(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210864008.7 (22)申请日 2022.07.22 (71)申请人 黄河水利委员会水文局 地址 450000 河南省郑州市城北路东12号 (72)发明人 刘珂　刘吉峰　曹大成　侯博　 邱淑会　 (74)专利代理 机构 郑州中鼎万策专利代理事务 所(普通合伙) 41179 专利代理师 孔祥平 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 16/2458(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种基于数据挖掘与天气分析结合的切变 线自动识别方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于数据挖掘与天气分 析结合的切变线自动识别方法， 解决了现有的风 矢量数据采集方法， 难以一次采集到气旋内多层 气体特征， 会对天气分析结果的精确性造成影 响 的问题。 本发 明采用多层风向测量装置能够一次 测得气旋的多层状态， 在分析时， 能够将所有的 等高层气旋的位移风向图进行对比分析， 得出气 旋整体位移风向图、 气旋前锋位移矢量、 气旋尾 部位移矢量、 气旋整体滞留时长， 为气旋的整体 研究提供重要数据指导， 降低了对气旋内不同层 间的气体的移速和方向的分析误差外在因素， 提 高了天气分析结果的精确性， 使得本发明在应用 后在为社会生活、 生产提供更好更早的天气指导 上具有重要意 义。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 115169236 A 2022.10.11 CN 115169236 A 1.一种基于数据挖掘与天气分析结合的切变线自动识别方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： S1~下载往期风矢量数据， 根据切 变线的定义， 对卷积神经网络CNN模型进行训练， 得 到切变线自动识别模型； S2~根据所要监测的地域的经纬度信息网格以及所要监测的高度， 在网格节点处设置 多层风向监测装置和地面监测站， 包括多个上下间隔设置的单层风向测量装置以及用以连 接相邻的单层风向测量装置的系绳 （11） ， 单层风向测量装置上设有定位器和风速传感器， 控制单层风向测量装置间隔5 min向地面监测站传达一次无线信号， 所有的单层风向测量装 置发生无线信号的时间节点相互错开， 地面监测站 根据接收到的无线信号与地面监测站所 处的节点夹角、 偏移方向建立多层的等高层风矢量模型； S3~将每一层的等高层风矢量数据集分别输入切变线自动识别模型， 自动识别出该等 高层的切变线， 并输出气旋、 切变线分布图表； S4~将切变线范围内的风矢量以及切变线的风矢量平行投影于XY平面上， 等到平行风 矢量， 将平行风矢量进行相加计算得 出等高层气旋的位移风向图； S5~将所有的等高层气旋的位移风向图进行对比分析， 得出气旋整体位移风向图、 气旋 前锋位移矢量、 气旋尾部位移矢量、 气旋整体滞留时长 。 2.如权利要求1所述的一种基于数据挖掘与天气分析结合的切变线自动识别方法， 其 特征在于， 所述步骤S1包括如下步骤： S101~选定研究时间段和研 究区域， 自动化下载对应 时间段和区域内的往期风矢量数据， 并从往期天气数据中提取 出等高层风矢量数据； S102~将往期等高层风矢量数据进行 标准化后， 获得 标准化数据集； S103~将标准化数据集再复制一份， 得到两份标准化数据集， 其中一份标准化数据集作 为训练数据集， 另一份标准 化数据集作为验证数据集； S104~根据气旋内的风向变换特征和切变线的定义， 对验证数据集内的全部气旋内的 变向风矢量以及切变线风矢量进行人工样本标注， 得到气旋变 向风矢量label数据库和切 变线风矢量 label数据库， 建立气旋变向风矢量样本标注库和 切变线样本标注库； S105~将验证数据集、 气旋变向风矢量样本标注库与卷积神经网络CNN模型结合， 获得 气旋变向风矢量判识模型， 以快速识别出气旋变向风矢量； S106~将训练数据集输入气旋变向风矢量判识模型， 气旋变向风矢量判识模型自动识 别出气旋变向风矢量， 并将识别出的气 旋变向风矢量以气 旋为单元， 结合经纬度信息网格， 输出气旋单 元风矢量数据表； S107~将气旋单 元风矢量数据表上的临近风矢量进行 叉乘， 得到气旋单 元叉乘数据集； S108~根据气旋单元叉乘数据集内的叉乘数据， 建立切变线判定阈值Td， 并根据判定阈 值Td， 从气旋单 元叉乘数据集中筛 选出切变节点； S109~对筛选出的切变节点进行相交切变线的检测， 消除相交切变线， 然后依次连接切 变节点， 得到自动识别出的切变线； S110~将自动识别出的切变线与切变线样本标注库进行对照， 若出现错误， 则 对上述步 骤进行一一检查， 修正错误后， 再次进行步骤S106~S110的循环， 直至自动识别出的切 变线 上的切变节点全部验证无误， 得到切变线自动识别模型。 3.如权利要求2所述的一种基于数据挖掘与天气分析结合的切变线自动识别方法， 其 特征在于， 所述步骤S107包括以下步骤： S1071~以“一个中心节点， 八个临近节点 ”的原则，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115169236 A 2对气旋单 元风矢量数据表进行分区， 得到若干个气旋风矢量分区数据表； S1072~将气旋风矢量分区数据表上的八个临近节点风矢量分别与中心节点风矢量进 行叉乘， 得到叉乘数据分区子集， 将所有的分叉乘数据分区子集进 行集合， 得到气旋单元叉 乘数据集。 4.如权利要求1 ‑3中任一项所述的一种基于数据挖掘与天气分析结合的切变线自动识 别方法， 其特征在于： 单层风向测量装置包括左右通透的通风筒 （1） ， 通风筒 （1） 内设有风速 传感器 （4） 和定位器 （3） ， 通风筒 （1） 的外壁上固定套设有气囊 （6） ， 气囊 （6） 内填充有氮气， 通风筒 （1） 的侧壁的顶部和底部均固定设有支架 （8） ， 支架 （8） 上固定设有球铰接机构， 球铰 接机构包括固定设在支架 （8） 上的球铰基座 （9） 和转动嵌设在球铰基座 （9） 上的铰接球 （10） ， 球铰基座 （9） 的球槽开口方向为远离通风筒 （1） 的风向， 铰接球 （10） 与系绳 （11） 的其 中一端固定连接 。 5.如权利要求4所述的一种基于数据挖掘与天气分析结合的切变线自动识别方法， 其 特征在于： 通风筒 （1） 的外壁左右两端均固定设有限位板 （5） ， 两个限位板 （5） 关于通风筒 （1） 的竖向等分面左右对称； 限位板 （5） 包括环形竖板和固定设在环形竖板外侧的环形挡沿， 环形竖板的内侧与通 风筒 （1） 的外壁固定连接， 环形 竖板和环形挡沿形成框型的限位结构； 气囊 （6） 的下部填充在两个限位结构之间， 气囊 （6） 的上部凸出到两个限位结构之间的 外部， 气囊 （6） 位于上 下两个支 架 （8） 之间； 支架 （8） 包括两个左右对称设置的L型杆， L型杆朝向通风筒 （1） 的一端与环形竖板固定 连接。 6.如权利要求5所述的一种基于数据挖掘与天气分析结合的切变线自动识别方法， 其 特征在于： 气囊 （6） 的外侧周面上等距离间隔设有若干个凸起的翼翅 （7） ， 翼翅 （7） 为三棱体 状的中空气囊结构， 翼翅 （7） 与气囊 （6） 相互连通。 7.如权利要求5或6所述的一种基于数据挖掘与天气分析结合的切变线自动识别方法， 其特征在于： 通风筒 （1） 的内壁底部固定 设有基台 （2） ， 基台 （2） 的在左右方向上的剖面结构 为等腰梯形结构， 且基台 （2） 的左端与通风筒 （1） 的左端平齐， 基台 （2） 的右端与通风筒 （1） 的右端平齐； 基台 （2） 内开设有上开口 的安装槽， 定位器 （3） 固定设在安装槽内； 风速传感器 （4） 的底部固定设在基台 （2） 的顶部 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115169236 A 3