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公开(公告)号：CN112508237B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011312636.1
申请日：2020-11-20
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据分析的雨型区域划分方法。该方法包括获取待分析区域内各观测站点历史降雨数据，根据降雨数据划分场雨事件，所述降雨数据包括随时间变化的降雨量和降雨时间；构建雨型标准模板；基于所述雨型标准模板，利用DTW算法确定每一场雨事件的雨型；利用K‑means聚类分析对各观测站点的场雨事件的雨型进行聚类分析，得到待分析区域的雨型分区图。本发明进一步提供一种基于DTW的实时雨型预测方法。本发明通过深入挖掘气象站点的观测降雨数据，研究区域降雨的雨型规律，对于洪涝灾害预警和减灾措施制订有重要意义。
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公开(公告)号：CN112508237A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011312636.1
申请日：2020-11-20
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据分析的雨型区域划分方法。该方法包括获取待分析区域内各观测站点历史降雨数据，根据降雨数据划分场雨事件，所述降雨数据包括随时间变化的降雨量和降雨时间；构建雨型标准模板；基于所述雨型标准模板，利用DTW算法确定每一场雨事件的雨型；利用K‑means聚类分析对各观测站点的场雨事件的雨型进行聚类分析，得到待分析区域的雨型分区图。本发明进一步提供一种基于DTW的实时雨型预测方法。本发明通过深入挖掘气象站点的观测降雨数据，研究区域降雨的雨型规律，对于洪涝灾害预警和减灾措施制订有重要意义。
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