一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法技术

本发明专利技术提供了一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法，包括多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法、预报模式嵌套节点控制方法和山地暴雨目标评价和反馈方法。采用数值天气预报产品、基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息、雷达和卫星预估信息等降水预报模式，针对各模式预报时空尺度和效果的差异，按空间尺度由大至小、时间尺度由长及短渐次开展降雨预报，通过不断评估预报目标，决策模式循环频次及预报成果的方法。

A progressive decision method for mountain torrential forecast

The invention provides a progressive decision-making method for mountain rainstorm prediction, including a multi-mode nested progressive forecasting method for mountain rainstorm, a nested node control method for forecasting model, and a target evaluation and feedback method for mountain rainstorm. The precipitation forecasting models, such as numerical weather forecasting products, integrated forecasting information based on high altitude and surface atmospheric sounding data, radar and satellite forecasting information, are used. In view of the differences in the spatial and temporal scales and effects of the models, the precipitation forecasting is carried out gradually from large to small, from long to short time scales, and through continuous evaluation. The method of estimating the forecast target, the frequency of the decision mode and the forecast result.

【技术实现步骤摘要】
一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法
本专利技术涉及降水预报
，尤其涉及一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法。
技术介绍
山地暴雨是诱发山洪灾害的主要因素之一。目前，山洪灾害预报预警主要基于地面雨量计和降水天气雷达结果，降水天气雷达预警时间非常有限，而采用地面雨量计开展暴雨预报时灾害可能已经发生。随着基于降水天气雷达卫星、高空和地面大气探测和数值天气模式预测降水技术的不断进步，其在各自的时间和空间尺度上已能较好的开展降水预报，如何将适合大尺度、长时段的数值天气模式、适合大中等尺度的高空和地面大气探测模式以及适合中小尺度和短历时的降水天气雷达卫星模式有机结合，多模式融合用于山地小区域暴雨预报，提高山洪灾害预报精度和延长预警时间，具有重大意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述现有技术的不足，提供了一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法，能够提高山洪灾害预报精度和延长预警时间。为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：本专利技术提供了一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法，包括多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法、预报模式嵌套节点控制方法和山地暴雨目标评价和反馈方法；所述多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法为：采用降水预报模式，针对所述降水预报模式预报时空尺度的差异，采用多元信息融合，按空间尺度由大至小、时间尺度由长及短相互嵌套的方式渐次开展降雨预报，通过不断评估预报目标，决策模式循环频次及预报成果，从而实现逐小时甚至更短历时的暴雨无缝滚动预报；所述预报模式嵌套节点控制方法为：根据不同所述降水预报模式的特点，将预报暴雨不确定度和预报时效双控作为预报目标的决策指标，判断不同所述降水预报模式转换的节点；所述山地暴雨目标评价和反馈方法为：利用山地暴雨地面站网实测数据，对不同所述降水预报模式的预报目标进行误差评价，调整优化数值天气预报模式参数组合方案及雷达和卫星预估降水的算法，对降水进行偏差订正。进一步，所述降水预报模式包括数值天气预报产品、基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息和雷达卫星预估信息。进一步，所述数值天气预报产品涵盖欧洲中心细网格模式、德国数值模式、日本数值模式、AREM模式、GRAPES-MESO模式以及WRF模式的产品；所述基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息包括高空或地面天气图表分析、物理量场诊断分析；所述雷达和卫星预估信息包括Z-I关系降水率估计、雷达强对流交叉相关追踪技术、光流法追踪技术、雷达联合雨量计降水估计、云指数降水估计。进一步，可利用不同所述降水预报模式进行暴雨预报过程中的不确定度计算，确定降水模式的转换时间点；在不确定度较接近且难判断时，可采用在24小时进行数值天气预报产品到基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息的过渡；采用在2小时进行所述基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息到所述雷达和卫星预估信息的过渡。进一步，采用误差控制的方法对所述多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法、所述预报模式嵌套节点控制方法和所述山地暴雨目标评价和反馈方法的精度进行评价，并基于实测暴雨与预报暴雨的差异进行暴雨偏差订正，对预报模式及参数进行反馈。进一步，所述数值天气预报产品的暴雨偏差订正可采用降水的频率和面积匹配方法；所述雷达和卫星预估信息的暴雨偏差订正可采用单点校准法、平均校准法、空间校准法、距离加权法、变分校准法、最优插值校准法。进一步，采用所述不确定度计算，确定降水模式的转换时间点，可是整点时间、也可是非准点时间。进一步，所述面向山地暴雨预报的渐进决策方法适用于较易发生山洪灾害的固定地区或大范围预报可能发生较大降水的非固定局部地区。本专利技术的有益效果为：采用数值天气预报产品(0～72小时)、基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息(0～24小时)、雷达和卫星预估信息(0～2小时)等降水预报模式，针对各模式预报时空尺度的差异，按空间尺度由大至小、时间尺度由长及短渐次开展降雨预报，通过不断评估预报目标，决策模式循环频次及预报成果的方法；所述预报模式嵌套节点控制方法为：根据不同降水预报模式的特点，将预报暴雨不确定度和预报时效双控作为预报目标的决策指标，判断不同降水预报模式转换的节点；所述山地暴雨目标评价和反馈方法为：利用山地暴雨地面站网实测数据，针对不同预报模式预报目标进行误差评价，采用偏差订正和调整模式参数组合修正降水预报，用于下一阶段预报循环。附图说明图1为本专利技术一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法的原理图；图2为多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法的原理图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。请参阅图1和图2，一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法，包括多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法、预报模式嵌套节点控制方法和山地暴雨目标评价和反馈方法；所述多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法为：采用降水预报模式，针对所述降水预报模式预报时空尺度的差异，采用多元信息融合，按空间尺度由大至小、时间尺度由长及短相互嵌套的方式渐次开展降雨预报，通过不断评估预报目标，决策模式循环频次及预报成果，从而实现逐小时甚至更短历时的暴雨无缝滚动预报；所述预报模式嵌套节点控制方法为：根据不同所述降水预报模式的特点，将预报暴雨不确定度和预报时效双控作为预报目标的决策指标，判断不同所述降水预报模式转换的节点；所述山地暴雨目标评价和反馈方法为：利用山地暴雨地面站网实测数据，对不同所述降水预报模式的预报目标进行误差评价，调整优化数值天气预报模式参数组合方案及雷达和卫星预估降水的算法，对降水进行偏差订正。所述降水预报模式包括数值天气预报产品(0～72小时)、基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息(0～24小时)或雷达和卫星预估信息(0～2小时)。所述数值天气预报产品涵盖欧洲中心细网格模式、德国数值模式、日本数值模式、AREM模式、GRAPES-MESO模式以及WRF模式的产品；所述基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息包括高空或地面天气图表分析、物理量场诊断分析；所述雷达和卫星预估信息包括Z-I关系降水率估计、雷达强对流交叉相关追踪技术、光流法追踪技术、雷达联合雨量计降水估计、云指数降水估计。可利用不同所述降水预报模式进行暴雨预报过程中的不确定度计算，确定降水模式的转换时间点；预报模式嵌套节点控制方法包括不确定度指标控制法和时间控制法等双控方法。不确定度指标控制法采用计算的数值天气预报产品、基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息以及雷达和卫星预估信息暴雨不确定度计算成果，判断降水预报模式转换的时间节点，不确定度计算可采用前期暴雨预报值与地面实测值的标准差或A类、B类不确定度计算成果。当数值天气预报产品的不确定度大于基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息的不确定度时，或基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息的不确定度大于雷达和卫星预估信息的不确定度时，即由前一种模式向后一种模式转换。相同种类降水预报模式如数值天气预报产品也采取不确定度指标控制法选用最优的降水预报成果；在不确定度较接近且难判断时，可采用在24小时进行数值天气预报产品到基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息的过渡；采用在2小时进行所述基于高空和地面大气本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法，其特征在于：包括多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法、预报模式嵌套节点控制方法和山地暴雨目标评价和反馈方法；所述多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法为：采用降水预报模式，针对所述降水预报模式预报时空尺度的差异，采用多元信息融合，按空间尺度由大至小、时间尺度由长及短相互嵌套的方式渐次开展降雨预报，通过不断评估预报目标，决策模式循环频次及预报成果，从而实现逐小时甚至更短历时的暴雨无缝滚动预报；所述预报模式嵌套节点控制方法为：根据不同所述降水预报模式的特点，将预报暴雨不确定度和预报时效双控作为预报目标的决策指标，判断不同所述降水预报模式转换的节点；所述山地暴雨目标评价和反馈方法为：利用山地暴雨地面站网实测数据，对不同所述降水预报模式的预报目标进行误差评价，调整优化数值天气预报模式参数组合方案及雷达和卫星预估降水的算法，对降水进行偏差订正。

【技术特征摘要】
1.一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法，其特征在于：包括多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法、预报模式嵌套节点控制方法和山地暴雨目标评价和反馈方法；所述多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法为：采用降水预报模式，针对所述降水预报模式预报时空尺度的差异，采用多元信息融合，按空间尺度由大至小、时间尺度由长及短相互嵌套的方式渐次开展降雨预报，通过不断评估预报目标，决策模式循环频次及预报成果，从而实现逐小时甚至更短历时的暴雨无缝滚动预报；所述预报模式嵌套节点控制方法为：根据不同所述降水预报模式的特点，将预报暴雨不确定度和预报时效双控作为预报目标的决策指标，判断不同所述降水预报模式转换的节点；所述山地暴雨目标评价和反馈方法为：利用山地暴雨地面站网实测数据，对不同所述降水预报模式的预报目标进行误差评价，调整优化数值天气预报模式参数组合方案及雷达和卫星预估降水的算法，对降水进行偏差订正。2.根据权利要求1所述的一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法，其特征在于：所述降水预报模式包括数值天气预报产品、基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息和雷达卫星预估信息。3.根据权利要求2所述的一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法，其特征在于：所述数值天气预报产品涵盖欧洲中心细网格模式、德国数值模式、日本数值模式、AREM模式、GRAPES-MESO模式以及WRF模式的产品；所述基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息包括高空和地面天气图表分析、物理量场诊断分析；所述雷达和卫星预估信息包括Z-I关系降水率估计、雷达强对流交叉相...

【专利技术属性】
技术研发人员：程海云，熊明，杨文发，陈瑜彬，訾丽，
申请(专利权)人：长江水利委员会水文局，
类型：发明
国别省市：湖北,42