建环流场特征空间：

采用环流场特征空间构建环流场树形数据结构体S_F；基于当前特征向量ε_F，环流场结构体S_F，搜索Y_F条最接近的特征向量，输出对应的台风信息，其中Y_F≤Y_L；

7)基于台风结构信息的相似台风筛选

在路径搜索结果的基础上，根据Y_F条最接近的特征向量，选择对应的Y_F条台风结构特征向量ε_S重新构建台风结构特征空间：

采用台风结构特征空间构建台风结构树形数据结构体S_S，基于当前台风的台风结构特征向量ε_S和所构建的台风结构树形数据结构体S_S，搜索Y_S条最接近的特征向量，输出对应的台风信息，其中Y_S≤Y_F；

8)结果输出

输出的标准化台风信息进行还原运算，输出相似台风路径、强度及结构信息：