[发明专利]基于谱聚类的终端区时序气象场景识别方法

权利要求书

1.一种基于谱聚类的终端区时序气象场景识别方法，其特征在于，包括：

获取机场本场能见度数据以及目标终端区计算范围内天气避让区数据；

定义并计算栅格化带权；即

计算范围栅格化；

为每一个栅格计算天气影响路线指数WIRI权重；

计算每个栅格的栅格化带权，计算栅格化带权，即

对于一条天气避让区数据，其栅格化带权为所有栅格的WIRI权重与其对应的栅格化带权乘积的总和，则将一条天气避让区数据表示为一个栅格化带权的值RSI，以使天气避让区数据集转换为RSI数据集；

形成时序RSI数据集与时序能见度数据集；

构建气象场景相似度矩阵；即

以改进的动态时间规整DTW时序度量算法对时序RSI数据集进行相似度度量，获取时序RSI相似度矩阵；

以曼哈顿距离度量对时序能见度数据集进行相似度度量，获取时序能见度相似度矩阵；训练用于识别气象场景的谱聚类模型，以获取最终时序气象场景识别结果；即

将气象场景相似度矩阵作为谱聚类的输入，在相似度矩阵上执行谱聚类，分别以2到8之间的整数作为谱聚类的聚类簇数参数；

所述形成时序RSI数据集与时序能见度数据集的方法包括：

按时间划分数据集，即

统计能见度数据集与RSI数据集涉及的日期，将每日从零点开始以2h为单位划分为12个时间片，作为所需识别的气象场景时间段；

构建时序RSI数据集，即

将RSI数据集对应到划定的时间片，并按时间顺序排序，形成时序RSI数据集；

时序RSI数据集标准化，即

若存在RSI数据连续缺失超过40分钟，则丢弃该条时序RSI数据；反之，以值0补充到缺失的RSI数据处，使时序RSI数据集完整；

对于包含RSI数据多于12个的单条时序RSI数据，循环的检测相邻时间间隔最小的两个RSI数据，移除其中时间靠后的一方，直至此条时序RSI数据集包含的RSI数据降至12个；

构建时序能见度数据集，即

将能见度数据集对应到标准化的时序RSI数据集对应的时间片中；缺失值以值0补充，多余的值删除。

2.如权利要求1所述的基于谱聚类的终端区时序气象场景识别方法，其特征在于，

所述获取机场本场能见度数据以及目标终端区计算范围内天气避让区数据 的方法包括：

确定目标终端区的计算范围，并确定计算范围四个顶点的经纬度信息；

收集并解码目标终端区天气避让区数据，即

将目标终端区天气避让区数据解析为十进制数据，根据计算范围四个顶点的经纬度信息，从解析后的天气避让区数据中提取出目标终端区计算范围的天气避让区数据；

天气避让区数据为带有时间信息的尺寸为1250*1250矩阵，将矩阵中缺失的元素以值255予以填充，值不在取值范围内的元素以值0予以修正，最终形成天气避让区数据集；

从航空例行天气报告METAR中提取机场本场能见度数据，即

根据通用METAR报格式规定从每条METAR报中提取能见度以及对应的时间信息，删除格式不正确的METAR报信息，值不在取值范围内的能见度以值9999修正，最终形成能见度数据集。