一种年雷电日数序列重建方法和系统及可读存储介质与流程

本发明涉及资料序列重建的技术领域，尤其涉及一种适用年雷暴日数资料序列重建的方法和系统。

背景技术：

传统对于年雷暴日数资料序列重建的典型方法是相关分析方法建立月雷暴日资料延长模式。相关分析方法用于月雷暴日资料的延长，在此基础上进行各月累加平均求取年平均雷暴日资料。

技术实现要素：

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提供一种年雷电日数序列重建方法，其能够通过人工观测雷暴日资料对adtd检测数据进行延长补充，为防雷工程、雷电损害风险评估、建筑物选址提供更加科学准确的年末雷暴日资料数据。

本发明的另一个目的在于提供一种年雷电日数序列重建系统，其能够通过人工观测雷暴日资料对adtd检测数据进行延长补充，为防雷工程、雷电损害风险评估、建筑物选址提供更加科学准确的年末雷暴日资料数据。

为实现上述目的，本发明第一方面的技术方案提供了一种年雷电日数序列重建方法，包括以下步骤：获取人工观测雷暴日历史数据和adtd监测历史数据；根据预设界限值选取adtd监测历史数据中的有效adtd监测数据；采用均方误差算法和相关系数算法分别对有效adtd监测数据和人工观测雷暴日历史数据计算匹配范围，得到第一最优匹配半径和第二最优匹配半径；根据有效adtd监测数据和人工观测雷暴日历史数据分别统计对应第一最优匹配半径和第二最优匹配半径范围内的年雷电日数t1、年雷暴日数td和年地闪密度ng；根据年雷电日数t1、年雷暴日数td和年地闪密度ng，分别采用直接比较法、地闪密度法和二元法建立序列延长公式，得到第一序列延长公式、第二序列延长公式、第三序列延长公式；选取人工观测雷暴日历史数据和有效adtd监测数据中至少部分数据作为评估数据；根据评估数据对第一序列延长公式、第二序列延长公式、第三序列延长公式进行效果评估，得到最优序列延长公式；具体为：通过年雷暴日数td与序列延长公式的计算值td＇的平均绝对偏差和平均相对偏差得到最优序列延长公式；即：

平均绝对偏差的表达式为：

平均相对偏差的表达式为：

其中，tdij′为区域内第i个国家级基本气象站第j年计算雷暴日数；

根据最优序列延长公式对adtd监测有效数据进行计算，得到年雷暴日数序列；根据人工观测雷暴日历史数据和年雷暴日数序列，得到年雷暴日数统计数据；根据均一性算法验证年雷暴日数统计数据的连续性；验证失败时，根据预设订正算法对年雷暴日数统计数据进行订正，得到年雷暴日数订正数据作为最终数据。

在该技术方案中，通过分别使用均方误差法和相关系数法测得adtd监测数据和人工观测雷暴日的数据的最优匹配半径，同时分别基于两种最优匹配半径的年雷电日数、年雷暴日数、年地闪密度分别使用直接比较法、地闪密度法和二元法三种方式建立序列延长公式，基于已经观测的数据进行效果评估订正，再基于评估订正后的序列延长公式，得到年雷暴日数资料序列重建及补充，剔除不合理数据，得到更为合理的年雷暴日数资料序列。

在上述技术方案中，优选地，根据权利要求1的年雷电日数序列重建方法，预设界限值为：-200ka≤负地闪电流强度≤-2ka或10ka≤正地闪电流强度≤40ka。

在该技术方案中，根据预设界限值法对不合理数据进行初步剔除，得到更为合理的数据样本。

在上述技术方案中，优选地，第一最优匹配半径r1的表达式为：

式中，tdij为区域内第i个气象站第j年人工观测的雷暴日数，t1rij为第一匹配半径r1下第i个气象站第j年统计的雷电日数，m为区域内的站点数，n为年份，n^*为整数集。

在该技术方案中，在国家级基准气象站所在区域内，以国家级基准气象站所处位置为圆心，在1-40km半径范围内每间隔1km，统计区域内气象站不同监测半径r下的年雷电日数，计算区域内不同半径r下年雷电日数与年雷暴日数的均方误差mser，并取mser最小的监测半径r为与人工观测雷暴日最匹配的范围，亦即最优匹配半径。

在上述技术方案中，优选地，采用相关系数算法得到的第二最优匹配半径r2，相关系数rr的表达式为：

式中，rr表示为相关系数，x1,x2,…,xn为区域内人工观测年雷暴日数，y1r,y2r,…,ynr为闪电定位仪在第二最优匹配半径r2范围内的年平均地闪密度。

在该技术方案中，在国家级基准气象站所在区域内，以国家级基准气象站所处位置为圆心，在1-40km半径范围内每间隔1km，统计区域内气象站不同监测半径r下的年平均地闪密度，计算区域内不同半径r下年平均地闪密度与年雷暴日数的相关系数rr，并取rr最大的监测半径r为与人工观测雷暴日最匹配的范围，亦即最优匹配半径。

在上述技术方案中，优选地，采用直接比较法得到第一序列延长公式包括以下步骤：

统计第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和年地闪密度ng；

具体统计方法为：1)、在第一最优匹配半径范围内，规定北京时间20:00-次日20:00作为1日内adtd监测的闪电次数大于等于1次时，就统计为1个雷电日，统计一年内的雷电日数，即为年雷电日数；2)、在第一最优匹配半径范围内，一年的云地闪电次数与其对应面积之比即为年地闪密度；

计算年雷电日数t1与年雷暴日数td间的一元线性回归方程，即td＝a+b*t1，其中a，b表示方程回归系数；

计算年雷电日数t1、年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数；

采用地闪密度法得到第二序列延长公式包括以下步骤：

统计第二最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和年地闪密度ng；

具体统计方法为：1)、在第二最优匹配半径范围内，规定北京时间20:00-次日20:00作为1日内adtd监测的闪电次数大于等于1次时，就统计为1个雷电日，统计一年内的雷电日数，即为年雷电日数；2)、在第二最优匹配半径范围内，一年的云地闪电次数与其对应面积之比即为年地闪密度；

计算年雷电日数t1与年雷暴日数td间的一元线性回归方程，即td＝a+b*t1，其中a，b表示方程回归系数；

计算年雷电日数t1、年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数；

采用二元法得到第三序列延长公式包括以下步骤：

统计第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和第二最优匹配半径范围内的年地闪密度ng；

具体统计方法为：1)、在第一最优匹配半径范围内，规定北京时间20:00-次日20:00作为1日内adtd监测的闪电次数大于等于1次时，就统计为1个雷电日，统计一年内的雷电日数，即为年雷电日数；2)在第二最优匹配半径范围内，一年的云地闪电次数与其对应面积之比即为年地闪密度；

计算年雷电日数t1、年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数。

在该技术方案中，基于两种均方误差法和相关系数法所计算的最优匹配半径所对应的年雷电日数、年雷暴日数和年地闪密度分别做直接比较法、地闪密度法和二元法三种不同模型下的序列延长公式，对于数据的处理更为丰富，同时为最优序列公式的评估做更为丰富的样本选择。

在上述技术方案中，优选地，预设订正算法包括差值订正法和综合订正法；

差值订正法的订正公式为：

综合订正法的订正公式为：

式中的yα，xα，σy，σx分别为样本容量为n的结冰序列数据集与均一性检验的序列的原始值、平均值和均方差。

在该技术方案中，通过对计算得出年雷暴日数序列进行订正，得到更合理、科学的年雷暴日数资料序列。

本发明第二方面的技术方案提供了一种年雷电日数序列重建系统，包括以下步骤：获取模块，被设置为用于获取人工观测雷暴日历史数据和adtd监测历史数据；第一筛选模块，被设置为用于根据预设界限值选取adtd监测历史数据中的有效adtd监测数据，预设极限值具体为：-200ka≤负地闪电流强度≤-2ka或10ka≤正地闪电流强度≤40ka；第一计算模块，被设置为用于采用均方误差算法和相关系数算法分别对有效adtd监测数据和人工观测雷暴日历史数据计算匹配范围，得到第一最优匹配半径和第二最优匹配半径均方误差法具体为：

式中，tdij为区域内第i个气象站第j年人工观测的雷暴日数，t1rij为监测半径r下第i个气象站第j年统计的雷电日数，m为区域内的站点数，n为年份，n^*为整数集，

相关系数法具体为：

式中，rr表示为相关系数，x1,x2,…,xn为区域内人工观测年雷暴日数，y1r,y2r,…,ynr为闪电定位仪在第二最优匹配半径r2范围内的年平均地闪密度；第一统计模块，被设置为用于根据有效adtd监测数据和人工观测雷暴日历史数据分别统计对应第一最优匹配半径和第二最优匹配半径所在区域的年雷电日数t1、年雷暴日数td和年地闪密度ng；第二计算模块，被设置为用于根据年雷电日数t1、年雷暴日数td和年地闪密度ng，分别采用直接比较法、地闪密度法和二元法建立序列延长公式，得到第一序列延长公式、第二序列延长公式、第三序列延长公式；第二筛选模块，被设置为用于选取人工观测雷暴日历史数据和有效adtd监测数据中至少部分数据作为评估数据；效果评估模块，被设置为用于根据评估数据对第一序列延长公式、第二序列延长公式、第三序列延长公式进行效果评估，得到最优序列延长公式，具体为：通过年雷暴日数td与序列延长公式的计算值td＇的平均绝对偏差和平均相对偏差得到最优序列延长公式；即：

平均绝对偏差的表达式为：

平均相对偏差的表达式为：

其中，tdij′为区域内第i个国家级基本气象站第j年计算雷暴日数；

第四计算模块，被设置为用于根据最优序列延长公式对adtd监测有效数据进行计算，得到年雷暴日数序列；第二统计模块，被设置为用于根据人工观测雷暴日历史数据和年雷暴日数序列，得到年雷暴日数统计数据；均一性验证模块，被设置为用于根据均一性算法验证年雷暴日数统计数据的连续性；订正模块，被设置为用于验证失败时，根据预设订正算法对年雷暴日数统计数据进行订正，得到年雷暴日数订正数据作为最终数据。

在该技术方案中，通过分别使用均方误差法和相关系数法测得adtd监测数据和人工观测雷暴日的数据的最优匹配半径，同时分别基于两种最优匹配半径的年雷电日数、年雷暴日数、年地闪密度分别使用直接比较法、地闪密度法和二元法三种方式建立序列延长公式，基于已经观测的数据进行效果评估订正，再基于评估订正后的序列延长公式，得到年雷暴日数资料序列重建及补充，剔除不合理数据，得到更为合理的年雷暴日数资料序列。同时对于均方误差法，在国家级基准气象站所在区域内，以国家级基准气象站所处位置为圆心，在1-40km半径范围内每间隔1km，统计区域内气象站不同监测半径r下的年雷电日数，计算区域内不同半径r下年雷电日数与年雷暴日数的均方误差mser，并取mser最小的监测半径r为与人工观测雷暴日最匹配的范围，亦即最优匹配半径；对于相关系数法，在国家级基准气象站所在区域内，以国家级基准气象站所处位置为圆心，在1-40km半径范围内每间隔1km，统计区域内气象站不同监测半径r下的年平均地闪密度，计算区域内不同半径r下年平均地闪密度与年雷暴日数的相关系数rr，并取rr最大的监测半径r为与人工观测雷暴日最匹配的范围，亦即最优匹配半径。

在上述技术方案中，优选地，第二计算模块包括：直接比较法单元，包括：第一计算子单元，被设置为用于统计第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和年地闪密度ng；第二计算子单元，被设置为用于计算第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1与年雷暴日数td间的一元线性回归方程，即td＝a+b*t1，其中a，b表示方程回归系数；第三计算子单元，被设置为用于计算第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1、年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数；地闪密度法单元，包括：第四计算子单元，被设置为用于统计第二最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和年地闪密度ng；第五计算子单元，被设置为用于计算第二最优匹配半径范围内的年雷电日数t1与年雷暴日数td间的一元线性回归方程，即td＝a+b*t1，其中a，b表示方程回归系数；第六计算子单元，被设置为用于计算第二最优匹配半径范围内的年雷电日数t1、年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数；二元法单元，包括：第七计算子单元，被设置为用于统计第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和第二最优匹配半径范围内的年地闪密度ng；第八计算子单元，被设置为用于计算第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和第二最优匹配半径范围内的年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数。

在该技术方案中，基于两种均方误差法和相关系数法所计算的最优匹配半径所对应的年雷电日数、年雷暴日数和年地闪密度分别做直接比较法、地闪密度法和二元法三种不同模型下的序列延长公式，对于数据的处理更为丰富，同时为最优序列公式的评估做更为丰富的样本选择。

在上述技术方案中，优选地，预设订正算法差值订正法和综合订正法；差值订正法的订正公式为：综合订正法的订正公式为：式中的yα，xα，σy，σx分别为样本容量为n的结冰序列数据集与均一性检验的序列的原始值、平均值和均方差。

在该技术方案中，通过对计算得出年雷暴日数序列进行订正，得到更合理、科学的年雷暴日数资料序列。

一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现的年雷电日数序列重建方法。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1示出了本发明一个实施例所涉及年雷电日数序列重建方法的流程框图；

图2至图4示出了本发明另一个实施例所涉及年雷电日数序列重建方法的流程框图；

图5示出了本发明第三个实施例所涉及年雷电日数序列重建系统的结构框图；

图6至图9示出了本发明第四个实施例所涉及年雷电日数序列重建系统的结构框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。

下面参照图1至图9描述实施例的年雷电日数序列重建方法和系统。

如图1所示，按照本发明一个实施例的年雷电日数序列重建方法，包括以下步骤：

s10，获取人工观测雷暴日历史数据和adtd监测历史数据；

s20，根据预设界限值选取adtd监测历史数据中的有效adtd监测数据，预设界限值为：-200ka≤负地闪电流强度≤-2ka或10ka≤正地闪电流强度≤40ka；

s30，采用均方误差法和相关系数法分别对有效adtd监测数据和人工观测雷暴日历史数据计算匹配范围，得到第一最优匹配半径和第二最优匹配半径，第一最优匹配半径r1的表达式为：

式中，tdij为区域内第i个气象站第j年人工观测的雷暴日数，t1rij为第一匹配半径r1下第i个气象站第j年统计的雷电日数，m为区域内的站点数，n为年份，n^*为整数集；

第一最优匹配半径r2的表达式为：

式中，rr表示为相关系数，x1,x2,…,xn为区域内人工观测年雷暴日数，y1r,y2r,…,ynr为闪电定位仪在第二最优匹配半径r2范围内的年平均地闪密度。

s40，根据有效adtd监测数据和人工观测雷暴日历史数据分别统计对应第一最优匹配半径和第二最优匹配半径所在区域的年雷电日数t1、年雷暴日数td和年地闪密度ng；

s50，根据年雷电日数t1、年雷暴日数td和年地闪密度ng，分别采用直接比较法、地闪密度法和二元法建立序列延长公式，得到第一序列延长公式、第二序列延长公式、第三序列延长公式；

s60，选取人工观测雷暴日历史数据和有效adtd监测数据中至少部分数据作为评估数据；

s70，根据评估数据对第一序列延长公式、第二序列延长公式、第三序列延长公式进行效果评估，得到最优序列延长公式；

具体为：通过年雷暴日数td与序列延长公式的计算值td＇的平均绝对偏差和平均相对偏差得到最优序列延长公式；即：

平均绝对偏差的表达式为：

平均相对偏差的表达式为：其中，td′ij为区域内第i个国家级基本气象站第j年计算雷暴日数；

s80，根据最优序列延长公式对adtd监测有效数据进行计算，得到年雷暴日数序列；

s90，根据人工观测雷暴日历史数据和年雷暴日数序列，得到年雷暴日数统计数据；

s100，根据均一性算法验证年雷暴日数统计数据的连续性；

s110，验证失败时，根据预设订正算法对年雷暴日数统计数据进行订正，得到年雷暴日数订正数据作为最终数据。

在该技术方案中，通过分别使用均方误差法和相关系数法测得adtd监测数据和人工观测雷暴日的数据的最优匹配半径，同时分别基于两种最优匹配半径的年雷电日数、年雷暴日数、年地闪密度分别使用直接比较法、地闪密度法和二元法三种方式建立序列延长公式，基于已经观测的数据进行效果评估订正，再基于评估订正后的序列延长公式，得到年雷暴日数资料序列重建及补充，剔除不合理数据，得到更为合理的年雷暴日数资料序列。

同时对于均方误差法，在国家级基准气象站所在区域内，以国家级基准气象站所处位置为圆心，在1-40km半径范围内每间隔1km，统计区域内气象站不同监测半径r下的年雷电日数，计算区域内不同半径r下年雷电日数与年雷暴日数的均方误差mser，并取mser最小的监测半径r为与人工观测雷暴日最匹配的范围，亦即最优匹配半径；对于相关系数法，在国家级基准气象站所在区域内，以国家级基准气象站所处位置为圆心，在1-40km半径范围内每间隔1km，统计区域内气象站不同监测半径r下的年平均地闪密度，计算区域内不同半径r下年平均地闪密度与年雷暴日数的相关系数rr，并取rr最大的监测半径r为与人工观测雷暴日最匹配的范围，亦即最优匹配半径。

如图2至图4所示，按照本发明另一个实施例的年雷电日数序列重建方法，采用直接比较法得到第一序列延长公式(即以下步骤中的一元线性回归方程和二元线性回归方程)包括以下步骤：

s511，统计第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和年地闪密度ng；具体统计方法如下：

1)、在第一最优匹配半径范围内，规定1日内(20:00-次日20:00，北京时)adtd监测的闪电次数大于等于1次时，就统计为1个雷电日。统计一年内的雷电日数，即为年雷电日数。

2)、在第一最优匹配半径范围内，一年的云地闪电次数与其对应面积之比即为年地闪密度。

s512，计算年雷电日数t1与年雷暴日数td间的一元线性回归方程，即td＝a+b*t1，其中a，b表示方程回归系数；

s513，计算年雷电日数t1、年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数；

采用地闪密度法得到第二序列延长公式(即以下步骤中的一元线性回归方程和二元线性回归方程)包括以下步骤：

s521，统计第二最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和年地闪密度ng；具体统计方法如下：

1)、在第二最优匹配半径范围内，规定1日内(20:00-次日20:00，北京时)adtd监测的闪电次数大于等于1次时，就统计为1个雷电日。统计一年内的雷电日数，即为年雷电日数。

2)、在第二最优匹配半径范围内，一年的云地闪电次数与其对应面积之比即为年地闪密度。

s522，计算年雷电日数t1与年雷暴日数td间的一元线性回归方程，即td＝a+b*t1，其中a，b表示方程回归系数；

s523，计算年雷电日数t1、年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数；

采用二元法得到第三序列延长公式(即以下步骤中的二元线性回归方程)包括以下步骤：

s531，统计第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和第二最优匹配半径范围内的年地闪密度ng；具体统计方法如下：

1)、在第一最优匹配半径范围内，规定1日内(20:00-次日20:00，北京时)adtd监测的闪电次数大于等于1次时，就统计为1个雷电日。统计一年内的雷电日数，即为年雷电日数。

2)、在第二最优匹配半径范围内，一年的云地闪电次数与其对应面积之比即为年地闪密度。

s532，计算年雷电日数t1、年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数。

在该技术方案中，基于两种均方误差法和相关系数法所计算的最优匹配半径所对应的年雷电日数、年雷暴日数和年地闪密度分别做直接比较法、地闪密度法和二元法三种不同模型下的序列延长公式，对于数据的处理更为丰富，同时为最优序列公式的评估做更为丰富的样本选择。

如图5所示，按照本发明第三个实施例的年雷电日数序列重建系统1000，包括：

获取模块10，被设置为用于获取人工观测雷暴日历史数据和adtd监测历史数据；

第一筛选模块20，被设置为用于根据预设界限值选取adtd监测历史数据中的有效adtd监测数据，预设界限值为：-200ka≤负地闪电流强度≤-2ka或10ka≤正地闪电流强度≤40ka；

第一计算模块30，被设置为用于采用均方误差算法和相关系数算法分别对有效adtd监测数据和人工观测雷暴日历史数据计算匹配范围，得到第一最优匹配半径和第二最优匹配半径均方误差法具体为：

式中，tdij为区域内第i个气象站第j年人工观测的雷暴日数，t1rij为监测半径r下第i个气象站第j年统计的雷电日数，m为区域内的站点数，n为年份，n^*为整数集，

相关系数法具体为：

式中，x1,x2,…,xn为区域内人工观测年雷暴日数，y1r,y2r,…,ynr为闪电定位仪监测半径r下的年平均地闪密度；

第一统计模块40，被设置为用于根据有效adtd监测数据和人工观测雷暴日历史数据分别统计对应第一最优匹配半径和第二最优匹配半径所在区域的年雷电日数t1、年雷暴日数td和年地闪密度ng；

第二计算模块50，被设置为用于根据年雷电日数t1、年雷暴日数td和年地闪密度ng，分别采用直接比较法、地闪密度法和二元法建立序列延长公式，得到第一序列延长公式、第二序列延长公式、第三序列延长公式；

第二筛选模块60，被设置为用于选取人工观测雷暴日历史数据和有效adtd监测数据中至少部分数据作为评估数据；

效果评估模块70，被设置为用于根据评估数据对第一序列延长公式、第二序列延长公式、第三序列延长公式进行效果评估，得到最优序列延长公式，具体为：

通过年雷暴日数td与序列延长公式的计算值td＇的平均绝对偏差和平均相对偏差得到最优序列延长公式；即：

平均绝对偏差的表达式为：

平均相对偏差的表达式为：

其中，td′ij为区域内第i个国家级基本气象站第j年计算雷暴日数；

第四计算模块80，被设置为用于根据最优序列延长公式对adtd监测有效数据进行计算，得到年雷暴日数序列；

第二统计模块90，被设置为用于根据人工观测雷暴日历史数据和年雷暴日数序列，得到年雷暴日数统计数据；

均一性验证模块100，被设置为用于根据均一性算法验证年雷暴日数统计数据的连续性；

订正模块110，被设置为用于验证失败时，根据预设订正算法对年雷暴日数统计数据进行订正，得到年雷暴日数订正数据作为最终数据。

在该技术方案中，通过分别使用均方误差法和相关系数法测得adtd监测数据和人工观测雷暴日的数据的最优匹配半径，同时分别基于两种最优匹配半径的年雷电日数、年雷暴日数、年地闪密度分别使用直接比较法、地闪密度法和二元法三种方式建立序列延长公式，基于已经观测的数据进行效果评估订正，再基于评估订正后的序列延长公式，得到年雷暴日数资料序列重建及补充，剔除不合理数据，得到更为合理的年雷暴日数资料序列。

同时对于均方误差法，在国家级基准气象站所在区域内，以国家级基准气象站所处位置为圆心，在1-40km半径范围内每间隔1km，统计区域内气象站不同监测半径r下的年雷电日数，计算区域内不同半径r下年雷电日数与年雷暴日数的均方误差mser，并取mser最小的监测半径r为与人工观测雷暴日最匹配的范围，亦即最优匹配半径；对于相关系数法，在国家级基准气象站所在区域内，以国家级基准气象站所处位置为圆心，在1-40km半径范围内每间隔1km，统计区域内气象站不同监测半径r下的年平均地闪密度，计算区域内不同半径r下年平均地闪密度与年雷暴日数的相关系数rr，并取rr最大的监测半径r为与人工观测雷暴日最匹配的范围，亦即最优匹配半径。

如图6、图7、图8、图9所示，按照本发明第四个实施例的年雷电日数序列重建系统1000，第二计算模块50包括：

直接比较法单元51，包括：

第一计算子单元511，被设置为用于统计第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和年地闪密度ng；

第二计算子单元512，被设置为用于计算第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1与年雷暴日数td间的一元线性回归方程，即td＝a+b*t1，其中a，b表示方程回归系数；

第三计算子单元513，被设置为用于计算第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1、年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数；

地闪密度法单元52，包括：

第四计算子单元521，被设置为用于统计第二最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和年地闪密度ng；

第五计算单元522，被设置为用于计算第二最优匹配半径范围内的年雷电日数t1与年雷暴日数td间的一元线性回归方程，即td＝a+b*t1，其中a，b表示方程回归系数；

第六计算子单元523，被设置为用于计算第二最优匹配半径范围内的年雷电日数t1、年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数；

二元法单元53，包括：

第七计算子单元531，被设置为用于统计第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和第二最优匹配半径范围内的年地闪密度ng；

第八计算子单元532，被设置为用于计算第一最优匹配半径范围内的年雷电日数t1和第二最优匹配半径范围内的年地闪密度ng与年雷暴日数td间的二元线性回归方程，即td＝a+b*t1+c*ng，其中a，b，c表示方程回归系数。

在该技术方案中，基于两种均方误差法和相关系数法所计算的最优匹配半径所对应的年雷电日数、年雷暴日数和年地闪密度分别做直接比较法、地闪密度法和二元法三种不同模型下的序列延长公式，对于数据的处理更为丰富，同时为最优序列公式的评估做更为丰富的样本选择。

在上述任一实施例中，优选地，预设订正算法包括差值订正法和综合订正法；

差值订正法的订正公式为：

综合订正法的订正公式为：

式中的yα，xα，σy，σx分别为样本容量为n的结冰序列数据集与均一性检验的序列的原始值、平均值和均方差。

在该技术方案中，通过对计算得出年雷暴日数序列进行订正，得到更合理、科学的年雷暴日数资料序列。

本发明还提供了上述任一实施例涉及的年雷电日数序列重建方法或系统的具体应用：对于数据质量控制部分，选取全国843个国家级基准气候站和国家级基本气象站1961-2013年的人工观测雷暴日资料以及2010-2018年全国闪电定位系统监测资料作为数据资料。对于效果评估部分，采用2010-2013年的国家级基准气候站人工观测数据和闪电定位系统监测数据作为数据资料。对于序列延长部分，利用2014-2018年的闪电定位系统监测数据，采用最优序列延长公式，对843个气象站2014-2018年的年雷暴日数进行计算，得到各气象站2014-2018年的年雷暴日数序列，最终得到843个气象站1961-2018年的年雷暴日数序列。

基于上述如图1至图4所示方法，相应的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一实施例的年雷电日数序列重建方法的步骤。

基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景的方法。

基于上述如图1至图4所示的方法，以及图5至图9所示的虚拟装置实施例，为了实现上述目的，本申请实施例还提供了一种计算机设备，其特征在于，包括存储介质和处理器；存储介质，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述任一实施例的年雷电日数序列重建方法的步骤。

可选地，该计算机设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、射频(radiofrequency，rf)电路，传感器、音频电路、wi-fi模块等等。用户接口可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)等，可选用户接口还可以包括usb接口、读卡器接口等。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如蓝牙接口、wi-fi接口)等。

本领域技术人员可以理解，本实施例提供的一种计算机设备结构并不构成对该计算机设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是管理和保存计算机设备硬件和软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信，以及与该实体设备中其它硬件和软件之间通信。

在本发明中，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定。术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；“相连”可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或单元必须具有特定的方向、以特定的方位构造和操作，因此，不能理解为对本发明的限制。

在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。