自动判识轻雾的方法、装置、电子设备及可读存储介质与流程

1.本公开涉及气象观测技术领域，具体涉及一种自动判识轻雾的方法、装置、电子设备及可读存储介质。


背景技术：

2.《地面气象观测规范》中对轻雾有明确的定义：小水滴或者是潮湿的吸湿性微粒形成的灰白薄暮，能见度介于(1.0-10)km之间。气象台站上，由观测员根据定义进行轻雾观测。人工轻雾观测一般依赖于习惯性认识：即出现轻雾时，湿度要较高，同时结合宏观特征，如天气条件、测站位置、出现时间来综合判断。不同台站有不同的不成文的相对湿度指标。人工观测轻雾的质量较大的依赖于观测员的观测能力，不同的观测员常常存在不一致的意见和看法，且难以获取连续的观测结果；全国不同地区轻雾判识的湿度判据混乱，导致轻雾观测结果缺乏可比性，因而，采用这些资料进行分析所得结果的科学性较差。
3.国家标准《霾的观测识别》采用能见度、相对湿度和气溶胶质量浓度对雾霾进行判识，根据轻雾与雾霾的区别，也可以采用类似的指标，例如当观测水平能见度低于10km，且相对湿度(rh)大于等于80％且小于95％时，当吸湿增长后气溶胶消光系数与实际大气消光系数之比小于0.8时为轻雾，其中，吸湿增长后气溶胶消光系数的计算涉及到气溶胶质量浓度观测，但是并不是所有的地面气象观测站点都有气溶胶质量浓度观测，因此这种轻雾识别方法的推广应用存在困难。


技术实现要素：

4.为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种自动判识轻雾的方法、装置、电子设备及可读存储介质。
5.第一方面，本公开实施例中提供了一种自动判识轻雾方法，包括：
6.根据历史能见度数据拟合出干能见度曲线；
7.获取当天目标时刻的湿能见度以及当天目标时刻前测得的干能见度；其中，所述干能见度是小于第一阈值的相对湿度下的能见度；所述湿能见度是大于第二阈值、且小于第三阈值的相对湿度下的能见度；
8.根据所述干能见度曲线、当天目标时刻前测得的干能见度确定当天目标时刻的干能见度；
9.根据所述当天目标时刻的干能见度、湿能见度确定散射吸湿增长因子；
10.根据不同时刻下的所述散射吸湿增长因子确定吸湿增长因子变率；
11.利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识。
12.根据本公开的实施例，所述根据历史能见度数据拟合出干能见度曲线，包括：
13.选择当天之前预定时间范围内的历史能见度数据；
14.从所述历史能见度数据中剔除降水、沙尘天气下的数据；
15.利用剔除后的剩余数据拟合出干能见度曲线。
16.根据本公开的实施例，所述利用剔除后的剩余数据拟合出干能见度曲线，包括：
17.从所述剔除后的剩余数据中选择不同日期下同一时刻的干能见度；其中，选择的时刻包括所述目标时刻；
18.利用选择的所述干能见度拟合出所述干能见度曲线。
19.根据本公开的实施例，所述利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识，包括：
20.若所述散射吸湿增长因子大于第一预设阈值、且所述吸湿增长因子变率大于第二预设阈值，则识别为轻雾；否则识别为非轻雾。
21.根据本公开的实施例，所述方法还包括：
22.获取当天目标时刻的能见度、相对湿度、降水量以及表征天气现象的数据；
23.若判识条件1、判识条件2、判识条件3、判识条件4中任一项不满足则识别为非轻雾；其中，所述判识条件1为所述能见度大于1km、小于10km；所述判识条件2为所述相对湿度大于80％、且小于95％；所述判识条件3为所述降水量等于0mm；所述判识条件4为所述表征天气的数据表明无扬沙、浮尘、沙尘暴天气。
24.根据本公开的实施例，在所述利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识之前，还包括：
25.判断所述判识条件1、判识条件2、判识条件3、判识条件4是否均满足；
26.若是，则执行利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识的步骤。
27.第二方面，本公开实施例中提供了一种自动判识轻雾的装置，包括：
28.拟合模块，被配置为根据历史能见度数据拟合出干能见度曲线；
29.获取模块，被配置为获取当天目标时刻的湿能见度以及当天目标时刻前测得的干能见度；其中，所述干能见度是小于第一阈值的相对湿度下的能见度；所述湿能见度是大于第二阈值、且小于第三阈值的相对湿度下的能见度；
30.第一确定模块，被配置为根据所述干能见度曲线、当天目标时刻前测得的干能见度确定当天目标时刻的干能见度；
31.第二确定模块，被配置为根据所述当天目标时刻的干能见度、湿能见度确定散射吸湿增长因子；
32.第三确定模块，被配置为根据不同时刻下的所述散射吸湿增长因子确定吸湿增长因子变率；
33.判识模块，被配置为利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识。
34.第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如第一方面任一项所述的方法。
35.第四方面，本公开实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的方法。
36.根据本公开实施例提供的技术方案，提供了一种自动判识轻雾的方法，包括：根据
历史能见度数据拟合出干能见度曲线；获取当天目标时刻的湿能见度以及当天目标时刻前测得的干能见度；其中，所述干能见度是小于第一阈值的相对湿度下的能见度；所述湿能见度是大于第二阈值、且小于第三阈值的相对湿度下的能见度；根据所述干能见度曲线、当天目标时刻前测得的干能见度确定当天目标时刻的干能见度；根据所述当天目标时刻的干能见度、湿能见度确定散射吸湿增长因子；根据不同时刻下的所述散射吸湿增长因子确定吸湿增长因子变率；利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识。上述技术方案利用干能见度曲线、当天目标时刻前测得的干能见度确定当天目标时刻的干能见度，解决了无法在当天目标时刻同时获得干能见度数据、湿能见度数据的问题，在得到当天目标时刻的干能见度数据后，结合当天目标时刻的湿能见度确定散射吸湿增长因子，并根据确定的吸湿增长因子变率及散射吸湿增长因子分别与预设阈值的比较结果判识轻雾，相比于人工观测，具有判识轻雾速度快、结果准确的技术效果。
37.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
38.结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：
39.图1示出根据本公开实施例的自动判识轻雾的方法的流程图。
40.图2示出根据本公开的实施例的自动判识轻雾的装置的结构框图。
41.图3示出根据本公开的实施例的电子设备的结构框图。
42.图4示出适于用来实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
43.下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施例，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施例无关的部分。
44.在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
45.另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
46.在本公开中，如涉及对用户信息或用户数据的获取操作或向他人展示用户信息或用户数据的操作，则所述操作均为经用户授权、确认，或由用户主动选择的操作。
47.《地面气象观测规范》中对轻雾有明确的定义：小水滴或者是潮湿的吸湿性微粒形成的灰白薄暮，能见度介于(1.0-10)km之间。气象台站上，由观测员根据定义进行轻雾观测。人工轻雾观测一般依赖于习惯性认识：即出现轻雾时，湿度要较高，同时结合宏观特征，如天气条件、测站位置、出现时间来综合判断。不同台站有不同的不成文的相对湿度指标。人工观测轻雾的质量较大的依赖于观测员的观测能力，不同的观测员常常存在不一致的意见和看法，且难以获取连续的观测结果；全国不同地区轻雾判识的湿度判据混乱，导致轻雾
观测结果缺乏可比性，因而，采用这些资料进行分析所得结果的科学性较差。
48.国家标准《霾的观测识别》采用能见度、相对湿度和气溶胶质量浓度对雾霾进行判识，根据轻雾与雾霾的区别，也可以采用类似的指标，例如当观测水平能见度低于10km，且相对湿度(rh)大于等于80％且小于95％时，当吸湿增长后气溶胶消光系数与实际大气消光系数之比小于0.8时为轻雾，其中，吸湿增长后气溶胶消光系数的计算涉及到气溶胶质量浓度观测，但是并不是所有的地面气象观测站点都有气溶胶质量浓度观测，因此这种轻雾识别方法的推广应用存在困难。
49.本公开的发明人，从气溶胶粒子是否发生活化出发，提出一种基于散射吸湿增长因子、吸湿增长因子变率的特征值来进行轻雾识别的方法，该方法仅依赖于能见度、当前气象观测数据以及过去历史时段的气象观测数据，能够不依赖于气溶胶质量浓度等辅助观测结果，而且相比于人工观测，具有判识轻雾速度快、结果准确的技术效果。
50.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
51.图1示出根据本公开的实施例的自动判识轻雾的方法的流程图。如图1所示，所述自动判识轻雾的方法包括以下步骤s101-s106：
52.在步骤s101中，根据历史能见度数据拟合出干能见度曲线；
53.在步骤s102中，获取当天目标时刻的湿能见度以及当天目标时刻前测得的干能见度；其中，所述干能见度是小于第一阈值的相对湿度下的能见度；所述湿能见度是大于第二阈值、且小于第三阈值的相对湿度下的能见度；
54.在步骤s103中，根据所述干能见度曲线、当天目标时刻前测得的干能见度确定当天目标时刻的干能见度；
55.在步骤s104中，根据所述当天目标时刻的干能见度、湿能见度确定散射吸湿增长因子；
56.在步骤s105中，根据不同时刻下的所述散射吸湿增长因子确定吸湿增长因子变率；
57.在步骤s106中，利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识。
58.本技术公开了一种自动判识轻雾的方法，利用干能见度曲线、当天目标时刻前测得的干能见度确定当天目标时刻的干能见度，解决了无法在当天目标时刻同时获得干能见度数据、湿能见度数据的问题，在得到当天目标时刻的干能见度数据后，结合当天目标时刻的湿能见度确定散射吸湿增长因子，并根据确定的吸湿增长因子变率及散射吸湿增长因子分别与预设阈值的比较结果判识轻雾，相比于人工观测，具有判识轻雾速度快、结果准确的技术效果。
59.气溶胶吸湿增长因子f(rh)定义为相同波长下观测时环境相对湿度对应的气溶胶消光系数与干状态下(相对湿度小于45％)的气溶胶消光系数的比值，作为表征气溶胶吸湿性光学效应的重要参数，公式表示如下：
[0060][0061]
其中，b
wet
为环境相对湿度对应的气溶胶消光系数，b
dry
为干状态下的气溶胶消光系数，即在此状态下，气溶胶未发生吸湿增长过程。
[0062]
气溶胶消光系数为散射系数和吸收系数之和，在一般地区，颗粒物散射系数远大于吸收系数，即相对于气溶胶散射系数而言，吸收作用对气溶胶的消光作用贡献较小。目前，气象能见度观测业务中，即采用前向散射能见度仪测量特定角度的散射光强度，并根据其与总散射之间的关系，确定总散射系数，由于光在短距离中传播，忽略吸收的作用，进而利用总散射系数得到能见度。因此，根据koschmieder定律：
[0063][0064]
其中，b
(550nm)
为在550nm波长下的总散射系数，v为能见度。
[0065]
由上述公式(1)(2)可得散射吸湿增长因子f(rh)，公式表示如下：
[0066][0067]
其中，v
dry
为干能见度，v
wet
为湿能见度。
[0068]
根据本公开的实施例，步骤s104中散射吸湿增长因子是通过获取当天目标时刻的干能见度、湿能见度，然后根据公式(3)计算得到的。
[0069]
其中，湿能见度v
wet
能够通过地面气象站现有的前向散射能见度仪观测到，而同一时刻的干能见度v
dry
无法与湿能见度v
wet
同步获取。为了解决这一问题，本发明提出一种替代干能见度同步观测的方式，即采用过去较短时间观测的干能见度，根据能见度的日变化特征，对当前目标时刻的干能见度进行订正，从而得到干能见度v
dry
，进而计算散射吸湿增长因子f(rh)，具体方式后文进行说明。
[0070]
这里需要说明的是，湿能见度v
wet
是指大于第二阈值、且小于第三阈值的相对湿度下的能见度值，第二阈值可以为相对湿度大于等于80％的能见度值，第三阈值可以为相对湿度小于等于95％的能见度值，因此，例如若当天目标时刻下观测得到的是相对湿度为93％的能见度值时，则可以采用本公开的方法进行轻雾识别，否则，若当天目标时刻下观测得到的相对湿度为75％下的能见度值时，则并不采用本公开的方法进行轻雾识别。
[0071]
干能见度v
dry
是小于第一阈值的相对湿度下的能见度，第一阈值可以为相对湿度小于80％的数值，例如50％或者45％，不得超过80％，当相对湿度小于45％时，可以不考虑气溶胶的吸湿增长过程，即为干能见度，当相对湿度小于80％时，尽管已存在气溶胶吸湿增长过程，但期间气溶胶粒子的长大程度及带来的消光效应远小于湿度从80％到过饱和的过程中气溶胶粒子的长大程度及带来的消光效应，可视为准干能见度；同时，通过引入吸湿增长因子变率的概念，也可将第一阈值选择为小于80％的能见度值带来的不确定降低；因此本公开中第一阈值设置为相对湿度小于80％的数值是合理的。
[0072]
根据本公开的实施例，所述吸湿增长因子变率由不同时刻的散射吸湿增长因子进行确定。具体的，所述吸湿增长因子变化率的计算方式如下：
[0073][0074]
其中，rf为当前时刻t的吸湿增长因子变率，t和t-1可根据观测频率来确定：
[0075]
δt＝t-(t-1)。
[0076]
根据本公开的实施例，所述步骤s101，即根据历史能见度数据拟合出干能见度曲线的步骤，包括：
[0077]
选择当天之前预定时间范围内的历史能见度数据；
[0078]
从所述历史能见度数据中剔除降水、沙尘天气下的数据；
[0079]
利用剔除后的剩余数据拟合出干能见度曲线。
[0080]
在本公开方式中，鉴于发生雾霾天气过程时，大气一般较为稳定，气溶胶组分的变化相对较小，受气象条件、排放源等影响，气溶胶粒子数目即气溶胶质量浓度可能有较大的日变化。因此，需要考虑气溶胶质量浓度的日变化导致的能见度的变化。
[0081]
预定时间范围优选距离当天前一周到两周的历史能见度数据，这是由于在较短的时间内(如一周以内)，与气象条件相比，排放源的变化较小，因此在获取到历史能见度数据(反应了能见度日变化特征)后，剔除其中的降水、沙尘等气象天气的数据，拟合出干能见度曲线，进而估计出当天目标时刻的干能见度。
[0082]
例如，选择当天之前一周内，每一天上午8时至10时的历史能见度数据。由于在这些数据中，可能存在降水、扬沙、浮尘等不可能存在轻雾的特殊天气，因此将存在这些特殊天气的历史能见度数据剔除。最后，将剔除后的数据拟合出干能见度曲线，拟合方式可以采取最小二乘法拟合。所述干能见度曲线是表示时间和干能见度对应关系的曲线，干能见度曲线拟合得到了一周内上午8点、10点的干能见度变化关系，则若当天目标时刻为10点，则在获取到当天8点的干能见度后，根据干能见度曲线就能得到当天10点的干能见度。
[0083]
根据本公开的实施例，所述利用剔除后的剩余数据拟合出干能见度曲线，包括：
[0084]
从所述剔除后的剩余数据中选择不同日期下同一时刻的干能见度；其中，选择的时刻包括所述目标时刻；
[0085]
利用选择的所述干能见度拟合出所述干能见度曲线。
[0086]
在本公开方式中，例如，目标时刻为6月21日上午10时，剩余数据为6月14日-20日全部干能见度数据，6月14日具有上午6点、8点、10点的数据，6月15日具有上午7点、9点的数据，6月16日具有上午8点、10点的数据等，则选择6月14日、6月16日上午8点、10点的数据进行拟合，得到同一天干能见度在6点、10点的变化特征，即干能见度曲线。
[0087]
根据本公开的实施例，所述步骤s106，即利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识的步骤，包括：
[0088]
若所述散射吸湿增长因子大于第一预设阈值、且所述吸湿增长因子变率大于第二预设阈值，则识别为轻雾；否则识别为非轻雾。
[0089]
在本公开方式中，由于在相对湿度小于80％即低湿条件下，散射吸湿增长因子的增长是平缓的，轻雾无法产生；当相对湿度大于80％即高湿条件下，产生轻雾时，散射吸湿增长因子会出现爆发式增长，并且吸湿增长因子变率增大，因此设置第一预设阈值、第二预设阈值，通过综合当前时刻下的散射吸湿增长因子的数值大小、当前时刻的吸湿增长因子变率的数值大小，来识别是否发生轻雾，提高了识别的准确性。其中，第一预设阈值、第二预设阈值的具体数值可以通过人工观测发生轻雾时，然后采用本公开的方式计算发生轻雾时的散射吸湿增长因子以及吸湿增长因子变率的数值，之后固定下来作为阈值。当然也可以将计算得到的数值作为经验值，并不断根据人工观测的结果进行修正，最终固定下来作为阈值，本公开对此不做限制。
[0090]
根据本公开的实施例，所述自动判识轻雾的方法，还包括以下步骤：
[0091]
获取当天目标时刻的能见度、相对湿度、降水量以及表征天气现象的数据；
[0092]
若判识条件1、判识条件2、判识条件3、判识条件4中任一项不满足则识别为非轻
雾；其中，所述判识条件1为所述能见度大于1km、小于10km；所述判识条件2为所述相对湿度大于80％、且小于95％；所述判识条件3为所述降水量等于0mm；所述判识条件4为所述表征天气的数据表明无扬沙、浮尘、沙尘暴天气。
[0093]
在本公开方式中，判识条件1-4为对轻雾天气的初步筛选，其中：当判识条件1为能见度小于1km，则属于大雾，非轻雾，能见度大于10km则不可能存在轻雾；当判识条件2为相对湿度小于80％或大于95％时，不可能存在轻雾现象；当判识条件3为存在降水时以及判识条件4为存在扬沙、浮尘、沙尘暴天气时，不可能存在轻雾现象。因此，利用判识条件1-4对当天目标时刻的天气数据进行筛选，对于不符合条件的天气数据不再进行轻雾判识，以减少不必要的数据处理。
[0094]
根据本公开的实施例，在步骤s106，即利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识的步骤之前，还包括：
[0095]
判断所述判识条件1、判识条件2、判识条件3、判识条件4是否均满足；
[0096]
若是，则执行利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识的步骤。
[0097]
为了更好的理解本公开的技术方案，本公开通过一具体实施例对上述技术方案进行详细说明。
[0098]
首先，根据历史能见度数据拟合出干能见度曲线，例如准备对当天6月21日上午10时进行轻雾判识，选择一周内即6月14日至6月20日的历史能见度数据，但14日至15日发生了沙尘及降水天气，因此剔除14日至15日的能见度数据。在剩余16日至20日历史能见度数据中，选择同一天具有上午8时、10时的干能见度数据，并利用该数据进行最小二乘法拟合，拟合得到上午8时、10时的干能见度曲线，进而在获取到当天6月21日上午8时的干能见度后，结合拟合得到的干能见度曲线，确定6月21日上午10时的干能见度。
[0099]
之后，根据6月21日上午10时的干能见度和10时实际测量得到的湿能见度，确定10时的散射吸湿增长因子，并通过类似方法获得6月21日上午9时的散射吸湿增长因子。若6月21日上午10时的天气条件满足能见度大于1km、小于10km，相对湿度大于80％、且小于95％，降水量等于0mm，无扬沙、浮尘、沙尘暴天气的条件，则根据6月21日上午9时和10时的散射吸湿增长因子，计算吸湿增长因子变率。若所述散射吸湿增长因子大于第一预设阈值、且所述吸湿增长因子变率大于第二预设阈值，则识别为轻雾；否则识别为非轻雾。
[0100]
图2示出根据本公开的实施例的自动判识轻雾的装置的结构框图。其中，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。
[0101]
如图2所示，所述自动判识轻雾装置200包括：
[0102]
拟合模块210，被配置为根据历史能见度数据拟合出干能见度曲线
[0103]
获取模块220，被配置为获取当天目标时刻的湿能见度以及当天目标时刻前测得的干能见度；其中，所述干能见度是小于第一阈值的相对湿度下的能见度；所述湿能见度是大于第二阈值、且小于第三阈值的相对湿度下的能见度；
[0104]
第一确定模块230，被配置为根据所述干能见度曲线、当天目标时刻前测得的干能见度确定当天目标时刻的干能见度；
[0105]
第二确定模块240，被配置为根据所述当天目标时刻的干能见度、湿能见度确定散射吸湿增长因子；
[0106]
第三确定模块250，被配置为根据不同时刻下的所述散射吸湿增长因子确定吸湿增长因子变率；
[0107]
判识模块260，被配置为利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识。
[0108]
气溶胶吸湿增长因子f(rh)定义为相同波长下观测时环境相对湿度对应的气溶胶消光系数与干状态下(相对湿度小于45％)的气溶胶消光系数的比值，作为表征气溶胶吸湿性光学效应的重要参数，公式表示如下：
[0109][0110]
其中，b
wet
为环境相对湿度对应的气溶胶消光系数，b
dry
为干状态下的气溶胶消光系数，即在此状态下，气溶胶未发生吸湿增长过程。
[0111]
气溶胶消光系数为散射系数和吸收系数之和，在一般地区，颗粒物散射系数远大于吸收系数，即相对于气溶胶散射系数而言，吸收作用对气溶胶的消光作用贡献较小。目前，气象能见度观测业务中，即采用前向散射能见度仪测量特定角度的散射光强度，并根据其与总散射之间的关系，确定总散射系数，由于光在短距离中传播，忽略吸收的作用，进而利用总散射系数得到能见度。因此，根据koschmieder定律：
[0112][0113]
其中，b
(550nm)
为在550nm波长下的总散射系数，v为能见度。
[0114]
由上述公式(1)(2)可得散射吸湿增长因子f(rh)，公式表示如下：
[0115][0116]
其中，v
dry
为干能见度，v
wet
为湿能见度。
[0117]
根据本公开的实施例，第二确定模块240中散射吸湿增长因子是通过获取当天目标时刻的干能见度、湿能见度，然后根据公式(3)计算得到的。
[0118]
其中，湿能见度v
wet
能够通过地面气象站现有的前向散射能见度仪观测到，而同一时刻的干能见度v
dry
无法与湿能见度v
wet
同步获取。为了解决这一问题，本发明提出一种替代干能见度同步观测的方式，即采用过去较短时间观测的干能见度，根据能见度的日变化特征，对当前目标时刻的干能见度进行订正，从而得到干能见度v
dry
，进而计算散射吸湿增长因子f(rh)，具体方式后文进行说明。
[0119]
这里需要说明的是，湿能见度v
wet
是指大于第二阈值、且小于第三阈值的相对湿度下的能见度值，第二阈值可以为相对湿度大于等于80％的能见度值，第三阈值可以为相对湿度小于等于95％的能见度值，因此，例如若当天目标时刻下观测得到的是相对湿度为93％的能见度值时，则可以采用本公开的方法进行轻雾识别，否则，若当天目标时刻下观测得到的相对湿度为75％下的能见度值时，则并不采用本公开的方法进行轻雾识别。
[0120]
干能见度v
dry
是小于第一阈值的相对湿度下的能见度，第一阈值可以为相对湿度小于80％的数值，例如50％或者45％，不得超过80％，当相对湿度小于45％时，可以不考虑气溶胶的吸湿增长过程，即为干能见度，当相对湿度小于80％时，尽管已存在气溶胶吸湿增长过程，但期间气溶胶粒子的长大程度及其带来的消光效应远远小于湿度从80％到过饱和的过程中气溶胶粒子的长大程度及其带来的消光效应，可视为准干能见度；同时，通过引入
吸湿增长因子变率，也可将第一阈值选择为小于80％的能见度值带来的不确定降低；因此本公开中第一阈值设置为相对湿度小于80％的数值是合理的。
[0121]
根据本公开的实施例，所述吸湿增长因子变率由不同时刻的散射吸湿增长因子进行确定。具体的，所述吸湿增长因子变化率的计算方式如下：
[0122][0123]
其中，rf为当前时刻t的吸湿增长因子变率，t和t-1可根据观测频率来确定：
[0124]
δt＝t-(t-1)。
[0125]
根据本公开的实施例，所述拟合模块210包括：
[0126]
选择当天之前预定时间范围内的历史能见度数据；
[0127]
从所述历史能见度数据中剔除降水、沙尘天气下的数据；
[0128]
利用剔除后的剩余数据拟合出干能见度曲线。
[0129]
在本公开方式中，鉴于发生雾霾天气过程时，大气一般较为稳定，气溶胶组分的变化相对较小，受气象条件、排放源等影响，气溶胶粒子数目即气溶胶质量浓度可能有较大的日变化。因此，需要考虑气溶胶质量浓度的日变化导致的能见度的变化。
[0130]
预定时间范围优选距离当天前一周到两周的历史能见度数据，这是由于在较短的时间内(如一周以内)，与气象条件相比，排放源的变化较小，因此在获取到历史能见度数据(反应了能见度日变化特征)后，剔除其中的降水、沙尘等气象天气的数据，拟合出干能见度曲线，进而估计出当天目标时刻的干能见度。
[0131]
例如，选择当天之前一周内，每一天上午8时至10时的历史能见度数据。由于在这些数据中，可能存在降水、扬沙、浮尘等不可能存在轻雾的特殊天气，因此将存在这些特殊天气的历史能见度数据剔除。最后，将剔除后的数据拟合出干能见度曲线，拟合方式可以采取最小二乘法拟合。所述干能见度曲线是表示时间和干能见度对应关系的曲线，干能见度曲线拟合得到了一周内上午8点、10点的干能见度变化关系，则若当天目标时刻为10点，则在获取到当天8点的干能见度后，根据干能见度曲线就能得到当天10点的干能见度。
[0132]
根据本公开的实施例，所述利用剔除后的剩余数据拟合出干能见度曲线，包括：
[0133]
从所述剔除后的剩余数据中选择不同日期下同一时刻的干能见度；其中，选择的时刻包括所述目标时刻；
[0134]
利用选择的所述干能见度拟合出所述干能见度曲线。
[0135]
在本公开方式中，例如，目标时刻为6月21日上午10时，剩余数据为6月14日-20日全部干能见度数据，6月14日具有上午6点、8点、10点的数据，6月15日具有上午7点、9点的数据，6月16日具有上午8点、10点的数据等，则选择6月14日、6月16日上午8点、10点的数据进行拟合，得到同一天干能见度在6点、10点的变化特征，即干能见度曲线。
[0136]
根据本公开的实施例，所述判识模块260包括：
[0137]
若所述散射吸湿增长因子大于第一预设阈值、且所述吸湿增长因子变率大于第二预设阈值，则识别为轻雾；否则识别为非轻雾。
[0138]
在本公开方式中，由于在相对湿度小于80％即低湿条件下，散射吸湿增长因子的增长是平缓的，轻雾无法产生；当相对湿度大于80％即高湿条件下，产生轻雾时，散射吸湿增长因子会出现爆发式增长，并且吸湿增长因子变率增大，因此设置第一预设阈值、第二预
设阈值，通过综合当前时刻下的散射吸湿增长因子的数值大小、当前时刻的吸湿增长因子变率的数值大小，来识别是否发生轻雾，提高了识别的准确性。其中，第一预设阈值、第二预设阈值的具体数值可以通过人工观测发生轻雾时，然后采用本公开的方式计算发生轻雾时的散射吸湿增长因子以及吸湿增长因子变率的数值，之后固定下来作为阈值。当然也可以将计算得到的数值作为经验值，并不断根据人工观测的结果进行修正，最终固定下来作为阈值，本公开对此不做限制。
[0139]
根据本公开的实施例，所述自动判识轻雾的装置，还包括：
[0140]
第一获取模块，被配置为获取当天目标时刻的能见度、相对湿度、降水量以及表征天气现象的数据；
[0141]
第一判识模块，被配置为若判识条件1、判识条件2、判识条件3、判识条件4中任一项不满足则识别为非轻雾；其中，所述判识条件1为所述能见度大于1km、小于10km；所述判识条件2为所述相对湿度大于80％、且小于95％；所述判识条件3为所述降水量等于0mm；所述判识条件4为所述表征天气的数据表明无扬沙、浮尘、沙尘暴天气。
[0142]
在本公开方式中，判识条件1-4为对轻雾天气的初步筛选，其中：当判识条件1为能见度小于1km，则属于大雾，非轻雾，能见度大于10km则不可能存在轻雾；当判识条件2为相对湿度小于80％或大于95％时，不可能存在轻雾现象；当判识条件3为存在降水时以及判识条件4为存在扬沙、浮尘、沙尘暴天气时，不可能存在轻雾现象。因此，利用判识条件1-4对当天目标时刻的天气数据进行筛选，对于不符合条件的天气数据不再进行轻雾判识，以减少不必要的数据处理。
[0143]
根据本公开的实施例，所述自动判识轻雾的装置，还包括：
[0144]
判断模块，被配置为判断所述判识条件1、判识条件2、判识条件3、判识条件4是否均满足；
[0145]
若是，则执行利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识的步骤。
[0146]
本公开还公开了一种电子设备，图3示出根据本公开的实施例的电子设备的结构框图。
[0147]
如图3所示，所述电子设备包括存储器和处理器，其中，存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现根据本公开的实施例的方法。
[0148]
根据历史能见度数据拟合出干能见度曲线；
[0149]
获取当天目标时刻的湿能见度以及当天目标时刻前测得的干能见度；其中，所述干能见度是小于第一阈值的相对湿度下的能见度；所述湿能见度是大于第二阈值、且小于第三阈值的相对湿度下的能见度；
[0150]
根据所述干能见度曲线、当天目标时刻前测得的干能见度确定当天目标时刻的干能见度；
[0151]
根据所述当天目标时刻的干能见度、湿能见度确定散射吸湿增长因子；
[0152]
根据不同时刻下的所述散射吸湿增长因子确定吸湿增长因子变率；
[0153]
利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识。
[0154]
根据本公开的实施例，所述根据历史能见度数据拟合出干能见度曲线，包括：
[0155]
选择当天之前预定时间范围内的历史能见度数据；
[0156]
从所述历史能见度数据中剔除降水、沙尘天气下的数据；
[0157]
利用剔除后的剩余数据拟合出干能见度曲线。
[0158]
根据本公开的实施例，所述利用剔除后的剩余数据拟合出干能见度曲线，包括：
[0159]
从所述剔除后的剩余数据中选择不同日期下同一时刻的干能见度；其中，选择的时刻包括所述目标时刻；
[0160]
利用选择的所述干能见度拟合出所述干能见度曲线。
[0161]
根据本公开的实施例，所述利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识，包括：
[0162]
若所述散射吸湿增长因子大于第一预设阈值、且所述吸湿增长因子变率大于第二预设阈值，则识别为轻雾；否则识别为非轻雾。
[0163]
根据本公开的实施例，还包括：
[0164]
获取当天目标时刻的能见度、相对湿度、降水量以及表征天气现象的数据；
[0165]
若判识条件1、判识条件2、判识条件3、判识条件4中任一项不满足则识别为非轻雾；其中，所述判识条件1为所述能见度大于1km、小于10km；所述判识条件2为所述相对湿度大于80％、且小于95％；所述判识条件3为所述降水量等于0mm；所述判识条件4为所述表征天气的数据表明无扬沙、浮尘、沙尘暴天气。
[0166]
根据本公开的实施例，在所述利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识之前，还包括：
[0167]
判断所述判识条件1、判识条件2、判识条件3、判识条件4是否均满足；
[0168]
若是，则执行利用所述散射吸湿增长因子与第一预设阈值、所述吸湿增长因子变率与第二预设阈值的比较结果进行轻雾判识的步骤。
[0169]
图4示出适于用来实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的结构示意图。
[0170]
如图4所示，计算机系统包括处理单元，其可以根据存储在只读存储器(rom)中的程序或者从存储部分加载到随机访问存储器(ram)中的程序而执行上述实施例中的各种方法。在ram中，还存储有计算机系统操作所需的各种程序和数据。处理单元、rom以及ram通过总线彼此相连。输入/输出(i/o)接口也连接至总线。
[0171]
以下部件连接至i/o接口：包括键盘、鼠标等的输入部分；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分；包括硬盘等的存储部分；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分。通信部分经由诸如因特网的网络执行通信过程。驱动器也根据需要连接至i/o接口。可拆卸介质，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分。其中，所述处理单元可实现为cpu、gpu、tpu、fpga、npu等处理单元。
[0172]
特别地，根据本公开的实施例，上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行上述方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。
[0173]
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程
序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0174]
描述于本公开实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过可编程硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
[0175]
作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中电子设备或计算机系统中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。
[0176]
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。