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申请/专利权人：中科三清科技有限公司;陕西省环境监测中心站

摘要：本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于多维度气象数据的气象预测结果生成方法和装置，包括：获取目标区域内的各个气象站点的气象观测数据序列，在此基础上，分析每个气象观测数据序列的变化趋势指标，并根据变化趋势指标挖掘多个气象站点的数据之间的内在规律和关联关系，并与气象站点的位置信息相结合，最终生成气象预测结果。由此，实现提高气象预测结果的准确率。

主权项：1.一种基于多维度气象数据的气象预测结果生成方法，其特征在于，包括：获取目标区域内的多个气象站点中每个气象站点的气象观测数据序列，得到气象观测数据序列集合，其中，所述气象观测数据序列中的每个气象观测数据对应一个观测时间点；确定每个气象观测数据序列的变化趋势指标，并根据所述变化趋势指标对所述气象观测数据序列集合进行聚类，得到多个聚类簇和每个聚类簇的聚类中心；每个聚类簇中各个气象观测数据序列分别对应的气象站点组成一个气象站点组，将每个聚类簇的聚类中心所对应的气象站点确定为中心气象站点；获取目标区域的电子地图，以及通过电子地图中查询所述多个气象站点中每个气象站点的位置信息；对于每个气象站点组，根据每个气象站点的位置信息，确定各个气象站点与中心气象站点之间的距离，并将与中心气象站点之间的距离大于预设距离阈值的气象站点确定为偏离气象站点，将偏离气象站点从所述气象站点组中删除，得到更新气象站点组，所述更新气象站点组中各个气象站点分别对应的气象观测数据序列组成更新气象观测数据序列组；在所述电子地图确定每个更新气象站点组所对应的预测区域，得到多个预测区域；根据每个更新气象站点组所对应的更新气象观测数据序列组，生成对应的预测区域的气象预测结果；在所述电子地图确定每个更新气象站点组所对应的预测区域，得到多个预测区域之前，还包括：确定所述偏离气象站点与所述多个气象站点中其余的各个气象站点之间的距离，并根据距离从小到大的顺序，选取第一数量个气象站点组成所述偏离气象站点对应的临近气象站点组；分别确定所述偏离气象站点与所述临近气象站点组中每个气象站点的变化趋势指标之间的差值，得到第一数量个差值；若所述第一数量个差值中的各个差值均大于预设差值阈值，则将所述偏离气象站点判定为异常气象站点并生成表征所述异常气象站点的数据存在异常的提示信息，将所述提示信息发送至所述异常气象站点对应的检修终端；若所述第一数量个差值中存在至少一个差值小于或等于预设差值阈值，从所述临近气象站点组中选择差值最小的气象站点作为参考气象站点，并将所述参考气象站点所在的更新气象站点组确定为参考气象站点组，将所述参考气象站点组对应的更新气象观测数据序列组确定为参考气象观测数据序列组；将所述偏离气象站点加入所述参考气象站点组，得到更新参考气象站点组，将所述偏离气象站点对应的气象观测数据序列加入所述参考气象观测数据序列组，得到更新参考气象观测数据序列组；所述气象观测数据序列的变化趋势指标包括：气温变化趋势指标、风速变化趋势指标、降水量变化趋势指标和空气含水量变化趋势指标；所述根据所述变化趋势指标对所述气象观测数据序列集合进行聚类，得到多个聚类簇和每个聚类簇的聚类中心，包括：为所述气温变化趋势指标、风速变化趋势指标、降水量变化趋势指标和空气含水量变化趋势指标分别配置加权权重，所述加权权重是通过权重生成模型生成的，所述权重生成模型用于根据待预测气象类型生成每种变化趋势指标对应的加权权重；根据所述加权权重对所述气温变化趋势指标、风速变化趋势指标、降水量变化趋势指标和空气含水量变化趋势指标进行加权求和，得到气象变化趋势指标；根据所述气象变化趋势指标，对所述气象观测数据序列集合进行聚类，得到目标数量的聚类簇和每个聚类簇的聚类中心；所述在所述电子地图确定每个更新气象站点组所对应的预测区域，得到多个预测区域，包括：对于每个更新气象站点组，确定该更新气象站点组中每个气象站点的站点级别，并根据每个气象站点的站点级别，确定对应的最大预测半径；根据每个气象站点的最大预测半径，在所述电子地图中确定每个气象站点对应的预测子区域；确定每个更新气象站点组中各个气象站点分别对应的预测子区域的最小外接圆区域，得到每个更新气象站点组对应的最小外接圆区域；将所述最小外接圆区域与预先确定的多个气象预测最小区域进行匹配，得到与每个气象预测最小区域之间的匹配度，并将匹配度最高的气象预测最小区域作为每个更新气象站点组的预测区域。

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