[发明专利]基于半正态模型的台风关键参数提取方法

摘要

本发明公开了一种基于半正态模型的台风关键参数提取方法，本发明将台风历史数据输入到计算机中，计算机选取与台风高发区域相对应的地图数据中的任一点为模拟点，做出模拟圆，从而得到经过模拟圆的台风关键参数；计算半正态模型特征参数，得到A_l的台风关键参数的半正态模型特征参数，A_R的台风关键参数的半正态模型特征参数。本发明具有可以准确提取台风的关键参数，为进一步研究台风强度、台风路径和台风对人民生活影响奠定了可靠基础；为台风风能的利用提供可靠数据基础的特点。

主权项

一种基于半正态模型的台风关键参数提取方法，其特征是，包括如下步骤：(1‑1)将台风历史数据输入到计算机中，计算机选取与台风高发区域相对应的地图数据中的任一点为模拟点(1)，以模拟点为圆心，R为半径做模拟圆(2)，将经过模拟圆的台风的中心气压差Δp、台风移动方向、台风移动速度V_T设为所述模拟点的台风关健参数；(1‑2)样本划分：计算机用公式计算台风中心气压差Δp、台风移动方向和台风移动速度V_T的频率；其中，x为台风中心气压差、台风移动方向或台风移动速度V_T的任一个样本值，N为台风中心气压差、台风移动方向或台风移动速度V_T的样本总数量，f为台风中心气压差、台风移动方向或台风移动速度V_T的频率；计算机画出台风中心气压差Δp、台风移动方向和台风移动速度V_T的概率分布直方图；(1‑2‑1)选择各个概率分布直方图的分界点：台风移动速度的直方图选择双正态分布的第二个分布的均值θ作为半正态模型的第一个分界点；以分界点θ为界，将台风移动方向划分为左半区与右半区；将左边区直方图的峰值v_pmax作为左边概率分布的分界点，将右边区直方图的峰值v_pmax作为右边概率分布的分界点；计算机选择台风中心气压差Δp、台风移动方向直方图的峰值v_pmax作为概率分布的分界点；(1‑2‑2)对各个概率分布直方图均进行下述处理：以分界点为界，将台风中心气压差Δp、台风移动方向的直方图划分为左、右两个半区，得到左半区样本集合A_l＝{x_l|x≤V_pmax，x∈A}和右半区样本集合A_r＝{x_r|x＞V_pmax，x∈A}；将台风移动速度直方图划分为左一区、左二区、右一区、右二区四个半区；其中，A为台风中心气压差样本集、台风移动方向样本集或台风移动速度V_T样本集，X_l为A_l的任一个样本值，x_r为A_r的任一个样本值；(1‑3)分别构造每个半区的对称映像样本集，构造得到半正态模型：设定A_l′＝{x_l′|x_l′＝2V_pmax‑x_l，x_l∈A_l}为A_l＝{x_l|x≤V_pmax，x∈A}的对称映像样本集，A_l与A_l′组成第一半正态模型；设定A_r′＝{x_r′|x_r′＝2V_pmax‑x_r，x_r∈A_r}为A_r＝{x_r|x＞V_pmax，x∈A}的对称映像样本集，A_r′和A_r组成第二半正态模型；设定A_L为左半区对称化样本概率密度集，A_R右半区对称化样本概率密度集；其中，A_R＝A_r∪A_r′，A_L＝A_l∪A_l′；(1‑4)计算半正态模型特征参数：利用参数估计方法计算获得A_L的风速数据的期望值μ_L与标准差δ_L，A_R的风速数据的期望值μ_R与标准差δ_R；得到A_L的台风关键参数的半正态模型特征参数A_R的台风关键参数的半正态模型特征参数其中，p为比例系数，p＝m_l/(m_l+m_r)，m_l为左区域台风关键参数样本数量，m_r为右区域台风关键参数样本数量，N表示正态分布，(p，1]和[0，p]为比例系数的区间。