专利名称：：一种基于历史相似性案例的海洋涡旋变化检测方法
技术领域：
：本发明涉及一种利用历史相似性案例对海洋涡旋变化进行定量检测的方法，属于信息
技术领域：
《
背景技术：
：目前，不同研究小组针对海洋涡旋变化问题采用了多种方法进行研究，概括起来主要有两种方法一是利用海洋水团间接研究涡旋的静态方法；二是通过研究海流的流向和流速来进行海洋涡旋特征分析的动力学动态方法。后者又主要有两种途径第一种是直接根据调查资料或遥感反演资料，结合常规的海洋分析方法来分析海洋涡旋、海流；第二种是对海流和涡旋进行数值模拟。前者通过研究水团的消长变化以及它的空间分布规律来间接反映海洋涡旋的消长和属性特征，具体研究和实例可以在以下文献中查到，范立群，李凤岐等，1989.南海北部海区水团分析.中国海洋大学学报，(Sl):169-178;[2]苏育嵩，李凤岐等.1996.渤、黄、东海水型分布与水系划分.海洋学报，18(6):1-6。后者细分为两类研究途径第一种途径是直接根据调查资料或遥感反演资料，结合常规的海洋分析方法来分析海洋涡旋、海流；第二种途径是对海流和涡旋进行数值模拟，比如对日本黑潮的深层环流数值模拟、对黑潮寿命的研究、利用POM的扩展模型来模拟夏季东海环流和相关的两个涡旋等，具体研究和实例可以参考一下文献[3]郭炳火，汤毓祥，陆赛英.1995.春季东海黑潮锋面涡旋的观测与分析，海洋学报，17(1):13-23;[4]郭炳火，葛人峰.1997.东海黑潮锋面涡旋在陆架水与黑潮水交换中的作用.海洋学报，1(6):;[5]H0GANP丄HURLBURTHE.1999.ImpactofdifferentwindforcingoncirculationintheJapan/EastSea.ProceddingsoftheCREAMS99InternationalSymposium.Fukuoka,Japan:KyQshQUniversity，124-127;[6]李荣凤，郭冬建，曾庆存.1995.冬季中国海涡旋和逆风海流的数值实验.热带海洋，14(2):1-9;[7]李燕初，蔡文理等.2003.南海东北部海域涡的季节和年际变化.热带海洋学报，5(22):61~70;[S]李徽翡，赵保仁.2001.渤、黄、东海夏季环流的数值模拟.海洋科学，25(1):28-32;[9]兰健，洪洁莉，李丕学.2006.南海西部夏季冷涡的季节变化特征.地球科学进展，11(21):1145U52。上述研究从不同侧面对海洋涡旋进行变化规律以及涡旋参数等的模拟和分析，取得了很多有价值的成果。但是这些方法各自都还存在着一定的局限性。比如数值模拟，虽然能连续地提供海洋涡旋不同时间的变数据，但受界条件的影响，不同的区域需要重新调参和运行，比较耗时；数学统计计,方法虽然一定程度上能给出某区域的时空分布和运动规律，但没有办法实现特定涡旋的检测；而海洋遥感的定量检测方法虽然能针对某种数据提取出海洋涡旋空间局部特征及参数信息，但无法分析和检测涡旋的发展趋势。因此，针对海洋涡旋变化的检测问题，仅靠上述一种方法不能全面地准确地进行检测，需要寻找一种能够综合上述多种方法的新思路。而采用历史上的相似案例进行当前问题的解决，具有简化知识获取、提高问题检测效率、改善检测质量、进行方法积累等优点。不仅能在无法了解现象发生规律的情况下，依靠足够多的历史数据实现现象的变化检测，而且可以有效地集成有关该现象以往所有的研究成果，通过适当的案例再组织实现更高层次的检测。因此，从方法论的角度看，采用历史相似性案例对海洋涡旋变化进行检测是一种面向问题的综合提取方法。
发明内容本发明的技术解决问题克服现有技术的不足，提供一种基于历史相似性案例的海洋涡旋变化检测方法，是一种简单省时可高效实现海洋涡旋变化检测方法。本发明的技术解决方案一种利用历史相似性案例对海洋涡旋变化检测方法，步骤如下步骤1:建立海洋涡旋变化历史案例表达模型，案例是针对现实世界中的问题，包含问题特征和结果描述集合，则案例表达模型是对现实世界问题特征和结果的抽象表达，这里具体指海洋涡旋的特征描述和变化结果的记录；步骤2:在所述案例表达模型基础上，根据原始遥感影像数据提取海洋涡旋案例数据，分为栅格和矢量两种格式，栅格数据主要作为案例背景图片，案例以矢量面状数据来表达，以备建库，案例数据是描述海洋涡旋的属性和空间数据；步骤3:采用粗糙集方法进行海洋涡旋变化案例的空间关系抽取；步骤4:在步骤2和步骤3的基础上构建海洋涡旋变化历史案例库，历史案例就是对己发生何题的记录，包括问题特征和结果描述，历史案例库则有上述案例组成，即海洋涡旋发展变化的情况；步骤5:进行海洋涡旋案例的相似性计算，相似性计算是计算目标案例与历史案例库中案例的相似性，目标案例是针对当前问题抽取的案例，这里是要检测发展变化的海洋涡旋对应的案例，相似性计算公式(1):<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>式中W(""为案例i，j之间空间关系的相似性系数；°。("一，")为案例i，j之间特征属性相似性系数；&(^('，>为案例i，j之间空间形态的相似性系数；W>、w2和^分别为上述Sr(c。M('.'力)、S。(c咖("))和S"c咖(,'J))的权重系数；步骤6:海洋涡旋变化案例的检测，具体步骤如下，(1)给定相似性阈值(例如可以选取O.7)，选取步骤5中计算的相似性系数大于相似性阈值的所有历史案例；(2)根据选取的历史案例结果，从中找出相似度较大的多个案例结果所对应的涡旋案例；所述的历史案例结果是海洋涡旋从一个时期到另一个时期的发展变化状况；(3)按照相似度大小的，将相似度划分为三个范围，即0.9-1.0，0.8-0.9，0.7-0.8,根据相似度范围的不同为对应选择的历史案例之结果赋予不同的权重，求出它们的加权平均值赋给目标案例，作为目标案例的结果。所述步骤1中案例表达模型的构建方法为构建的海洋涡旋变化案例表达模型是，Cas&;C.,说i,…，a力.,观〃…,观,,Kortexw—/(1)jW,么…《,'…yV;AM#均为自然数,'K(工),力,(工,2,力,…,(xr,;;r)〉'，式中i为案例的序号，2,…《，#为自然数；S,为案例i的空间形态描述集合，其中m》3，m为正整数，小括弧代表坐标对，共有m对，S,.是海洋涡旋面状对象边界的坐标集合，不同涡旋其坐标对数是不一样的；S4;，…，5M力，…私M为自然数，表示案例i各种属性指标，一共有M个；就,v5%"…，57"，J力,i^…yV，N为自然数，表示案例i与地理环境的各种空间关系指标，一共有N个；^We;s^—Korte^^代表历史案例发展变化的结果，即该海洋涡旋发展变化的具体状况，其中tl，t2表示海洋涡旋案例i的前后两个状态时间，"一"表示从时间tl到时间t2，Korte&,表示tl时刻涡旋案例i的结果状态，Korte;s^表示t2时刻涡旋案例i的结果状态；案例Case,是以上具体内容的集合。所述步骤3中采用粗糙集进行海洋涡旋变化案例的空间关系抽取的步骤如下a.建立海洋涡旋变化先验空间关系的粗糙集表达，具体以空间关系决策表形式给出；第一，选取影响海洋涡旋变化的特定空间关系，所述的特定空间关系为涡旋间的距离关系、涡旋间的方向关系和涡旋间的拓扑关系；第二，采用GIS空间计算方法进行海洋涡旋案例所选定的特定空间关系计算；第三，根据计算的特定空间关系结果构造海洋涡旋案例的空间关系决策表，决策案例，列的前一部分称为条件属性，代表各个空间关系指标，最后一列称为决策属性，其值为检测的属性;'b.对海洋涡旋变化案例空间关系决策表中的连续变量进行离散化；C.利用属性约简算法对步骤b得到的空间关系决策表进行空间关系约简，抽取影响目标案例结果的决定性空间关系，进而抽取空间关系决策规则。所述步骤《5..中.，.公式具体内容如下所释(在以下描述中案例i代表目标案例，案例j代表历史案例)公式(1)中&^一J的计算见公式(2)^一"11>*—，力)(2)式中h^为第k个特征属性的相似性权重，&(^(,,,))为案例i，j的第k个特征属性的相似性系数。公式(l)中&f(,》.))的计算主要包括空间方位，空间拓扑和空间距离的相似性计算。计算公式见公式(3)p一x&>(c—.,力)+w鄉xS鄉(c。—.》+"^S刷c—.,力)式中w&、w,。p和w^分别为权重系数；s&(一;^为两案例i，j之间空间方位关系的相似性系数；&"("一，力)为案例i，j之间空间拓扑关系的相似性系数；&"(^""为案例i，j之间空间距离关系的相似性系数。公式(3)中方位关系相似性计算采用Goyal提出的面状目标空间方位相似性计算方法，具体内容参考文献[IO]丁虹.2004，空间相似性理论与计算模型的研究.武汉大学博士学位论文.计算公式如下:,'r(C—、")—14、"式中A指目标案例i相对于参考目标(是指研究海区内，在涡旋i的缓冲区范围中已发生的，距离涡旋i时间上最近的涡旋)的方向；A指历史案例j相对于参考目标的方向；^rf(A，^)是指案例i，j的之间的方向距离。公式(3)中空间拓扑关系相似性计算时，采用在对应的拓扑关系的概念领域图上定量计算出具体的拓扑关系之间的相似性。可以根据公式(5)来计算拓扑关系的相似性系数6鄉(c咖("))=1^^(5)式中r叩o(o指目标案例i相对于参考目标(是指研究海区内，在涡旋i的缓冲区范围中已发生的，距离涡旋i时间上最近的涡旋)的拓扑关系；7bpo(y')指历史案例j相对于参考目标的拓扑关系；Z^7b;w[r叩o(;),Jb戶(_/)是指案例i，j的之间的拓扑关系距离。公式(3)中空间距离相似性计算采用公式(6):S—1W—《1(6)式中《指目标案例i相对于参考目标(是指研究海区内，在涡旋i的缓冲区范围中已发生的，距离涡旋i时间上最近的涡旋)的距离；《.指历史案例j相对于参考目标的距离；《-《表示两个场景两目标间的距离差，用绝对值符号来修正它们间的距离差为正值，On:^m^是指案例库中每个案例相对于参考目标距离值的最大值与最小值之差。公式(1)中&("一》))的计算方法取决于案例所呈现的具体状态。当案例对应的地学(空间)现象在空间形态上是以点、线、面甚至是比较复杂的空间形态组合出现，需要针对不同空间形态，采用不同相似性计算方法。对线状空间特征的案例，采用"基于重心的矢径序列相似性算法"，具体见参考文献[ll]杜云艳，苏奋振，讥天宇等.2005.基于案例推理的海洋涡旋特征信息空间相似性研究.热带海洋学报，24(3):19;对具有面状特征的空间案例，采用改进的"基于力学的多边形相似性算法"，具体参考文献[12]樊凌涛，吴思源，陈健.2003.基于力学的多边形相似性测度方法.上海交通大学学报，37(6):874877.本发明与现有技术相比的优点在于(1)本发明利用涡旋历史案例来探测当前涡旋的发展变化情况。与数值模拟方法相比，本发明采用构建历史案例模型避免了对海洋涡旋运动原理和发生机理的理解和探究，简化了知识获取过程，提高问题解决效率；与根据遥感资料结合常规分析方法分析海洋涡旋方法相比，本发明不仅可以获得遥感影像的状态数据同时可通过历史案例库获得历史上相关多时相数据，且是一种简单省时可以高效实现海洋涡旋变化检测的方法。(2)本发明构建的历史案例库具有自学能力，即每一个新的海洋涡旋抽取为案例后，得到其发展变化情况，然后将其作为新案例存入历史案例库。历史案例库的动态更新，使之可以对更多种复杂情况下的海洋涡旋变化做出检测，这在其他方法中是不存在的。图1为本发明方法的流程框图图2为本发明方法中海洋涡旋空间关系的粗糙集表达图；图3为本发明给出的数据以及在数据之上所识别出的涡旋示例图，其中图3a为海面高度差SSHA数据图，图3b为海流场流速数据图，图3c为海表温度SST数据图4为本发明实施例1中提取的南海涡旋案例栅格和矢量数据图，其中图4a为海流场数据，图4b为海面高度差，图4c为海表温度数据，图4d为涡旋矢量图5为地学现象内蕴空间关系规则的抽取流程。具体实施例方式如图l所示，本发明方法实现为首先根据海洋涡旋历史案例表达模型，在遥感数据基础上提取案例数据；之后通过粗糙集方法进行海洋涡旋内蕴空间关系的抽取，海洋涡旋空间关系粗糙集表达见附图2;在此基础上构建海洋涡旋变化案例库；最后通过相似性计算对海洋涡旋变化做出分析和检测。实施例1以中国南海区(其跨度大约为(T23°N、99°121°E，面积约为350万平方公里)2003年11月到2009年2月出现的海洋涡旋为研究对象。本实例的原始资料采用美国海军实验室(NavyResearchLaboratory,NRL)提供的1/32x1/32度的全球分层海洋数值模式模拟出的海洋要素场(海面高度差SSHA、海表温度SST和海流场Current)数据，该模式与多种卫星资料进行同化，主姜包括利用ENVISAT，GF0和JASON-1等进行海面高度差SSHA的同化，利用IR数据进行SST的同化。而本实例中所构建的案例则是从这三个要素场数据中经过专家识别获取到的，图3给出了数据以及在数据之上所识别出的南海涡旋的示例。(1)根据新建案例表达模型，针对该试验采用某一时刻海洋涡旋的空间形态及其相应的时空属性特征进行表达，具体内容如下Ca5^.=/7ft,A,A,A〃…爿s",〃,尸u厶〃"/rw'Zi'51〃,7b々〃,5"〃&,K。rtez"dZVr>,—K。rte^n5^7(7)2,…Atr，t2表示状态时间；"一"表示涡旋从时间tl到时间t2的变化过程。其中，具体包含涡旋案例标示号，涡旋图斑的周长(尸)，图斑面积(J)，涡旋类型";)，强度(A)，该时刻涡旋所处的状态(A)，阶段时间(A),该涡旋过程持续时间(A)。涡旋的产生发展往往与其所在区域物理海洋环境和其它的海洋现象有密切关系，基于已有的研究成果，本发明选择了4个海洋环境指标，是涡旋中心区域海表温度(6)，中心与外围温差(A),涡旋中心区域的地理经度(ZW,地理纬度(厶)；其次是涡旋的空间形态指标水平尺度(&),长轴长度(&)，短轴长度(&);最后是涡旋移动的速率(&)。以上共1^16个属性指标。同时选择5个空间关系指标涡旋开口区的地理方位("/rJ，涡旋主轴的移动方位("/r》，涡旋与研究海域目标案例(或者称目标涡旋)的一定缓冲区范围内己发生的—距离目标案例时间最近的涡旋之间的空间方向关系、空间距离关系("iA)和空间柘扑关系(7bp,)，这样共N-5个空间关系指标。最终要表达以及要检测的变换结果是对下一时刻该涡旋的强度，移动方向和速率进行探测。结合构建的案例库，其中案例个数!<=250。(2)海洋涡旋数据提取。根据原始遥感影像数据提取海洋涡旋案例数据，分为栅格和矢量两种格式数据，栅格数据主要作为案例背景图片，案例以矢量面状数据来表达，面状区域的边界坐标集合即为案例的空间形态S，不同涡旋坐标对m的取值不同。具体如图4所示，其中图4a为海流场数据，图4b为海面高度差，图4c为海表温度数据，图4d为涡旋矢量图。(3)基于粗糙集方法对涡旋案例空间关系进行抽取。公式(7)的表达模型中涉及到了多个地理环境指标以及空间方位关系指标，因此针对研究海区的海洋涡旋案例库构建时，需要先对海洋涡旋案例的这些指标进行抽取。用粗糙集进行地学现象的空间关系规则抽取，其必要条件是将地学现象的各种空间关系进行定量表达，并有效地转换成粗糙集方法数据处理的格式，图2是地学现象空间关系粗糙集表示的具体流程。由图可知地学现象空间关系的粗糙集表示分以下几步①空间关系选取；②空间关系定量描述；③构造空间关系决策表。用二维表格表示地学现象的空间关系后，即可以用粗糙集的方法来分析并抽取地学现象的主要空间关系规则。空间关系规则的抽取主要包含下面几个步骤。图5是用粗糙集方法进行地学现象内蕴空间关系规则的抽取流程。由图5可知，采用粗糙集方法进行地学现象内蕴空间关系规则抽取时，主要分为以下几步①空间关系的粗糙集表达；②利用粗糙集理论的离散化方法对得到的决策表进行离散化；③利用粗糙集的属性约简算法对离散化的地学现象的空间关系决策表进行空间关系约简，并形成最后的空间关系决策规则表；对最后的空间关系规则，还需要计算空间关系决策规则的覆盖度和置信度。涡旋对应的地理环境指标主要采用GIS的栅格分析算子进行，空间方位指标的获取采用基于栅格数据的面状目标间的方向关系计算方法来获取，具体实现时采用ArcMapVBA按照上述算法编程实现。(4)构建历史案例库。本实例选取中国南海区50个典型涡旋演变过程进行案例库构建。在案例数量已确定下为了精简案例库的数量，同时又不损失海洋涡旋真实的演变信息，本发明实例为每个海洋涡旋过程定义了5个典型的状态(产生、发展、稳定、减弱和消亡)，每个典型状态对应于一个历史案例。历史案例库见表1(50个过程对应250个案例)。表中一行代表一个案例阶段，每五行构成一个过程案例，列对应案例表达模型中的各个指标。为了进行该方法验证，随机从历史案例库选取10个涡旋过程作为测试案例(50个案例，即为我们要检测的目标案例，表略)，进行涡旋强度、移动方向以及移动速率的检测及精度评价。表t南海区域2003-2009年'海洋祸旋变化案例库v，…"暖满^29一无^…^暖祸^13.264>，西^P…十，511746卿9H，3"暖涡^东']一+'-t力4一暖祸^...西一'…i35一暧祸p-國无+，一,'■94，5*，》，冷^p23.4无p…"7+，2一)令祸^1，*23腦7P东南^…一S一2一冷祸^17J5，无^…^9一2一冷涡^南p…wIO一2一冷祸p南—，…+，…一…+，">，…+，…i，…p…+、…^…+，~24^浙暖祸—i东^，暖祸"西*3…命，、，暖祸^2認W2713391.7^，暧祸一15.974西南—，…一2，，暖涡v1西南'3…,]注该表中字段的单位分别为强度(A-):厘米；滴旅中心区域海表温度度；祸旋图斑的周长(月米，图S面积(/))平方米"-'(5)历史案例库构建之后，按照相似性计算公式和算法进行相似性历史案例的抽取和变化结果探测。在进行整体相似性计算之前，需要分别对属性和空间关系相似计算中各指标的权重进行设定。其中，对属性指标依据该领域以往的研究成果来确定各指标对海洋涡旋检测结果的影响程度，计算时设置如下^:(0.05)，,(0.05)，wAl:(0.1),Wa2:(0.1),:(0)'wA4:(0.15),wA5:(0.05)，而海洋涡旋所对应的环境背景场描述指标权重设置如下wF,:(0.05),wF2:(0.05)，:(0.05)，(0.05),wDirl:(0.025),(0.025),wDir3:(0.025)，wDlsl:(0.05),wTopl:(0.05),wSp:(0.05),ws,:(0.025),wS2:(0.025),wS3:(0.025)。计算公式(7)中符号属性的确定，如果是涡旋类型(A)和该时刻涡旋所处的状态(A)，计算相似度时，当查询在该类属性上的取值等同或属于案例在该类属性上的取值时，其相似度为1，否则相似度为0。确定数值型属性涡旋图斑的周长(,)，图斑面积(力)，强度(A)，阶段时间(A)，该涡旋过程持续时间(A)，涡旋中心区域海表温度(A)，中心与外围温差(A),涡旋中心区域的地理经度(Zo)，地理纬度(厶)，涡旋与研究区域一定缓冲区范围内已发生的距离涡旋时间最近的涡旋之间的空间距离(仍、)，涡旋移动的速率(&);以及涡旋的空间形态指标水平尺度(&),长轴长度(&)，短轴长度(&)，计算相似度时，先得到两个案例的对应的指标值之差的绝对值，然后除以该指标所对应的所有指标值'取值范围酌方法来进行距离规范化，然后用1减去该值即为该指标的相似度。如涡旋图斑的周长(尸)相似性计算公式为V—力,1-,J",1.,^(c。M(,，狄为目标案例1与历史案例J的周长相似度，S为目标案树i的周长，A为历史案例j的周长，MoxP为案例库中所有案例周长的最大值，Mz'为案例库中所有案例周长的最小值。其他几个数值型属性值相似性计算方法相同。涡旋主轴的移动方位(历>》，以及涡旋与研究区域一定缓冲区范围内己发生的距离该涡旋时间最近的涡旋间的空间方向关系("/n)用公式(4)来计算。涡旋与研究区域一定缓冲区范围内已发生的距离该涡旋时间最近的涡旋之间的空间拓扑关系(7b^)用公式(5)来计算。间关系s,(ea—.』的计算公式如下7—+夕D,'.tl(Co.'e(,V))*+^Vopl(C鹏(,.,力)*Wr<ipl_+W脂+W鹏+W服+特征属性<。^,,、、的计算公式如下+&(Ca(U))、+5浑,力)、Al十SA2(C裤J))*^A2+s^c—力)*WA3+sA4(Cas《,.j》*WM+s浑,力)*+sf1(c。s《,y》*WFip__+i^Sl(C—'J))S1+&2(C"(ij'))S2+&3(C—力)S3_由于空间形态我们采用三个指标来描述，他们的计算采用属性相似性计算方法，因此公式(1)中W3=0，的计算合并到中。最后综合上面的计算结果，求出目标案例i与历史案例j的相似度。相似性计算公式具体如下=sr(c—，力)*m+s。(c—,,))*w2M为空间关系权重，w2为特征属性权重，w2=0.6。因为计算量很大，所有过程都是用程序实现的。本发明测试中相似性抽取的阈值设为70%，获取历史相似案例后进入检测的最后环节，根据相似性阈值划分的三个范围，需要对抽取出的历史案例赋予不同的权重，按照相似性值的大小分别给以不同的值，具体设置为当相似性取值在时为0.5。检索出相似度在规定阈值范围内的相似案例集合后，就可以根据这些相似案例，通过求出对应检测项的加权平均值作为目标案例的检测项的值。例如要检测目标案例i，通过上面的相似性计算，求出相似度在范围内的是历史案例j3，那么目标案例i的涡旋强度(A2)检测值计算公式为目标案例i的移动方向(Mdir)检测值计算公式为目标案例i的移动速率(Msp)检测值计算公式为-具体计算结果分别见表2、表3和表4。表中每一行代表一个要检测的海洋涡旋过程，"检测值"列对应的是某个阶段该海洋涡旋的强度、移动方向和移动速率的检测值，检测精度是指检测值与实际值相比较的准确程度。表2强度检测结果及精度表^<table>tableseeoriginaldocumentpage14</column></row><table>注强度(A)单位为米。《'表3賴动方向检测錄茱及精度表案例号检测值C诚3实际值检浏铕度检猁值(稳定〕实蹄检测精度检鹏实际值检测精度检浏值c消亡〕实际值检浏糈度平均精度11北(76.51)东北(55.35)88.24%北(77.76)北〔97.35)89.12K北(90.58)北"8.95)93.5狄北(肌95)西北(125,73)扣.12肌2欲16北北(111,44)79.57豕北(TO.，6)东北(39.m78.12K北(幼.12)西北(143,24)74.9龙北(95.47〕东北(45.57)72.28KT6.23W20西北(112.53〕西北(12"8)95.5挑北(瓜62)北]></math></maths>式中Sr(Case(i，j))为案例i，j之间空间关系的相似性系数；Sa(Case(i，j))为案例i，j之间特征属性相似性系数；Ss(Case(i，j))为案例i，j之间空间形态的相似性系数；w1、w2和w3分别为上述Sr(Case(i，j))、Sa(Case(i，j))和Ss(Case(i，j))的权重系数；步骤6海洋涡旋变化案例的检测，具体步骤如下，(1)给定相似性阈值，选取步骤5中计算的相似性系数大于相似性阈值的所有历史案例；(2)根据选取的历史案例结果，从中找出相似度较大的多个案例结果所对应的涡旋案例；所述的历史案例结果是海洋涡旋从一个时期到另一个时期的发展变化状况；(3)按照相似度大小的，将相似度划分为三个范围，即0.9-1.0，0.8-0.9，0.7-0.8，根据相似度范围的不同为对应选择的历史案例之结果赋予不同的权重，求出它们的加权平均值赋给目标案例，作为目标案例的结果。2、根据权利要求1所述的利用历史相似性案例对海洋涡旋变化检测方法，其特征在于所述步骤1中案例表达模型的构建方法为构建的海洋涡旋变化案例表达模型为，Case尸/X.'5M",…，5M力',5"/力'，…，57",Korte;r"i—Korte;r仏.7(1)戸二么…AV戶入么i=7,《"W;J,见#均为自然数,-5,,),力"2,乂2)，...，(<,;0},式中i为案例的序号，/=/,《，^为自然数；Si为案例i的空间形态描述集合，其中ra》3，m为正整数，小括弧代表坐标对，共有m对，S,是海洋涡旋面状对象边界的坐标集合，不同涡旋其坐标对数是不一样的；&仏，…,SA'，J':力《…私M为自然数，表示案例i各种属性指标，共M个；邻,，5%,…，51，…V，N为自然数，表示案例i与地理环境的各种空间关系指标，共N个；&r&jw—^rtex^代表历史案例发展变化的结果，即该海洋涡旋发展变化的具体状况，其中tl，t2表示海洋涡旋案例i的前后两个状态时间，"表示从时间tl到时间t2，Korfe^"表示tl时刻涡旋案例i的结果状态，Rrtay②.表示t2时刻涡旋案例i的结果状态案例Case,是以上具体内容的集合。3、根据权利要求l所述的利用历史相似性案例对海洋涡旋变化检测方法，其特征在于所述步骤3采用粗糙集进行海洋涡旋变化案例的空间关系抽取的步骤如下a.建立海洋涡旋变化先验空间关系的粗糙集表达，具体以空间关系决策表形式给出；第一，选取影响海洋涡旋变化的特定空间关系，所述的特定空间关系为涡旋间的距离关系、涡旋间的方向关系和拓扑关系；第二，采用GIS空间计算方法进行海洋涡旋案例所选定的特定空间关系计算；第三，根据计算的特定空间关系结果构造海洋涡旋案例的空间关系决策表，决策表中行代表海洋动态涡旋历史案例，列的前一部分称为条件属性，代表各个空间关系指标，最后一列称为决策属性，其值为检测的属性；b.对海洋涡旋变化案例空间关系决策表中的连续变量进行离散化c.利用属性约简算法对步骤b得到的空间关系决策表进行空间关系约简，抽取影响目标案例结果的决定性空间关系，进而抽取空间关系决策规则。4、根据权利要求l所述的利用历史相似性案例对海洋涡旋变化检测方法，其特征在于所述步骤5中，在以下描述中案例i代表目标案例，案例j代表历史案例，'.力)的计算见公式"为<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>式中M^为第k个特征属性的相似性权重，S^。一,力)为案例i，j的第k个特征属性的相似性系数；&(0^(,,,))的计算包括空间方位，空间拓扑和空间距离的相似性计算，公式如下XS";""；，.、、+W』X<SW(-w;;、、+WW;,*S^<formula>formulaseeoriginaldocumentpage0</formula>式中w^、w,。p和w&分别为权重系数；Sw。一，为两案例i，j之间空间方位关系的相似性系数；&^^(〃))为案例1，j之间空间拓扑关系的相似性系数；&"(0^('，力)为案例i，j之间空间距离关系的相似性系数；公式(3)中方位关系相似性计算公式如下式中A目标指案例i相对于参考目标的方向，所述的参考目标是指研究海区内，在涡旋i的缓冲区范围中巳发生的，距离涡旋i时间上最近的涡旋；^指历史案例j相对于参考目标的方向；^"。"A)是指案例i，j的之间的方向距离；乂,、系数么、式(3)中空间拓扑关系相似性计算时，根据公式(5)来计算拓扑关系的相似性式中7b;w(0指目标案例i相对于参考目标的拓扑关系，所述的参考目标是指研究海区内，在涡旋i的缓冲区范围中已发生的，距离涡旋i时间上最近的涡旋；7bpo(力指历史案例j相对于参考目标的拓扑关系；Zte7bpo[7b戶(a7b;w(力是指案例i，j的之间的拓扑关系距离；公式(3)中空间距离相似性计算采甩公式(6):<formula>formulaseeoriginaldocumentpage0</formula>式中《指目标案例i相对于参考目标的距离，所述的参考目标是指研究海区内，在涡旋i的缓冲区范围中已发生的，距离涡旋i时间上最近的涡旋；4指历史案例j相对于参考目标的距离；《.-《.表示两个场景两目标间的距离差，用绝对值符号来修正它们间的距离差为正值，Or/g/w"/,是指历史案例库中每个案例相对于参考目标距离值的最大值与最小值之差。全文摘要本发明是基于历史相似性案例对海洋涡旋变化进行检测的技术，所属领域是信息
技术领域：
。本发明主要用于海洋涡旋的定量变化检测，其实现技术方案是，首先在海洋涡旋案例表达模型基础上，结合利用粗糙集方法抽取的涡旋时空特征关系构建历史案例库，之后通过当前案例与历史案例相似性计算得到与当前案例最相似的历史案例，根据历史案例的情形对当前涡旋案例的变化做出检测。本发明与现有的通过海洋水团和动力学动态分析方法研究涡旋变化相比，更加简单灵活，并且历史案例库可以动态更新具有自学能力，可快速适应具有复杂时空特征的海洋涡旋，从而进行更合理准确的变化检测。文档编号G01C13/00GK101644572SQ200910086690公开日2010年2月10日申请日期2009年6月24日优先权日2009年6月24日发明者周成虎,杜云艳,杨新忠,王丽敬,齐光雅申请人:中国科学院地理科学与资源研究所