【技术实现步骤摘要】
一种基于海温的气象干旱预报方法
[0001]本专利技术涉及气象干旱预报领域，具体涉及一种基于海温的气象干旱预报方法。
技术介绍
[0002]气象干旱是一种极端自然灾害，具有发生频率高、影响范围广和危害程度深等特点，易对社会经济发展造成不良影响。近年来，中国经历频繁的气象干旱灾害，如2009-2010年中国西南特旱造成数千万人民群众饮水困难。随着全球气候变暖，干旱影响将逐渐增大，开展中长期气象干旱预报具有重要的现实意义。
[0003]目前来说，气象干旱预报方法包括动力数值方法和统计学方法。前人借助动力数值方法进行了诸多基于降水的中长期气象干旱预报的研究，但国内外权威机构如美国国家环境预报中心、欧洲中期天气预报中心、和中国气象局等所发布的动力数值方法预报产品预见期通常在1个月以内，少有预见期1个月或以上的产品，而干旱形成、发展和衰退往往历时长，单月内预报难以有效为地方生产实践提供参考依据。再者，已有的干旱预报大多使用的干旱指数只牵涉单一的降水量(如标准化降水指数)，忽略了与干旱发展密切相关的气温、蒸散发等气象因子，不能精...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于海温的气象干旱预报方法，其特征在于，包括：S1运用局部加权回归季节-趋势分解法将海温和标准化降水蒸发指数数据分别分解为三项数据形式，三项数据形式包括季节项、趋势项和余项；S2基于海温的三项分解项，构建每项的前期海温波动模式；S3基于相关系数，获得海温每个分解项的每种波动模式的预报因子；S4结合预报因子和标准化降水蒸发指数，基于极限学习机构建“海温波动模式-极限学习机”预报模型，对预见期1个月和3个月网格尺度的SPEI进行预报，获取集合预报和确定性预报，评估预报结果。2.根据权利要求1所述的气象干旱预报方法，其特征在于，所述局部加权回归季节-趋势分解法的表达式为：Y
t
＝S
t
+T
t
+R
t
式中，Y
t
表示月份t的海温或SPEI值；S
t
、T
t
和R
t
则分别表示月份t的海温或SPEI的季节项、趋势项和余项。3.根据权利要求1所述的气象干旱预报方法，其特征在于，所述S2基于海温的三项分解项，构建每项的前期海温波动模式，具体为：假设海温的季节项，记前期1-3个月海温因子为K1、K2、和K3，定义前期1～3个月波动模式为这三个月的任意加减组合，记为ΔK，可得前期1～3个月波动模式共有9种，根据不同模式所包含的月份数分为以下三个类型：(1)I型：仅包含前期1个月份的信号，共1种，即ΔK1＝K1(2)II型：包含前期2个月份的信号，共4种，即ΔK2＝K1+K2、ΔK3＝K
1-K2ΔK4＝K
1-K3、ΔK5＝K1+K3、(3)III型：包含前期所有3个月份的信号，共4种，即ΔK6＝K1+K2+K3、ΔK7＝K1+K
2-K3ΔK8＝K
1-K2+K3、ΔK9＝K
1-K
2-K3上述9种...
【专利技术属性】
技术研发人员：李军，王兆礼，赖成光，吴旭树，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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