[0001] 本申请涉及天气纠错技术领域，特别是涉及一种基于相似地理位置的短临天气数据纠错方法及系统。

[0002] 短临天气预报，又称短期天气预报，指的是时效为24‑72小时内的天气预报。在短期天气预报应用过程中常用的预报模式可以分为天气学模式、统计学模式以及数据动力学模式。预报内容包括晴雨状况、雨量、气温、风向、风速等。目前，短临预报仍然是全球范围内的一个难题。短临天气的预报，尤其是对流性天气系统机理复杂，时空尺度较小，经常会造成‘十里不同天’的状况，给预报带来极大困难。

[0003] 此外，短临天气数据由于其实时性，往往会因为地面观测站点周边环境干扰或者观测设备临时故障等原因出现突发性的数据异常波动，对于这些异常波动，要在呈现给天气预报媒体前进行纠错。目前比较通用的办法就是对比多家天气数据源数据取其均值，或者依照各家数据源以往准确概率设置其权重值，依照权重值以及多家数据源对比获取最终天气数据，对于天气离散值，具体如天气类型、其他天气指数等进行纠错。

[0004] 对于上述纠错方式，虽能纠错但是仍存在弊端，具体为因为要同时获取多家数据源数据，导致资源浪费，经济开销大，并且加大网络带宽，另一方面，不管是哪家数据源其根源上获取的天气原始数据大多出自同一个观测站点，原因为各家数据源观测站点重合率高，而导数据异常原因大多是观测设备周边环境干扰或者设备故障，所以一旦一家数据源数据异常，其他几家也很难豁免。

[0005] 因此，亟需一种，基于相似地理位置的短临天气数据纠错方法。

[0019] 为了使本领域的技术人员能够更好的理解本发明的技术方案，下面将结合实施例来对本发明的具体技术方案进行清楚、完整地描述，以助于本领域的技术人员进一步理解本发明。显然，本案所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思及相互不冲突的前提下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本发明中的实施例，在本领域普通技术人员没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的揭露及保护范围。

[0020] 此外本发明的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”、“S1”、“S2”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里描述的那些以外的顺序实施。同时本发明中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“布设”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况，结合现有技术来理解上述术语在本案中的具体含义。

[0021] 在一个实施例中，本发明提供一种所述基于相似地理位置的短临天气数据纠错方法的应用场景，该应用场景包括天气纠错终端和天气预报播报终端，所述天气纠错终端和所述天气预报播报终端通信连接，所述天气纠错终端用于：获取当前地理位置的短临天气源数据，并判断所述短临天气源数据是否异常；若判断所述短临天气源数据异常，则根据所述当前地理位置生成与所述当前地理位置相匹配的相似地理位置；获取所述相似地理位置的短临天气相似位置数据，并根据所述短临天气相似位置数据对所述短临天气源数据进行数据纠错，在数据纠错完成后生成短临天气纠正数据；将所述短临天气纠正数据发送至天气预报播报终端，由所述天气预报播报终端对所述短临天气源数据进行展示播报。

[0022] 所述天气纠错终端和天气预报播报终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。

[0023] 在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于相似地理位置的短临天气数据纠错方法，所述方法包括：步骤S100：获取当前地理位置的短临天气源数据，并判断所述短临天气源数据是
否异常；
步骤S200：若判断所述短临天气源数据异常，则根据所述当前地理位置生成与所
述当前地理位置相匹配的相似地理位置；
步骤S300：获取所述相似地理位置的短临天气相似位置数据，并根据所述短临天
气相似位置数据对所述短临天气源数据进行数据纠错，在数据纠错完成后生成短临天气纠正数据；
步骤S400：将所述短临天气纠正数据发送至天气预报播报终端，由所述天气预报
播报终端对所述短临天气源数据进行展示播报。

[0024] 因此，本发明所述基于相似地理位置的短临天气数据纠错方法，依次通过获取当前地理位置的短临天气源数据，并判断所述短临天气源数据是否异常；若判断所述短临天气源数据异常，则根据所述当前地理位置生成与所述当前地理位置相匹配的相似地理位置；获取所述相似地理位置的短临天气相似位置数据，并根据所述短临天气相似位置数据对所述短临天气源数据进行数据纠错，在数据纠错完成后生成短临天气纠正数据；将所述短临天气纠正数据发送至天气预报播报终端，由所述天气预报播报终端对所述短临天气源数据进行展示播报，因此，通过相似地理位置进行实况数据纠错，只需要一家数据源就可以完成，避免了通过获取多家数据源数据导致的经济以及网络开销。

[0025] 另一方面，一个检测站点异常往往不会影响其周边站点或者说多个观测点同时出现异常的概率要远比一个站点出现异常的概率小很多，这样就避免的上述一个站点异常多家数据源都不准的情况。

[0026] 在一个实施例中，步骤S200：若判断所述短临天气源数据异常，则根据所述当前地理位置生成与所述当前地理位置相匹配的相似地理位置；具体包括：步骤S210：若判断所述短临天气源数据异常，则根据所述当前地理位置，以所述当前地理位置为中心向四周延伸并形成预设数量个区块地理位置；
步骤S220：计算并生成各所述区块地理位置与所述当前地理位置在各预设单位时
刻的实际天气相似度集合，其中，一个所述预设单位时刻对应一个所述实际天气相似度集合，所述当前地理位置在一个所述预设单位时刻与各所述区块地理位置分别进行对比并分别生成天气相似度值，一个所述预设单位时刻对应的多个天气相似度值组合形成一个所述实际天气相似度集合；
步骤S230：根据各所述实际天气相似度集合生成与所述当前地理位置相匹配的相
似地理位置。

[0027] 进一步地，本实施例中，所述预设数量为预先设置，举例说明，将位置按照10公里宽高从所述当前地理位置向四周延展划分成35个区块地理位置，具体划分请参阅下表：a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7
a8 a9 a10 a11 a12 a13 a14
a15 a16 a17 a0 a18 a19 a20
a21 a22 a23 a24 a25 a26 a27
a28 a29 a30 a31 a32 a33 a34
其中，a1,a2,a3……,a34分别表示35个区块地理位置。a0则表示所述当前地理位
置。根据历史经验，同纬度区块天气相似度更高，所以这里纬度上区块的划分多于经度上的区块划分。

[0028] 进一步地，所述预设单位时刻为预先设置，具体可以设置为每隔一小时设置一个所述预设单位时刻。

[0029] 因此，通过先计算并生成各所述区块地理位置与所述当前地理位置在各预设单位时刻的实际天气相似度集合，然后即可根据各所述实际天气相似度集合生成与所述当前地理位置相匹配的相似地理位置。

[0030] 在一个实施例中，步骤S220：计算并生成各所述区块地理位置与所述当前地理位置在各预设单位时刻的实际天气相似度集合，其中，一个所述预设单位时刻对应一个所述实际天气相似度集合，所述当前地理位置在一个所述预设单位时刻与各所述区块地理位置分别进行对比并分别生成天气相似度值，一个所述预设单位时刻对应的多个天气相似度值组合形成一个所述实际天气相似度集合；具体包括：步骤S221：分别计算在各预设单位时刻，所述当前地理位置的天气数据与各所述
区块地理位置的天气数据的天气相似度值，其中，一个所述预设单位时刻对应多个天气相似度值；
步骤S222：根据各所述预设单位时刻对应的各所述天气相似度值分别生成实际天
气相似度集合，其中，一个所述预设单位时刻对应一个所述实际天气相似度集合。

[0031] 在一个实施例中，步骤S221中，在一个预设单位时刻，计算一个所述当前地理位置的天气数据与一个所述区块地理位置的天气数据的天气相似度值时，采用以下公式进行计算：其中，n表示区块地理位置的序号，t表示预设单位时刻，D（n，t）表示区块地理位置n在预设单位时刻t时的天气数据与所述当前地理位置的天气数据的天气相似度值，m表示区块地理位置n的天气因子，f（m an，t）表示区块地理位置n的天气因子m 在t的数值；Km表示差值修正因子，Wm表示权重。

[0032] 进一步地，同样以35个区块地理位置为例，为了方便表达，这里将参加计算的相关的天气因子进行编号，具体为通过设置m表示区块地理位置n的天气因子，此时，需要参阅天气因子权重值以及对应差值修正因子表，具体为下表：气象因子(m) 差值修正因子（K） 权重(W)
天气状态   (m = 0) 1 30
温度（℃） (m = 1) 1 20
海拔（米） (m = 2) 48 10
气压 (hpa) (m = 3) 26 4
风速 (km/h)(m = 4) 10 12
湿度 (%)   (m = 5) 9 8
云量 (%)   (m = 6) 28 16
其中，请参阅上表，总计有7个天气因子，其中6个天气因子 相似度计算公
式如下：
由于天气状态因子（m = 0）比较特殊不能通过直接计算差值来获取相似度，
因此用以下公式：
其中函数Q定义如下：
也即，当天气状态码不等时值为1，相等时值为0。

[0033] 进一步地说，计算出的天气相似度值D（n，t）越小，表示天气相似度越高。

[0034] 在一个实施例中，步骤S230：根据各所述实际天气相似度集合生成与所述当前地理位置相匹配的相似地理位置，具体包括：步骤S231：分别筛选出各所述实际天气相似度集合中数值最小的天气相似度值，
并记为目标相似度值；
步骤S232：根据各所述目标相似度值对应的区块地理位置生成最相似位置集合；
步骤S233：提取所述最相似位置集合中出现频次最高的区块地理位置，并将其设
定为相似地理位置。

[0035] 进一步地，本实施例中，预设单位时刻t 对应的所有区块地理位置与当前地理位置的天气相似度集合用S表示，具体如下：S={D1,D2,D3,D4,……,Dn}；
那么，找出集合 S 中最小值对应的区块编号用 x 表示，接着，依次获取过去5天内，每1小时间隔相似度最小值对应的区块标号集合，其中，根据历史经验数据，5天较为合适，也可根据实际情况扩大或者缩小1‑2天周期。

[0036] 具体地，X = {xt1, xt2, xt3, xt4,……}，其中，xt1表示在t1时刻时的目标相似度值。

[0037] 然后，从集合M中找到出现频次最多的天气区块编号x,其对应的区块记为ax就是最终匹配到的相似地理位置模块。

[0038] 在一个实施例中，步骤S200：判断所述短临天气源数据是否异常；之后还包括：若判断所述短临天气源数据不异常，则将所述短临天气源数据发送至天气预报播
报终端，由所述天气预报播报终端对所述短临天气源数据进行展示播报。

[0039] 在一个实施例中，在有反馈功能的天气预报播报终端等可对下发的所述短临天气源数据的准确性进行回馈，接着，可以根据反馈数据进行逻辑优化。

[0040] 综上所述，若a0地区被判定为数据异常，比如数据可能是暴雨，实际情况不可能，故被判定为异常，然后经过计算后发现a21可能和a0的天气地理位置条件最适配，而a21根据该同一数据源中给出的是晴天数据，所以根据校准a0异常数据就可以从暴雨校准为晴天，这样同一数据源也可以校准天气，不用再用其他数据源的数据进行校准，这样比较节省端口数据成本。

[0041] 在一个实施例中，如图2所示，本发明还提供一种基于相似地理位置的短临天气数据纠错系统，所述系统包括：数据异常判断模块，用于获取当前地理位置的短临天气源数据，并判断所述短临
天气源数据是否异常；
相似位置获取模块，用于若判断所述短临天气源数据异常，则根据所述当前地理
位置生成与所述当前地理位置相匹配的相似地理位置；
天气数据纠正模块，用于获取所述相似地理位置的短临天气相似位置数据，并根
据所述短临天气相似位置数据对所述短临天气源数据进行数据纠错，在数据纠错完成后生成短临天气纠正数据；
纠正数据播报模块，用于将所述短临天气纠正数据发送至天气预报播报终端，由
所述天气预报播报终端对所述短临天气源数据进行展示播报。

[0042] 在一个实施例中，所述相似位置获取模块还用于：若判断所述短临天气源数据异常，则根据所述当前地理位置，以所述当前地理位
置为中心向四周延伸并形成预设数量个区块地理位置；计算并生成各所述区块地理位置与所述当前地理位置在各预设单位时刻的实际天气相似度集合，其中，一个所述预设单位时刻对应一个所述实际天气相似度集合，所述当前地理位置在一个所述预设单位时刻与各所述区块地理位置分别进行对比并分别生成天气相似度值，一个所述预设单位时刻对应的多个天气相似度值组合形成一个所述实际天气相似度集合；根据各所述实际天气相似度集合生成与所述当前地理位置相匹配的相似地理位置；
所述相似位置获取模块还用于：分别计算在各预设单位时刻，所述当前地理位置
的天气数据与各所述区块地理位置的天气数据的天气相似度值，其中，一个所述预设单位时刻对应多个天气相似度值；根据各所述预设单位时刻对应的各所述天气相似度值分别生成实际天气相似度集合，其中，一个所述预设单位时刻对应一个所述实际天气相似度集合。

[0043] 在一个实施例中，所述相似位置获取模块在一个预设单位时刻，计算一个所述当前地理位置的天气数据与一个所述区块地理位置的天气数据的天气相似度值时，还用于采用以下公式进行计算：其中，n表示区块地理位置的序号，t表示预设单位时刻，D（n，t）表示区块地理位置n在预设单位时刻t时的天气数据与所述当前地理位置的天气数据的天气相似度值，m表示区块地理位置n的天气因子，f（m an，t）表示区块地理位置n的天气因子m 在t的数值；Km表示差值修正因子，Wm表示权重。

[0044] 在一个实施例中，所述相似位置获取模块还用于：分别筛选出各所述实际天气相似度集合中数值最小的天气相似度值，并记为目标相似度值；根据各所述目标相似度值对应的区块地理位置生成最相似位置集合；提取所述最相似位置集合中出现频次最高的区块地理位置，并将其设定为相似地理位置。

[0045] 在一个实施例中，所述相似位置获取模块还用于：若判断所述短临天气源数据不异常，则将所述短临天气源数据发送至天气预报播报终端，由所述天气预报播报终端对所述短临天气源数据进行展示播报。

[0046] 在一个实施例中，如图3所示，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于相似地理位置的短临天气数据纠错方法所述的步骤。

[0047] 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于相似地理位置的短临天气数据纠错方法所述的步骤。

[0048] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

[0049] 以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

[0050] 以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。