(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111270420.8 (22)申请日 2021.10.2 9 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 (72)发明人 陈儒　管文婷　邓增安　张翠翠　 陈阳　 (74)专利代理 机构 天津市北洋 有限责任专利代 理事务所 12 201 代理人 李丽萍 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 20/00(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于随机森林模型的海洋涡旋混合非 局地性预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于随机森林模型的海 洋涡旋混合非局地性的预测方法。 为了解决现有 方法中对拉格朗日平衡时间和涡旋速度大小二 者与混合非局地程度之间非线性关系研究不足 的问题， 本发 明通过计算涡 旋扩散率及涡旋扩散 率误差值、 基于标准差方法的所有自适应箱位置 处的拉格朗日平衡时间、 混合非局地椭圆、 涡旋 速度大小， 将拉格朗日平衡时间和涡旋速度大小 作为输入样 本， 将混合非局地程度大小作为输出 样本， 构建了随机森 林模型从而得到海洋混合非 局地程度预测值。 本发明有助于正确认识涡旋混 合非局地性在海洋和气候模拟与预报中的重要 程度， 为改进现有涡旋混合参数化方案提供了新 思路， 为进一步提高模式模拟和预报的准确性指 明了方向。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114021445 A 2022.02.08 CN 114021445 A 1.一种基于随机森林模型的海洋涡旋混合非局地性的预测方法， 其特征在于， 包括如 下步骤： 步骤1： 计算涡旋扩散率及涡旋扩散率 误差值， 包括： 首先， 部署拉格朗日数值粒子， 将海洋表层速度场数据插值在数值粒子所处的时空位 置处， 并利用四阶龙格 ‑库塔方法形成长时间序列的粒子 轨迹； 在每一条粒子轨迹上以不同时刻为起点、 截取固定时间长度的轨迹作为粒子准轨迹； 再使用K均值聚类算法(K ‑means)对所有粒子准轨 迹进行聚类， 得到自适应箱中心； 在每个自适应箱中心位置上计算随时间变化的涡旋扩散率κij(x, τ )， 式(1)中， u ′i(t1|x,t0)表示t1时刻特定方向i的涡旋剩余速度， 其中涡旋剩余速度代表 粒子速度和局地时间平均欧拉速度之差， (x,t0)表示特定准轨迹的初始位置和初始时间， τ 表示粒子平流的天数， < ·>L表示对经过自适应箱位置x处的所有准轨迹自相关函数积分求 平均值； 根据自助抽样法(Bootstrapping)对每个自适应箱得到的涡旋扩散率κij进行误差估 计， 即针对每天的涡旋剩余速度， 设置Nboot组重复实验， 每次实验随机选取该自适应箱内 Nsubset条准轨迹， 计算相应的涡旋扩散率； 进而利用Nboot个涡旋扩散率的标准差σboot来确定具有95％置信水平的涡旋扩散率误差 值error， 步骤2： 计算所有自适应箱位置处的拉格朗日平衡时间τeq； 步骤3： 计算混合非局地椭圆， 包括： 在每个自适应箱内， 截取从0时刻 到拉格朗日平衡时间τeq的所有准轨迹， 分别计算截取 后的所有准轨 迹上的经度和 纬度坐标平均值， 将其作为轨 迹质心； 利用公式组(3)构建 混合非局地椭圆， 公式组(3)中， 准轨迹坐标相对于轨迹质心的不同方向平均方差， 分别记为纬向方差 经向方差 和交叉方差 利用式(4)计算涡旋混合非局地 程度Sellipse， 式(4)中， 为混合非局地椭圆半长轴长， 为混合非局地椭圆半 短轴长； 步骤4： 计算涡旋 速度大小 urms， 式(5)中， u ’是纬向涡旋剩余速度， v ’是经向涡旋剩余速度； 步骤5： 利用随机森林模型 预测涡旋混合非局地 程度大小， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114021445 A 2步骤5‑1)确定原 始样本集 将步骤2得到的所有 自适应箱位置处的拉格朗日平衡时间τeq和根据步骤4得到涡旋速 度大小urms作为原始样本集中的输入特征样本； 将步骤3得到的涡旋混合非局地程度大小 Sellipse作为原始样本集中的输出响应样本； 该原始样本集中每个样本点均具有两个特征输 入值和一个响应输出值， 各样 本点互相独立； 对原始样 本集进行Z分数(Z ‑score)标准化， 在 原始样本集中， 随机选取a％的原始样本作为训练样本集， 以剩 余的(100 ‑a)％的原始样本 作为测试样本集； 步骤5‑2)利用训练样本集构建随机森林模型； 步骤5‑3)以测试样本集中的输入特 征样本值作为上述随机森林模型的输入； 步骤5‑4)对所述随机森林模型的输出值进行逆标准 化得到混合非局地 程度预测值。 2.根据权利要求1所述的预测方法， 其特征在于， 步骤2中， 利用标准差方法计算所有自 适应箱位置拉格朗日平衡时间， 包括以下步骤： 步骤2‑1)基于如式(2)所示的自适应箱位置x处的涡旋扩 散系数 诊断方程， 设τ1初 始值为1， τ2初始值为 τ1+N‑1， N是在粒子准轨 迹长度 τ0上截取的一段时间长度； 式(2)中， κij(x, τ )是关于粒子平流的天数τ和自适应箱位置x的特定方向i和j的速度自 相关函数在时间上的积分； 步骤2‑2)在时间τ1至 τ2上积分， 按照下述过程判断涡旋扩散率积分是否收敛： 判断τ2是否超过τ0， 若τ2<τ0， 则根据τ1至τ2这段时间对应的涡旋扩散率的平均值 求得 标准差std， 与对应这段时间内的涡旋扩散率误差值error 的最小值emin进行比较， 若std< emin， 则认为自适应箱位置x处的涡旋扩散率积分收敛， 且拉格朗日平衡时间τeq为τ1与τ2的 平均值； 若std≥emin， 则执行步骤2‑3)； 步骤2‑3)τ1和 τ2分别加1， 返回步骤2 ‑2)； 直至τ2超过τ0仍无法满足收敛的判断条件std< emin， 则认为自适应箱位置x的涡旋扩散率收敛性无法确定， 拉格朗日平衡时间也无法确定； 步骤2‑4)按照步骤2 ‑1)至步骤2 ‑3)得到所有自适应箱位置处的拉格朗日平衡时间。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114021445 A 3