CAJ | 학술논문

格点资料是目前气象数据存储、传输和应用的主要形式,爆炸性增长的资料给数据的存储、传输带来了巨大压力,设计适合格点资料特点的压缩方案越来越重要.大气是一种连续介质,格点资料是反映其动力学及热力学性质的连续物理量的采样和量化,相邻格点间存在很大的相关性.在二维线性预测基础上引入BP神经网络,建立了基于神经网络的二次预测模型,有效剔除气象格点数据的冗余信息,结合熵编码,提出了一种高效无损压缩新方案.该方案具有极高的压缩比,并能保证在有效精度内数据完全无损.与广泛应用的netCDF格式压缩效率对比试验表明,该方案的编码效率是netCDF格式的3～5倍,接近压缩的理论下限,能极大地减少存储空间及传输时间,适合大气以及地球科学中海量数据的存储和传输,有很好的实际应用前景.
격점자료시목전기상수거존저、전수화응용적주요형식,폭작성증장적자료급수거적존저、전수대래료거대압력,설계괄합격점자료특점적압축방안월래월중요.대기시일충련속개질,격점자료시반영기동역학급열역학성질적련속물리량적채양화양화,상린격점간존재흔대적상관성.재이유선성예측기출상인입BP신경망락,건립료기우신경망락적이차예측모형,유효척제기상격점수거적용여신식,결합적편마,제출료일충고효무손압축신방안.해방안구유겁고적압축비,병능보증재유효정도내수거완전무손.여엄범응용적netCDF격식압축효솔대비시험표명,해방안적편마효솔시netCDF격식적3～5배,접근압축적이론하한,능겁대지감소존저공간급전수시간,괄합대기이급지구과학중해량수거적존저화전수,유흔호적실제응용전경.