一种局部山地区域的相对湿度日变化基线的构建方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种数据处理方法，具体是一种局部山地区域的相对湿度日变化基线 的构建方法。
【背景技术】
[0002] -个区域的相对湿度是多因子综合作用的结果，是一个不确定的随机过程，其变 化规律相当复杂，影响因素间非线性程度相当高。湿度基本格局及变化，是多种自然地理条 件及其人为活动综合影响的结果。假设某片山地区域的湿度日平均变化遵从一定的规律， 反映这个规律的曲线就叫日变化基线，本发明就是有关构建这条基线的技术和方法。
[0003] 云南地处云贵高原，地形地貌复杂，海拔高差悬殊，相对湿度与气温和降水之间关 系密切，而气温和降水随海拔高度的不同差异很大。云南特殊的地理环境，形成了其宏观上 雨热同季、干凉同季，干湿季节明显的特点。但是从微观一点的角度上讲，其不同日期的相 对湿度变化也是有差异的。对数据进行对比分析，发现天气变化是存在一定周期性的规律 的，日观测数据有3-7d不等的上下波动规律，主要是西伯利亚的干冷空气和来自海洋的暖 湿空气的环流影响导致的。一般情况下，3-7d之内湿度的变化会维持在某一个比较稳定的 范围之内，不会出现突然降低或者升高的湿度变化，但是3-7d之后，或因为气流影响导致 云量变大太阳辐射减少，或导致降水等原因，使得湿度骤升，明显与之前的湿度并不在一个 变化曲线上。独特的天气变化规律，导致直接用湿度的均值来描述其变化规律，缺乏一定的 准确性，因此本研究提出了一种"湿度基线"模型来描述湿度的平均日变化规律。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种简单实用、描述准确的局部山地区域的相对湿度日变 化基线的构建方法，以解决上述【背景技术】中提出的问题。
[0005] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0006] -种局部山地区域的相对湿度日变化基线的构建方法，其特征在于，包括如下步 骤：
[0007] S1、将原始相对湿度数据以3-7d为一个小周期，分成多个相对湿度数据组，根据 目视和计算的方法去除掉异常相对湿度值，生成若干个小周期相对湿度数据组H。；
[0008] S2、用相对湿度数据组H。分别求出每个小周期的每一个所需时刻的平均相对湿度 值，生成相对湿度数据集合avg。；
[0009] S3、在每个小周期中，用每一天的相对湿度值与相应时刻的平均值avg。做减法，得 到每天每个所需时刻的距平值集合H1;
[0010] S4、在每个小周期中，把S2中每一天所有时刻的距平值集合H1总体做平均，得到 每天一个平均距平值avg 1;
[0011] S5、在每个小周期中，用原始的相对湿度数据Η。与平均距平值avg i相减，得到一个 每一天每个所需时刻的相对湿度接近平均曲线的相对湿度值H2;
[0012] S6、根据S5中所得出来的所有周期数据的H2，求出24h的平均相对湿度值avgH， 再以此做相对湿度日变化基线模型。
[0013] 作为本发明再进一步的方案：S3中H1为正值代表那天的相对湿度变化曲线在平 均相对湿度曲线上方，H 1为负值则代表那天的相对湿度变化曲线在平均相对湿度曲线下 方，H1的绝对值代表每个时刻的相对湿度值距离平均相对湿度值的距离。
[0014] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0015] 本发明利用计算机、卫星遥感和地理信息系统技术，模拟和表达任何时刻任何地 点的湿度及变化，可应用农业、林业、生态和自然灾害等领域，最大限度的消除了湿度变化 对均值的影响，更加准确的描述了湿度的日变化规律。
【附图说明】
[0016] 图1为本发明的方法流程图。
[0017] 图2为本发明实施例中云南省寻甸县5个月平均相对湿度avg。随时间变化曲线 图。
[0018] 图3为本发明实施例中相对湿度日变化基线模型Y的曲线图。
【具体实施方式】
[0019] 下面结合【具体实施方式】对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
[0020] 请参阅图1-3, 一种局部山地区域的相对湿度日变化基线的构建方法，包括如下步 骤：
[0021] S1、获得台站多年的地表相对湿度的历史日观测数据集合；该观测数据集合可以 以小时、半小时、15分钟等为时间间隔刻度，记录每天的观测值；一般要求数据集合中的每 天观测和记录的时刻是一致；多年历史观测数据可以是近30年的、20年、10年的、5年的或 1年的；利用计算机编程及程序、或者直接利用Excel工具，调入原始观测数据集合，再利用 spss软件进行聚类分析，再根据分类结果将原始相对湿度数据分成若干的3-7d不等的相 对湿度数据组，利用利用计算机编程及程序、或者直接利用Excel工具，画出其变化折线或 者散点图，利用目视去掉明显异常值，再以3倍标准差为标准，将每个时刻大于标准的值作 为异常值去除，生成新的待处理相对湿度数据组H。；
[0022] S2、利用计算机编程及程序、或者直接利用Excel工具，调入Sl中小周期相对湿度 数据组H。，计算每天观测时刻上的平均值avg。，本实验方案中，数据集合H。是按每天整小时 时刻进行观测和记录，则avg。有24个时刻的均值，如图1所示；
[0023] S3、将H。中的每天观测数据减去平均值avg。，得到每天的观察距平值集合H1;H 正值代表某天的相对湿度变化曲线在平均相对湿度曲线上方，H1为负值则代表某天的相对 湿度变化曲线在平均相对湿度曲线下方，H 1的绝对值代表每个时刻的相对湿度值距离平均 相对湿度值的距离；
[0024] S4、将S2中每一天24个时刻的H1总体做平均，得到每一天一个平均距平值avg 1;
[0025] S5、用原始每个时刻的相对湿度值H。减去相对应的当天的平均距平值avg i，得到 每天每一时刻相对湿度接近平均曲线的相对湿度值H2;
[0026] S6、再将氏按照时刻做平均，得到24小时的平均相对湿度值avgH。以avgH为样 本数据，在平均相对湿度avgH中的最高值的时刻分段，将数据分成两部分，分别建立自变 量时刻T和因变量相对湿度Y之间的模型。依据检验参数R2以及p值等，确定最佳回归模 型，以此作为日变化基线。
[0027] 本实施方案