确定天气状态的方法、特征数据库构建方法和装置与流程

1.本发明涉及环境科学领域，尤其涉及一种确定天气状态的方法、特征数据库构建方法和装置。


背景技术：

2.近年来，我国对越来越重视对天气型的判断。通过对比当前气象要素与历史气象要素，实现利用历史天气型来预测未来一段时间的天气型。传统判断天气型相似的技术途径是根据预报员经验对比历史天气型，进行主观分析，但是研究时缺乏对历史相似天气型的归纳总结，且分析结果存在较大个体差异。
3.目前，现有的天气型匹配算法均是提取天气图的全局特征进行天气图的相似匹配，相似度越高，天气状态越相近，使得研究结果客观性有了较大的提高，因此多次分析结果之间的差异较小。
4.但是，提取全局特征的计算量较大，导致处理时间较长，不能满足一些应用场景中的时效性要求。因此，亟需一种新的确定天气状态的方法，以减少处理时间，从而满足时效性要求。


技术实现要素：

5.为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种确定天气状态的方法、特征数据库构建方法和装置，可以减少处理时间，提高处理效率。技术方案如下：
6.根据本发明的一方面，提供了一种确定天气状态的方法，包括：
7.确定目标区域的目标点位，并获取所述目标点位的目标坐标信息；
8.基于所述目标坐标信息，确定多个第一参考点位的参考坐标信息，其中，所述多个第一参考点位均匀分布在所述目标点位的周围；
9.基于每个第一参考点位的参考坐标信息，获取每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据；
10.基于每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据，构建所述目标区域的目标气象要素特征向量；
11.基于所述目标区域的目标气象要素特征向量，确定所述目标区域的当前天气状态。
12.可选的，所述基于所述目标坐标信息，确定多个第一参考点位的参考坐标信息，包括：
13.基于所述目标坐标信息和至少一个预设坐标间隔，确定多个第一参考点位的参考坐标信息。
14.可选的，所述基于每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据，构建所述目标区域的目标气象要素特征向量，包括：
15.在所述多个第一参考点位中，确定多个第一参考点位对，每个第一参考点位对包
括两个第一参考点位，所述目标点位处于所述两个第一参考点位的中位；
16.基于每个第一参考点位对的任一预设气象要素的当前数据，构建目标气象要素特征向量的向量元素，得到所述目标区域的目标气象要素特征向量。
17.可选的，所述基于每个第一参考点位对的任一预设气象要素的当前数据，构建目标气象要素特征向量的向量元素，包括：
18.遍历每个第一参考点位对的每个预设气象要素，执行如下构建处理：
19.确定当前第一参考点位对的两个第一参考点位，并获取当前两个第一参考点位的当前预设气象要素的当前数据；
20.基于获取的当前数据，确定所述当前两个第一参考点位之间的当前预设气象要素的第一偏差数据；
21.基于所述第一偏差数据，构建目标气象要素特征向量的向量元素。
22.可选的，所述基于所述目标区域的目标气象要素特征向量，确定所述目标区域的当前天气状态，包括：
23.在特征数据库中，获取所述目标区域的多个历史时刻的第一历史气象要素特征向量；
24.基于所述目标气象要素特征向量和所述第一历史气象要素特征向量，确定至少一个目标历史时刻，所述至少一个目标历史时刻的历史气象要素特征向量与所述目标气象要素特征向量之间满足相似条件；
25.基于所述至少一个目标历史时刻，获取所述目标区域在所述至少一个目标历史时刻的历史气象数据；
26.基于所述历史气象数据，确定所述目标区域的当前天气状态。
27.可选的，所述当前数据包括连续多个时刻的数据，所述目标气象要素特征向量包含有所述连续多个时刻的气象要素特征；
28.所述基于所述目标气象要素特征向量和所述第一历史气象要素特征向量，确定至少一个目标历史时刻，包括：
29.基于所述连续多个时刻的数目，在所述多个历史时刻的第一历史气象要素特征向量中，多次获取连续所述数目个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，其中，每次获取的连续所述数目个历史时刻不同；
30.基于每次获取的连续所述数目个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，构建第二历史气象要素特征向量；
31.基于所述目标气象要素特征向量和每个所述第二历史气象要素特征向量之间的相似度，确定至少一个目标历史时刻序列，每个目标历史时刻序列包括连续所述数目个目标历史时刻。
32.根据本发明的另一方面，提供了一种应用于确定天气状态的特征数据库构建方法，包括：
33.确定目标区域的预设点位，并获取所述预设点位的坐标信息；
34.基于所述预设点位的坐标信息，确定所述预设点位的多个第二参考点位的参考坐标信息，其中，所述多个第二参考点位均匀分布在所述预设点位的周围；
35.基于每个第二参考点位的参考坐标信息，获取每个第二参考点位的多个预设气象
要素每个历史时刻的历史数据；
36.基于每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，并存储在特征数据库中。
37.可选的，所述基于所述预设点位的坐标信息，确定所述预设点位的多个第二参考点位的参考坐标信息，包括：
38.基于所述预设点位的坐标信息和至少一个预设坐标间隔，确定所述预设点位的多个第二参考点位的参考坐标信息。
39.可选的，所述基于每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，包括：
40.在所述预设点位对应的多个第二参考点位中，确定多个第二参考点位对，每个第二参考点位对包括两个第二参考点位，所述预设点位处于所述两个第二参考点位的中位；
41.基于每个第二参考点位对的任一预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量的向量元素，得到每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量。
42.可选的，所述基于每个第二参考点位对的任一预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量的向量元素，包括：
43.对于每个历史时刻，遍历每个第二参考点位对的每个预设气象要素，执行如下构建处理：
44.确定当前第二参考点位对的两个第二参考点位，并获取当前两个第二参考点位的当前预设气象要素的历史数据；
45.基于获取的历史数据，确定所述当前两个第二参考点位之间的当前预设气象要素的第二偏差数据；
46.基于所述第二偏差数据，构建当前历史时刻的第一历史气象要素特征向量的向量元素。
47.根据本发明的另一方面，提供了一种确定天气状态的装置，包括：
48.第一确定模块，用于确定目标区域的目标点位，并获取所述目标点位的目标坐标信息；基于所述目标坐标信息，确定多个第一参考点位的参考坐标信息，其中，所述多个第一参考点位均匀分布在所述目标点位的周围；
49.第一构建模块，用于基于每个第一参考点位的参考坐标信息，获取每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据；基于每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据，构建所述目标区域的目标气象要素特征向量；
50.第二确定模块，用于基于所述目标区域的目标气象要素特征向量，确定所述目标区域的当前天气状态。
51.可选的，所述第一确定模块，用于：
52.基于所述目标坐标信息和至少一个预设坐标间隔，确定多个第一参考点位的参考坐标信息。
53.可选的，所述第一构建模块，用于：
54.在所述多个第一参考点位中，确定多个第一参考点位对，每个第一参考点位对包括两个第一参考点位，所述目标点位处于所述两个第一参考点位的中位；
55.基于每个第一参考点位对的任一预设气象要素的当前数据，构建目标气象要素特征向量的向量元素，得到所述目标区域的目标气象要素特征向量。
56.可选的，所述第一构建模块，用于：
57.遍历每个第一参考点位对的每个预设气象要素，执行如下构建处理：
58.确定当前第一参考点位对的两个第一参考点位，并获取当前两个第一参考点位的当前预设气象要素的当前数据；
59.基于获取的当前数据，确定所述当前两个第一参考点位之间的当前预设气象要素的第一偏差数据；
60.基于所述第一偏差数据，构建目标气象要素特征向量的向量元素。
61.可选的，所述第二确定模块，用于：
62.在特征数据库中，获取所述目标区域的多个历史时刻的第一历史气象要素特征向量；
63.基于所述目标气象要素特征向量和所述第一历史气象要素特征向量，确定至少一个目标历史时刻，所述至少一个目标历史时刻的历史气象要素特征向量与所述目标气象要素特征向量之间满足相似条件；
64.基于所述至少一个目标历史时刻，获取所述目标区域在所述至少一个目标历史时刻的历史气象数据；
65.基于所述历史气象数据，确定所述目标区域的当前天气状态。
66.可选的，所述当前数据包括连续多个时刻的数据，所述目标气象要素特征向量包含有所述连续多个时刻的气象要素特征；
67.所述第二确定模块，用于：
68.基于所述连续多个时刻的数目，在所述多个历史时刻的第一历史气象要素特征向量中，多次获取连续所述数目个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，其中，每次获取的连续所述数目个历史时刻不同；
69.基于每次获取的连续所述数目个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，构建第二历史气象要素特征向量；
70.基于所述目标气象要素特征向量和每个所述第二历史气象要素特征向量之间的相似度，确定至少一个目标历史时刻序列，每个目标历史时刻序列包括连续所述数目个目标历史时刻。
71.根据本发明的另一方面，提供了一种应用于确定天气状态的特征数据库构建装置，包括：
72.第三确定模块，用于确定目标区域的预设点位，并获取所述预设点位的坐标信息；基于所述预设点位的坐标信息，确定所述预设点位的多个第二参考点位的参考坐标信息，其中，所述多个第二参考点位均匀分布在所述预设点位的周围；
73.第二构建模块，用于基于每个第二参考点位的参考坐标信息，获取每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据；基于每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，并存储在特征数据库中。
74.可选的，所述第三确定模块，用于：
75.基于所述预设点位的坐标信息和至少一个预设坐标间隔，确定所述预设点位的多个第二参考点位的参考坐标信息。
76.可选的，所述第二构建模块，用于：
77.在所述预设点位对应的多个第二参考点位中，确定多个第二参考点位对，每个第二参考点位对包括两个第二参考点位，所述预设点位处于所述两个第二参考点位的中位；
78.基于每个第二参考点位对的任一预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量的向量元素，得到每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量。
79.可选的，所述第二构建模块，用于：
80.对于每个历史时刻，遍历每个第二参考点位对的每个预设气象要素，执行如下构建处理：
81.确定当前第二参考点位对的两个第二参考点位，并获取当前两个第二参考点位的当前预设气象要素的历史数据；
82.基于获取的历史数据，确定所述当前两个第二参考点位之间的当前预设气象要素的第二偏差数据；
83.基于所述第二偏差数据，构建当前历史时刻的第一历史气象要素特征向量的向量元素。
84.根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
85.处理器；以及
86.存储程序的存储器，
87.其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行上述确定天气状态的方法或特征数据库构建方法。
88.根据本发明的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使计算机执行上述确定天气状态的方法或特征数据库构建方法。
89.本发明中，在对目标区域确定当前天气状态时，通过选取目标点位，以及均匀分布在目标点位周围的多个第一参考点位，获取每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据，构建相应的目标气象要素特征向量，从而根据该目标气象要素特征向量确定目标区域的当前天气状态。由于提取的是特定点位的特征，对于目标区域而言是具有代表性的局部特征，相较于提取全局特征的计算而言，减少了处理时间，提高了处理效率，可以满足一些应用场景中的时效性要求。
90.并且，在构建特征数据库时，通过相同的发明构思，选取预设点位以及均匀分布在预设点位周围的多个第二参考点位，获取每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建相应的第一历史气象要素特征向量并存储在特征数据库中，以便应用在上述确定天气状态的过程中。同样，相较于提取全局特征的计算而言，在构建特征数据库时计算复杂度降低，减少了处理时间，提高了处理效率。
附图说明
91.在下面结合附图对于示例性实施例的描述中，本发明的更多细节、特征和优点被
公开，在附图中：
92.图1示出了根据本发明示例性实施例提供的确定天气状态的方法流程图；
93.图2示出了根据本发明示例性实施例提供的参考点位示意图；
94.图3示出了根据本发明示例性实施例提供的另一参考点位示意图；
95.图4示出了根据本发明示例性实施例提供的第一参考点位对示意图；
96.图5示出了根据本发明示例性实施例提供的特征数据库构建方法流程图；
97.图6示出了根据本发明示例性实施例的确定天气状态的装置的示意性框图；
98.图7示出了根据本发明示例性实施例的特征数据库构建装置的示意性框图；
99.图8示出了能够用于实现本发明的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
100.下面将参照附图更详细地描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。
101.应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。
102.本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
103.需要注意，本发明中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
104.本发明实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
105.本发明实施例提供了一种确定天气状态的方法，该方法可以由终端、服务器和/或其他具备处理能力的设备完成。本发明实施例提供的方法可以由上述任一设备完成，也可以由多个设备共同完成，本发明对此不作限定。
106.下面将参照图1所示的确定天气状态的方法流程图，对该方法进行介绍。如图1所示，该方法可以包括如下步骤101-105。
107.步骤101，确定目标区域的目标点位，并获取目标点位的目标坐标信息。
108.在一种可能的实施方式中，当需要对目标区域的任一时刻或任一时段进行天气分型时，可以基于预先设置的点位确定规则，确定目标区域的目标点位及其目标坐标信息。
109.作为一种示例，点位确定规则可以是指，根据目标区域的经纬度范围，确定该目标区域的经纬度中心，并将该经纬度中心作为目标点位。
110.作为另一种示例，点位确定规则还可以是指，可以对目标区域预先设置目标点位，
当需要对目标区域进行天气分型时，获取该目标点位及其目标坐标信息。该目标点位可以具有代表性，从而基于该目标点位评估目标区域的天气状态。
111.本实施例对具体的点位确定规则不作限定。
112.步骤102，基于目标坐标信息，确定多个第一参考点位的参考坐标信息。
113.其中，多个第一参考点位均匀分布在目标点位的周围。
114.在一种可能的实施方式中，可以将目标点位周围的点位作为第一参考点位，并根据目标点位的目标坐标信息，以及目标点位与第一参考点位之间的相对关系，确定各个第一参考点位的坐标信息，作为参考坐标信息。
115.可选的，上述步骤102的处理可以如下：基于目标坐标信息和至少一个预设坐标间隔，确定多个第一参考点位的参考坐标信息。
116.作为一种示例，预设坐标间隔可以是指经纬度单位间隔。假设目标点位p0的目标坐标信息为(longi，lati)，其中longi是经度，lati是纬度，单位均为度。如图2所示的参考点位示意图，若第一个经纬度单位间隔为1度，则可以得到参考点位p11(longi-1度，lati+1度)、p12(longi，lati+1度)、p13(longi+1度，lati+1度)、p14(longi-1度，lati)、p15(longi+1度，lati)、p16(longi-1度，lati-1度)、p17(longi，lati-1度)、p18(longi+1度，lati-1度)；若第二个经纬度单位间隔为2度，则可以得到参考点位p21(longi-2度，lati+2度)、p22(longi，lati+2度)、p23(longi+2度，lati+2度)、p24(longi-2度，lati)、p25(longi+2度，lati)、p26(longi-2度，lati-2度)、p27(longi，lati-2度)、p28(longi+2度，lati-2度)。
117.作为另一种示例，预设坐标间隔可以是指距离间隔。如图3所示的参考点位示意图，若距离间隔为r1，则以目标点位为圆心、半径为r1的圆上的各个点位作为参考点位，并根据目标点位的目标坐标信息，计算得到参考点位的参考坐标信息；同理，若距离间隔为r2，则以目标点位为圆心、半径为r2的圆上的各个点位作为参考点位，并根据目标点位的目标坐标信息，计算得到参考点位的参考坐标信息。
118.步骤103，基于每个第一参考点位的参考坐标信息，获取每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据。
119.其中，上述预设气象要素可以包括以下任意多种：气压强度，风场水平分量，风场垂直分量，温度，位势高度。
120.在一种可能的实施方式中，上述预设气象要素的数据可以基于点位进行存储，每个点位上的气象要素数据可以用于表示该坐标位置上的各高度层的气象信息。例如，点位1的气象要素数据可以包括：地面层的气压强度、风场水平分量、风场垂直分量、温度，850hpa(百帕)的位势高度、风场水平分量、风场垂直分量、温度，700hpa的位势高度、风场水平分量、风场垂直分量、温度，500hpa的位势高度、风场水平分量、风场垂直分量、温度。
121.当需要对目标区域的任一时刻或任一时段进行天气分型时，可以获取每个第一参考点上存储的该时刻或该时段的上述多个预设气象要素的当前数据。
122.步骤104，基于每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据，构建目标区域的目标气象要素特征向量。
123.在一种可能的实施方式中，可以对步骤103中获取的预设气象要素的当前数据进行特征提取处理，并基于提取的特征构建特征向量，作为目标区域的目标气象要素特征向量，用于表示目标区域的气象特征。
124.可选的，上述步骤104的处理可以如下：
125.在多个第一参考点位中，确定多个第一参考点位对；基于每个第一参考点位对的任一预设气象要素的当前数据，构建目标气象要素特征向量的向量元素，得到目标区域的目标气象要素特征向量。
126.其中，参照图4示出的第一参考点位对示意图，每个第一参考点位对包括两个第一参考点位，目标点位处于这两个第一参考点位的中位。
127.在一种可能的实施方式中，在确定多个第一参考点位后，可以将其中目标点位处于中位、两个第一参考点位分别处于两端的一对第一参考点位，作为第一参考点位对，并确定多个第一参考点位对。
128.以一个高度层为例，对于每个第一参考点位对，可以获取两个第一参考点位上存储的多种预设气象要素的当前数据。对于每种预设气象要素，可以对这两个第一参考点位上该预设气象要素的当前数据进行提取特征的处理，由于目标区域内的气象要素具有一定的连续性且这两个第一参考点位均匀分布在目标点位的周围，可以将提取得到的特征作为目标区域的该预设气象要素的特征，并基于该特征构建相应的向量元素，得到该高度层的气象要素特征向量。
129.如图2中，第一参考点位对分别为：p11-p18、p12-p17、p13-p16、p14-p15、p21-p28、p22-p27、p23-p26、p24-p25，假设预设气象要素有4种，每个第一参考点位对可以分别构建每种预设气象要素的向量元素，则可以得到32维的气象要素特征向量。
130.对每个高度层均进行如上处理，得到每个高度层的气象要素特征向量后，按照高度层由低到高或由高到低的顺序进行排列，可以得到目标区域的目标气象要素特征向量。例如，假设高度层有4层，每层得到32维的气象要素特征向量，则可以得到128维的目标气象要素特征向量。
131.具体的，上述提取特征的处理可以是求取偏差值，相应的构建向量元素的处理可以如下：
132.遍历每个第一参考点位对的每个预设气象要素，执行如下构建处理：
133.确定当前第一参考点位对的两个第一参考点位，并获取当前两个第一参考点位的当前预设气象要素的当前数据；
134.基于获取的当前数据，确定当前两个第一参考点位之间的当前预设气象要素的第一偏差数据；
135.基于第一偏差数据，构建目标气象要素特征向量的向量元素。
136.如图2中，以第一参考点位对p11-p18为例，计算得到气压强度的偏差数据为press11-press18，作为向量元素x1，即x1＝press11-press18；计算得到风场水平分量的偏差数据为u11-u18，作为向量元素x2，即x2＝u11-u18；计算得到风场垂直分量的偏差数据为v11-v18，作为向量元素x3，即x3＝v11-v18；计算得到温度的偏差数据为tempr 11-tempr 18，作为向量元素x4，即x4＝tempr 11-tempr 18。
137.当然，上述提取特征的处理还可以是其他具体处理，例如求取均值，本实施例对此不作限定。
138.步骤105，基于目标区域的目标气象要素特征向量，确定目标区域的当前天气状态。
139.在一种可能的实施方式中，通过上述处理得到的目标气象要素特征向量，具有目标区域的气象要素的特征信息，对目标区域的天气状态具有代表性，因此可以对该目标气象要素特征向量进行识别处理，通过该目标气象要素特征向量识别目标区域的当前天气状态，也即是对目标区域进行天气分型。其中，天气分型是指对天气形势进行分类，天气形势包括低压后、高压内、均压区、辐合区等。
140.可选的，可以将目标气象要素特征向量与历史气象要素特征向量确定相似度，从而根据相似的历史气象要素特征向量所对应的天气状态来预估当前天气状态，具体处理如下：
141.在特征数据库中，获取目标区域的多个历史时刻的第一历史气象要素特征向量；
142.基于目标气象要素特征向量和第一历史气象要素特征向量，确定至少一个目标历史时刻，上述至少一个目标历史时刻的历史气象要素特征向量与目标气象要素特征向量之间满足相似条件；
143.基于至少一个目标历史时刻，获取目标区域在至少一个目标历史时刻的历史气象数据；
144.基于历史气象数据，确定目标区域的当前天气状态。
145.在一种可能的实施方式中，可以在特征数据库中预先存储目标区域的多个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，确定第一历史气象要素特征向量的具体过程将在另一实施例中介绍，本实施例在此不作赘述。
146.对目标区域的任一时刻的天气状态的评估过程，与对目标区域的任一时段的天气状态的评估过程有所不同，下面将分别进行介绍。
147.在对目标区域的任一时刻进行天气分型时，可以遍历特征数据库中的多个第一历史气象要素特征向量，分别将第一历史气象要素特征向量与目标气象要素特征向量计算余弦相似度，计算余弦相似度的公式如下：
[0148][0149]
式中，ssim为余弦相似度，x为目标气象要素特征向量，y为第一历史气象要素特征向量，分子为向量y与x的点积，分母为二者模的乘积。
[0150]
可选的，在进行上述余弦相似度计算之前，可以对目标气象要素特征向量和第一历史气象要素特征向量进行归一化处理，公式如下：
[0151][0152]
式中，new_z为归一化后的气象要素特征向量，z为归一化前的气象要素特征向量，μ为与气象要素特征向量相对应的各个预设气象要素在上述特征数据库中的均值，γ为与气象要素特征向量相对应的各个预设气象要素在上述特征数据库中的方差。
[0153]
对计算得到的余弦相似度进行排序，确定满足相似条件的目标历史气象要素特征向量。可选的，满足相似条件可以是指相似度最大，或者，还可以是指相似度大于设定阈值。本实施例对具体的相似条件不作限定。
[0154]
进而，可以基于该目标历史气象要素特征向量的历史时刻，获取相应的历史气象数据，从而基于该历史气象数据对目标区域的当前天气状态进行评估。若确定出多个目标
历史气象要素特征向量，可采用多个目标历史气象要素特征向量所对应的历史气象数据对目标区域的当前天气状态进行综合评估，本实施例对此不作限定。具体的评估方法可采用现有的算法，本技术不作详细介绍。
[0155]
上文介绍了对单个时刻的处理，下面将对任一时段的处理进行介绍。
[0156]
需要说明的是，本文中涉及的时段处理中，时段由多个连续的时刻构成。此时，预设气象要素的数据的当前数据包括连续多个时刻的数据，目标气象要素特征向量包含有连续多个时刻的气象要素特征。
[0157]
上述基于目标气象要素特征向量和第一历史气象要素特征向量，确定至少一个目标历史时刻的处理可以如下：
[0158]
基于该连续多个时刻的数目，在多个历史时刻的第一历史气象要素特征向量中，多次获取连续该数目个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，其中，每次获取的连续该数目个历史时刻不同；
[0159]
基于每次获取的连续该数目个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，构建第二历史气象要素特征向量；
[0160]
基于目标气象要素特征向量和每个第二历史气象要素特征向量之间的相似度，确定至少一个目标历史时刻序列，每个目标历史时刻序列包括连续数目个目标历史时刻。
[0161]
以该连续多个时刻的数目等于n为例，若单个时刻的气象要素特征向量为128维，则连续n个时刻对应的目标气象要素特征向量可以为n*128维。遍历上述特征数据库，多次获取连续n个时刻的第一历史气象要素特征向量进行拼接，得到多个n*128维的第二历史气象要素特征向量，即每个第二历史气象要素特征向量对应的时段不同、时长相同。
[0162]
进而，可以将维数相同的目标气象要素特征向量与第二历史气象要素特征向量进行相似度计算，确定满足相似条件的目标历史时段，即连续n个目标历史时刻，从而根据该目标历史时段对应的历史气象数据对目标区域的当前天气状态进行评估。具体处理与上文相同，此处不再赘述。
[0163]
本发明实施例中，在对目标区域确定当前天气状态时，通过选取目标点位，以及均匀分布在目标点位周围的多个第一参考点位，获取每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据，构建相应的目标气象要素特征向量，从而根据该目标气象要素特征向量确定目标区域的当前天气状态。由于提取的是特定点位的特征，对于目标区域而言是具有代表性的局部特征，相较于提取全局特征的计算而言，减少了处理时间，提高了处理效率，可以满足一些应用场景中的时效性要求。
[0164]
基于相同的发明构思，本实施例提供了一种应用于上述确定天气状态的特征数据库构建方法，该方法可以由终端、服务器和/或其他具备处理能力的设备完成。本发明实施例提供的方法可以由上述任一设备完成，也可以由多个设备共同完成，本发明对此不作限定。
[0165]
下面将参照图5所示的特征数据库构建方法流程图，对该方法进行介绍。如图5所示，该方法可以包括如下步骤501-504。
[0166]
步骤501，确定目标区域的预设点位，并获取预设点位的坐标信息。
[0167]
在一种可能的实施方式中，特征数据库中可以存储多个区域的特征数据，在对任一区域进行确定天气状态的处理时，可以调用该区域的特征数据。本实施例将以一个区域，
即目标区域为例进行介绍，其他区域同理。
[0168]
可以对目标区域预先设置待存储的点位，该点位可以基于与上述步骤101相同的点位确定规则进行选取。
[0169]
步骤502，基于预设点位的坐标信息，确定预设点位的多个第二参考点位的参考坐标信息。
[0170]
其中，多个第二参考点位均匀分布在预设点位的周围。
[0171]
可选的，步骤502的处理可以如下：基于预设点位的坐标信息和至少一个预设坐标间隔，确定预设点位的多个第二参考点位的参考坐标信息。
[0172]
步骤502的具体实施方式与上述步骤102相同，本实施例不再赘述。
[0173]
步骤503，基于每个第二参考点位的参考坐标信息，获取每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据。
[0174]
在一种可能的实施方式中，可以获取目标区域历史时段内多个预设气象要素的历史数据，并分别获取每个第二参考点位所对应的每个历史时刻的历史数据。例如，可以获取目标区域至少5年的历史数据，本实施例对具体的时间不作限定。
[0175]
步骤503的具体实施方式与上述步骤103中对单个时刻的处理同理，本实施例不再赘述。
[0176]
步骤504，基于每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，并存储在特征数据库中。
[0177]
可选的，构建第一历史气象要素特征向量的处理可以如下：
[0178]
在预设点位对应的多个第二参考点位中，确定多个第二参考点位对；
[0179]
基于每个第二参考点位对的任一预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量的向量元素，得到每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量。
[0180]
其中，每个第二参考点位对包括两个第二参考点位，预设点位处于两个第二参考点位的中位。
[0181]
具体的构建向量元素的处理可以如下：
[0182]
对于每个历史时刻，遍历每个第二参考点位对的每个预设气象要素，执行如下构建处理：
[0183]
确定当前第二参考点位对的两个第二参考点位，并获取当前两个第二参考点位的当前预设气象要素的历史数据；
[0184]
基于获取的历史数据，确定当前两个第二参考点位之间的当前预设气象要素的第二偏差数据；
[0185]
基于第二偏差数据，构建当前历史时刻的第一历史气象要素特征向量的向量元素。
[0186]
步骤504的具体实施方式与上述步骤104中对单个时刻的处理同理，本实施例不再赘述。
[0187]
在构建得到每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，可以将每个第一历史气象要素特征向量存储在特征数据库中，并且可以存储第一历史气象要素特征向量与历史时刻的对应关系。
[0188]
可选的，在将第一历史气象要素特征向量存入特征数据库之前，还可以进行归一化处理，具体处理与上文相同，本实施例不再赘述。
[0189]
本发明实施例中，在构建特征数据库时，通过与上一实施例相同的发明构思，选取预设点位以及均匀分布在预设点位周围的多个第二参考点位，获取每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建相应的第一历史气象要素特征向量并存储在特征数据库中，以便应用在上述确定天气状态的过程中。同样，相较于提取全局特征的计算而言，在构建特征数据库时计算复杂度降低，减少了处理时间，提高了处理效率。
[0190]
本发明实施例提供了一种确定天气状态的装置，该装置用于实现上述确定天气状态的方法。如图6所示的示意性框图，确定天气状态的装置600包括：第一确定模块601，第一构建模块602，第二确定模块603。
[0191]
第一确定模块601，用于确定目标区域的目标点位，并获取所述目标点位的目标坐标信息；基于所述目标坐标信息，确定多个第一参考点位的参考坐标信息，其中，所述多个第一参考点位均匀分布在所述目标点位的周围；
[0192]
第一构建模块602，用于基于每个第一参考点位的参考坐标信息，获取每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据；基于每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据，构建所述目标区域的目标气象要素特征向量；
[0193]
第二确定模块603，用于基于所述目标区域的目标气象要素特征向量，确定所述目标区域的当前天气状态。
[0194]
可选的，所述第一确定模块601，用于：
[0195]
基于所述目标坐标信息和至少一个预设坐标间隔，确定多个第一参考点位的参考坐标信息。
[0196]
可选的，所述第一构建模块602，用于：
[0197]
在所述多个第一参考点位中，确定多个第一参考点位对，每个第一参考点位对包括两个第一参考点位，所述目标点位处于所述两个第一参考点位的中位；
[0198]
基于每个第一参考点位对的任一预设气象要素的当前数据，构建目标气象要素特征向量的向量元素，得到所述目标区域的目标气象要素特征向量。
[0199]
可选的，所述第一构建模块602，用于：
[0200]
遍历每个第一参考点位对的每个预设气象要素，执行如下构建处理：
[0201]
确定当前第一参考点位对的两个第一参考点位，并获取当前两个第一参考点位的当前预设气象要素的当前数据；
[0202]
基于获取的当前数据，确定所述当前两个第一参考点位之间的当前预设气象要素的第一偏差数据；
[0203]
基于所述第一偏差数据，构建目标气象要素特征向量的向量元素。
[0204]
可选的，所述第二确定模块603，用于：
[0205]
在特征数据库中，获取所述目标区域的多个历史时刻的第一历史气象要素特征向量；
[0206]
基于所述目标气象要素特征向量和所述第一历史气象要素特征向量，确定至少一个目标历史时刻，所述至少一个目标历史时刻的历史气象要素特征向量与所述目标气象要素特征向量之间满足相似条件；
[0207]
基于所述至少一个目标历史时刻，获取所述目标区域在所述至少一个目标历史时刻的历史气象数据；
[0208]
基于所述历史气象数据，确定所述目标区域的当前天气状态。
[0209]
可选的，所述当前数据包括连续多个时刻的数据，所述目标气象要素特征向量包含有所述连续多个时刻的气象要素特征；
[0210]
所述第二确定模块603，用于：
[0211]
基于所述连续多个时刻的数目，在所述多个历史时刻的第一历史气象要素特征向量中，多次获取连续所述数目个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，其中，每次获取的连续所述数目个历史时刻不同；
[0212]
基于每次获取的连续所述数目个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，构建第二历史气象要素特征向量；
[0213]
基于所述目标气象要素特征向量和每个所述第二历史气象要素特征向量之间的相似度，确定至少一个目标历史时刻序列，每个目标历史时刻序列包括连续所述数目个目标历史时刻。
[0214]
本发明实施例中，在对目标区域确定当前天气状态时，通过选取目标点位，以及均匀分布在目标点位周围的多个第一参考点位，获取每个第一参考点位的多个预设气象要素的当前数据，构建相应的目标气象要素特征向量，从而根据该目标气象要素特征向量确定目标区域的当前天气状态。由于提取的是特定点位的特征，对于目标区域而言是具有代表性的局部特征，相较于提取全局特征的计算而言，减少了处理时间，提高了处理效率，可以满足一些应用场景中的时效性要求。
[0215]
本发明实施例提供了一种应用于确定天气状态的特征数据库构建装置，该装置用于实现上述特征数据库构建方法。如图7所示的示意性框图，特征数据库构建装置700包括：第三确定模块701，第二构建模块702。
[0216]
第三确定模块701，用于确定目标区域的预设点位，并获取所述预设点位的坐标信息；基于所述预设点位的坐标信息，确定所述预设点位的多个第二参考点位的参考坐标信息，其中，所述多个第二参考点位均匀分布在所述预设点位的周围；
[0217]
第二构建模块702，用于基于每个第二参考点位的参考坐标信息，获取每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据；基于每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量，并存储在特征数据库中。
[0218]
可选的，所述第三确定模块701，用于：
[0219]
基于所述预设点位的坐标信息和至少一个预设坐标间隔，确定所述预设点位的多个第二参考点位的参考坐标信息。
[0220]
可选的，所述第二构建模块702，用于：
[0221]
在所述预设点位对应的多个第二参考点位中，确定多个第二参考点位对，每个第二参考点位对包括两个第二参考点位，所述预设点位处于所述两个第二参考点位的中位；
[0222]
基于每个第二参考点位对的任一预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量的向量元素，得到每个历史时刻的第一历史气象要素特征向量。
[0223]
可选的，所述第二构建模块702，用于：
[0224]
对于每个历史时刻，遍历每个第二参考点位对的每个预设气象要素，执行如下构建处理：
[0225]
确定当前第二参考点位对的两个第二参考点位，并获取当前两个第二参考点位的当前预设气象要素的历史数据；
[0226]
基于获取的历史数据，确定所述当前两个第二参考点位之间的当前预设气象要素的第二偏差数据；
[0227]
基于所述第二偏差数据，构建当前历史时刻的第一历史气象要素特征向量的向量元素。
[0228]
本发明实施例中，在构建特征数据库时，通过与上面的实施例相同的发明构思，选取预设点位以及均匀分布在预设点位周围的多个第二参考点位，获取每个第二参考点位的多个预设气象要素每个历史时刻的历史数据，构建相应的第一历史气象要素特征向量并存储在特征数据库中，以便应用在上述确定天气状态的过程中。同样，相较于提取全局特征的计算而言，在构建特征数据库时计算复杂度降低，减少了处理时间，提高了处理效率。
[0229]
本发明示例性实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器。所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序在被所述至少一个处理器执行时用于使所述电子设备执行根据本发明实施例的方法。
[0230]
本发明示例性实施例还提供一种存储有计算机程序的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机程序在被计算机的处理器执行时用于使所述计算机执行根据本发明实施例的方法。
[0231]
本发明示例性实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被计算机的处理器执行时用于使所述计算机执行根据本发明实施例的方法。
[0232]
参考图8，现将描述可以作为本发明的服务器或客户端的电子设备800的结构框图，其是可以应用于本发明的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
[0233]
如图8所示，电子设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(rom)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(ram)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、rom 802以及ram 803通过总线804彼此相连。输入/输出(i/o)接口805也连接至总线804。
[0234]
电子设备800中的多个部件连接至i/o接口805，包括：输入单元806、输出单元807、存储单元808以及通信单元809。输入单元806可以是能向电子设备800输入信息的任何类型的设备，输入单元806可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元807可以是能呈现信息的任何类型的设备，并
且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元808可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元809允许电子设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙设备、wifi设备、wimax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
[0235]
计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理。例如，在一些实施例中，上述确定天气状态的方法或特征数据库构建方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到电子设备800上。在一些实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行上述确定天气状态的方法或特征数据库构建方法。
[0236]
用于实施本发明的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0237]
在本发明的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0238]
如本发明使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
[0239]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0240]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据
服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0241]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。