(19)中华 人民共和国 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 202111570454.9 (22)申请日 2021.12.21 (71)申请人 南京大学 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大 道163号 (72)发明人 杨修群　张昱培　孙旭光　陶凌峰　 房佳蓓　张志琦　王昱　 (74)专利代理 机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204 代理人 孟红梅 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 一种用于气候预测的异常相对倾向生成方 法与系统 (57)摘要 本发明公开了一种用于气候预测的异常相 对倾向生 成方法与系统。 对气候变量原始数据进 行时间平滑， 去除高频变率； 减去平滑数据的气 候态， 得到距平； 在此基础上， 根据目标频段， 选 择各时刻前期平均时段的长度， 定义相应的近期 异常背景； 减去近期异常背景， 去除低频变率， 得 到异常相对倾向； 对异常相对倾向建模并进行预 测， 将低频变率作为已知近期异常背景代入相 加， 实现对距平和原始场的预测。 本发明解决了 气候预测的时间边界和多尺度问题， 在时间序列 末端只需利用历史和当前数据提取目标频段信 息， 可突出已知近期异常背景上的较高频异常相 对倾向， 只需对异常相对倾向进行预测， 避免引 入预测低频变率产生的误差， 有效提升气候预测 的准确率和稳定性。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 114330850 A 2022.04.12 CN 114330850 A 1.一种用于气候预测的异常相对倾向生成方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： (1)对气候变量原 始数据进行时间平 滑， 去除高频变率； (2)减去平 滑数据的气候态， 得到距 平； (3)根据目标 频段， 选择各时刻前期平均时段的长度， 定义相应的近期异常背景； (4)从距平中减去近期异常背景， 去除低频变率， 得到异常相对倾向。 2.根据权利要求1所述的用于气候预测的异常相对倾向生成方法， 其特征在于， 所述步 骤(1)中获取的气候变量原始数据为日平均值时， 对逐日数据求旬(10日)或候(5日)平均， 去除天气尺度变率； 当获取的气候变量原始数据为月平均值时， 对逐月数据求季节平均， 去 除次季节变率。 3.根据权利要求1所述的用于气候预测的异常相对倾向生成方法， 其特征在于， 所述步 骤(3)的具体计算为： 以x[n]表示由步骤(2)得到的距平时间序列中任意n时刻的数据， 以r [n]表示x[n]的近期异常背景， 定义 为n时刻前期B个连续时刻数据的平均值： 式中w为权重系数， 满足 4.根据权利要求3所述的用于气候预测的异常相对倾向生成方法， 其特征在于， 所述步 骤(4)的具体计算为： 以y[n]表示异常相对倾向时间序列中任意n时刻的数据， y[n]等于距 平x[n]与近期异常背景r[n]的差值： 5.根据权利要求3所述的用于气候预测的异常相对倾向生成方法， 其特征在于， 用于计 算近期异常背 景的前期平均时段长度参数B根据异常相对倾向滤波器的振幅响应曲线 特性 选择， 针对不同B取值情况的振幅响应曲线特性 为： 当B＝1时， 振幅响应随周期增大而单调减小， 生成的异常相对倾向保留小于9样本/循 环的周期成分， 且对小于6样 本/循环的成分起到增强作用， 周期越短增强程度越大， 2样本/ 循环的最短周期成分振幅变为原来的两倍， 功率相应 变为原来的四倍； 当B＝2时， 振幅响应具有一个极大值， 生成的异常相对倾向保留小于13样本/循环的周 期成分， 对小于9样 本/循环的成分起增强作用， 对3至5样 本/循环的成分增强其功 率到原来 的两倍以上； 当B＝3时， 振幅响应具有一个极小值和一个极大值， 生成的异常相对倾向保留小于17 样本/循环的周期成分， 保持2样 本/循环的功 率不变， 对3至11.5样 本/循环的成分起增强作 用， 对4至7样本 /循环的成分增强其功率到原来的两倍以上。 6.一种基于异常相对倾向的气候预测方法， 其特征在于， 包括： 采用根据权利要求1 ‑5 任一项所述的用于气候预测的异常相对倾向生成方法， 获得预测因子与预测对象的异常相 对倾向； 利用预测因子与预测对象的异常相对倾向建立气候预测模型， 对未来的预测对象异常 相对倾向做出预测， 再将已知近期异常背 景代入相加， 实现对距平的预测， 进一步将气候态 代入相加， 实现对原 始场的预测。 7.一种用于气候预测的异常相对倾向生成系统， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114330850 A 2时间平滑模块， 用于对气候变量原 始数据进行时间平 滑， 去除高频变率； 距平计算模块， 用于减去平 滑数据的气候态， 得到距 平； 近期异常背景计算模块， 用于根据目标频段， 选择各时刻前期平均时段的长度， 定义相 应的近期异常背景； 以及， 异常相对倾向计算模块， 用于从距平中减去近期异常背景， 去除低频变率， 得到 异常相对倾向。 8.一种基于异常相对倾向的气候预测系统， 其特 征在于， 包括： 时间平滑模块， 用于对气候变量原 始数据进行时间平 滑， 去除高频变率； 距平计算模块， 用于减去平 滑数据的气候态， 得到距 平； 近期异常背景计算模块， 用于根据目标频段， 选择各时刻前期平均时段的长度， 定义相 应的近期异常背景； 异常相对倾向计算模块， 用于从距平中减去近期异常背景， 去除低频变率， 得到异常相 对倾向； 以及， 建模预测模块， 用于利用预测 因子与预测对象的异常相对倾向建立气候预测模 型， 对未来的预测对象异常相对倾向做出预测， 再将已知近期异常背 景代入相加， 实现对距 平的预测， 进一 步将气候态 代入相加， 实现对原 始场的预测。 9.一种计算机系统， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求 1‑5任一项所 述的用于气候预测的异常相对倾向生成方法。 10.一种计算机系统， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求6所述的基于 异常相对倾向的气候预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114330850 A 3