摘 要:本文簡要介紹了地閃定位系統,探討數據挖掘技術及其功能介紹,重點列舉數據挖掘在閃電定位資料分析中的應用。
關鍵詞:數據挖掘;閃電定位;資料分析;應用
中圖分類號:P427.3 文獻標識碼:A DOI:10.11974/nyyjs.20171233211
雷電出現的過程中往往伴隨大風、強降水、冰雹等強對流天氣,出現時間短、影響范圍廣、造成損失極大,嚴重威脅人們生命財產安全。隨著各個地區的閃電定位儀數量不斷增多,其收集到的閃電定位資料也越來越多,使用傳統的方法對這些資料進行分析,很難提取到有價值的信息,嚴重阻礙防雷減災管理水平地提升。如何使用科學合理的方法對這些資料進行深層次的分析,正是在多種因素的影響下,數據挖掘技術應運而生。利用數據挖掘技術可以對各地區的閃電定位資料、雷災分布情況等數據信息進行分析,工作人員可以提前發現潛在的數據信息,并提前將相關的防御工作做好,不斷降低雷擊造成的人員傷亡和財產損失。
1 地閃定位系統簡介
截止到2013年,內蒙古閃電監測定位系統共有23個ADTD電閃定位儀,主要在內蒙古中部、東部地區分布,該閃電監測定位系統中心數據處理站設在呼和浩特市,主要用于氣象、航天、航空、通訊、電力、建筑、林業等領域。ADTD閃電定位網由4部分組成:ADTD地閃探測儀、中心數據處理站、用戶數據服務網絡及圖形顯示終端。閃電監測定位系統在進行地閃探測定位過程中主要利用閃電回擊輻射中的聲、光、電磁場特性來監測相關放電參數,記錄每個地閃出現時間、位置、強度、陡度、極性等參數信息,之后通過網絡通信傳送到中心數據處理站交匯處理,該系統可以全天候、長期、連續運行且準確率較高。
2 數據挖掘技術及其功能介紹
從數據庫中可以借助機器學習方法挖掘出有用的知識,揭示出2個或者多個事件之間的關系,還能預測未來一段時間內發展情況,為相關的決策提供科學依據。技術和算法、數據和預測模型是數據挖掘的主要要素,可提升決策支持輔助的科學性水平。與傳統分析方法相比,數據挖掘中也使用統計分析手段,但解決了常規數理統計問題,同時還找出不同獨立事件或現象之間的內在聯系,及時發現產生離群數據點原因,通過對大量數據聚類和演變分析,可以很方便地找出潛在數據之間的規律和聯系,可以將數據在生產、生活中的價值充分發揮出來。實際上,可以將數據挖掘技術看做是統計分析方法學的延伸和擴展。
3 數據挖掘在閃電定位資料分析中的應用
3.1 使用數據挖掘的必要性
借助于閃電定位儀可以監測到海量的數據信息,僅僅在一個雷暴天氣過程中就會有高達數萬條數據信息出現,通過對這些數據信息進行分析,可以很容易的提取到隱藏在數據之間的信息和相關性,在提升氣象部門防雷減災管理水平和業務運行方面占據十分重要的地位。利用數據挖掘技術對閃電定位儀觀測到的數據進行分析,可將雷電定位資料中蘊藏的深層次信息揭示出來,最大限度降低雷電災害損失,還能獲得良好社會和經濟效益。
3.2 數據挖掘在雷電預警決策方面的應用
隨著信息化技術快速發展,各種電子電氣設備進入日常生產生活中,這些微電子設備極易遭受雷電侵襲,嚴重影響正常生產、生活和工作,所以提前做好雷電災害防御工作,可以將雷電災害損失降到最低,氣象部門應借助現代化觀測儀器設備將雷電預警工作做好。使用科學、合理方法對閃電定位儀中經緯度、陡度、強度、時間等監測數據信息處理,并根據雷雨云移動路徑,借助數據挖掘技術建立相關模型,預測未來一段時間內閃電區域和強度,第一時間向社會大眾發布雷電預警信息,方便人們有充足時間做好準備。
3.3 數據挖掘在分析雷暴特征方面的應用
通過關聯分析法在海量閃電定位資料中,將小范圍作為取值域,找出與經度和緯度數據相似數據,對頻繁出現的數值建立關聯規則,分析在雷電與該區域的環境、地質、水文、土壤等因素之間的聯系;通過聚類方式,將每個取值域單獨劃分一類,數據相似度較大的歸位同一類,數據相異的則劃分為不同類,之后組建數據分布模式圖,盡快找出雷暴屬性在不同值域內的關系;利用時序模式,可以將出現頻率較高的區域找出來,進而判斷未來時間內雷暴天氣運動趨勢。還能研究該區域內雷暴天氣年代際、年、四季、月及日時間變化規律以及空間分布特征,有利于防雷減災工作的順利進行。
3.4 數據挖掘在雷電災害分析方面的應用
借助閃電定位資料可以提供一系列與雷電災害相關的資料信息,之后通過關聯分析法,判斷閃電定位儀監測到的信息是否與雷電出現的時間、位置等信息一致。結合這些數據信息還能調查雷電造成的損失以及該區域內雷擊出現的概率,并結合其他手段,分析該區域內該區域出現雷電災害的原因,找出有針對性雷電災害防御措施。
參考文獻
[1]余蜀豫,任艷,覃彬全.基于模糊數學的重慶地區雷電災害風險評估方法研究[J].災害學,2015,30(2).
作者簡介:林偉楠(1992-),女,遼寧省阜新市人,本科,助理工程師,從事雷電防護科學與技術。endprint