【技术实现步骤摘要】
基于地形特征和多源模式产品的精细化降水融合方法、系统、电子设备及存储介质
本专利技术涉及气象预测
，尤其涉及一种基于地形特征和多源模式产品的精细化降水融合方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
提高降水预报准确性一直是气象业务与科研工作的重点，也是关系到我国人民生命财产安全和经济发展的重要研究领域。然而，此项工作颇具困难和挑战性，因为降水是不同尺度天气系统相互影响的结果，其时空分布比较复杂，在不同时间尺度上其统计特征不同，如年降水量或季降水量可能服从正态分布，而日降水量或更短时间尺度内降水则呈偏态分布。近年来数值天气预报技术飞速发展，传统的单一确定性预报逐渐发展到采用多预报数据源进行集成预测来减小模式预测的不确定性。由于不同预报数据是基于不同的模式动力框架、初始场、分辨率、资料同化技术以及云微物理参数化方案等方面生成的，基于多种数值预报产品的集成预报技术正是在此基础上研发出来，成为合理利用各模式预报结果来降低单一模式预报系统性偏差和随机误差的有效方法，逐渐成为提高预报水平研究和应用的热点。多模式集成...
【技术保护点】
1.一种基于地形特征和多源模式产品的精细化降水融合方法，其特征在于：包括以下步骤：/n接入多套模式成员原始的降水预报数据，并统一到同一套精细的水平网格上；/n将训练期的模式成员预报值分别插值到选取的全国国家自动气象站点上，然后与各站点上降水观测数据共同计算无偏平均绝对误差；/n根据计算的无偏平均绝对误差,计算模式成员在每个国家自动气象站点上的权重系数；/n将计算所求的站点权重系数平面化到水平网格点上得到每个网格点上的权重系数；/n利用模式成员在网格点上各自的权重系数，加权求和，从而引入每个模式成员的优势，实现网格化降水预报的集成。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于地形特征和多源模式产品的精细化降水融合方法，其特征在于：包括以下步骤：
接入多套模式成员原始的降水预报数据，并统一到同一套精细的水平网格上；
将训练期的模式成员预报值分别插值到选取的全国国家自动气象站点上，然后与各站点上降水观测数据共同计算无偏平均绝对误差；
根据计算的无偏平均绝对误差,计算模式成员在每个国家自动气象站点上的权重系数；
将计算所求的站点权重系数平面化到水平网格点上得到每个网格点上的权重系数；
利用模式成员在网格点上各自的权重系数，加权求和，从而引入每个模式成员的优势，实现网格化降水预报的集成。
2.根据权利要求1所述的基于地形特征和多源模式产品的精细化降水融合方法，其特征在于：多套模式成员原始的降水预报数据，并统一到同一套精细的水平网格上的步骤，具体为：
已知数据点Q11(x1,y1),Q12(x1,y2),Q21(x2,y1),Q22(x2,y2)的值计算待插点P＝(x,y)的值：
X方向的线性插值，在点Q12,Q22中插入点R2；点Q11，Q21中插入点R1；
Y方向的线性插值,通过第一步计算出的R1与R2在y方向上插值计算出P点。
3.根据权利要求2所述的基于地形特征和多源模式产品的精细化降水融合方法，其特征在于：无偏平均绝对误差的计算公式如下：
bi，k＝(Q1+2Q2+Q3)/4；
UMAEi，k代表第k个模式成员在第i个站点上的无偏平均绝对误差，bi，k代表第k个模式成员在第i个站点上的系统误差，Fi，k代表第k个模式成员在第i个站点上的预报值，Oi代表第i个站点上的观测值，(Fi，k-Oi)代表第k个模式成员在第i个站点上的偏差，Q1、Q2、Q3代表(Fi，k-Oi)偏差样本总数N中的第25、第50、第75百分位数。
4.根据权利要求3所述的基于地形特征和多源模式产品的精细化降水融合方法，其特征在于：根据计算的无偏平均绝对误差,计算模式成员在每个国家自动气象站点上的权重系数，具体公式为：
其中，Wi，k代表第k个模式成员在第i个站点上的权重系数，n为参与集合的模式成员的总数，并且为了保证计算的连续性，如果UMAE＝0，那么UMAE＝0.01。
5.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐娴，何晓凤，郭鹏，武正天，王洁，黄凤新，
申请(专利权)人：北京玖天气象科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。