一种基于显著性与敏感性因子分析法的短时强降水预报方法技术

本发明专利技术公开了一种基于显著性与敏感性因子分析法的短时强降水预报方法，涉及气象领域。针对现有技术中预报命中率提高的同时，空报率显著增大的问题而提出本方案。依次包括：数据预处理的步骤、物理量计算的步骤、物理量遴选的步骤、因子分析的步骤、因子得分估计的步骤、建立潜势预报模型的步骤以及发布客观潜势预报产品的步骤。其优点在于，以显著性与敏感性相结合作为遴选物理量因子，通过对系列物理量偏离平均态的显著性、物理量阈值变化与短时强降水命中率、空报率对应关系的ROC曲线同时进行检验，以达到在预报命中率提高和空报率上升之间取得最优平衡效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于显著性与敏感性因子分析法的短时强降水预报方法
本专利技术涉及气象领域，尤其涉及一种基于显著性与敏感性因子分析法的短时强降水预报方法。
技术介绍
短时强降水是大气强烈对流产生的一种灾害性天气，易造成山洪、泥石流、城市内涝等次生灾害。短时强降水对流性质强烈，多由中小尺度系统造成，具有尺度小、突发性强、生命史短、致灾严重的特点。在无清晰的天气尺度系统配合的背景下，业务上对于短时强降水的预报存在一定困难，针对定点、定时、定量的短时强降水，预报能力更是十分有限。大气物理量参数的变化信息对于预判强对流发生起重要作用，通过诊断NCEP分析场发现短时强降水对部分环境物理量十分敏感，近年已有较多研究工作尝试基于物理量参数构建短时强降水预报模型，如对强对流的潜势预报方法，但建模资料依赖的探空站点数量少，在缺乏探空数据的区域不具代表性。为满足高时空分辨率的预报需求，有不少学者基于模式输出要素计算对流参数，构建短时强降水预报模型，如在利用中尺度数值模式计算物理量的基础上，应用相对偏差模糊矩阵评价技术、对对流参数进行逐次筛选和权重分配，构建分类强对流天气本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于显著性与敏感性因子分析法的短时强降水预报方法，其特征在于，依次包括：数据预处理的步骤、物理量计算的步骤、物理量遴选的步骤、因子分析的步骤、因子得分估计的步骤、建立潜势预报模型的步骤以及发布客观潜势预报产品的步骤；/n所述物理量遴选的步骤以显著性指标和敏感性指标作为遴选标准；所述显著性指标利用公式

【技术特征摘要】
1.一种基于显著性与敏感性因子分析法的短时强降水预报方法，其特征在于，依次包括：数据预处理的步骤、物理量计算的步骤、物理量遴选的步骤、因子分析的步骤、因子得分估计的步骤、建立潜势预报模型的步骤以及发布客观潜势预报产品的步骤；
所述物理量遴选的步骤以显著性指标和敏感性指标作为遴选标准；所述显著性指标利用公式T值越大，对应的物理量显著性越好；利用ROC曲线作为敏感性指标，ROC曲线与y＝x函数线包含的面积值可视作因子敏感性效果，面积值越大敏感性效果越好；
所述因子得分估计的步骤将标准化的因子得分作为因子潜势fi(i＝1，2，...，6)；
所述建立潜势预报模型的步骤利用公式：
Fall＝(16.6×f1+13.2×f2+12.3×f3+10.4×f4+9.8×f5+9.0×f6)/71.2得到潜势预报值Fall；
所述发布客观潜势预报产品的步骤是利用所述潜势预报值Fall生产目标时间内的短时强降水客观潜势预报产品，并根据需要对外发布所述短时强降水客观潜势预报产品的内容。


2.根据权利要求1所述基于显著性与敏感性因子分析法的短时强降水预报方法，其特征在于，所述数据预处理的步骤将站点实况处理为与ECMWF-Interim空间分辨率相同的格点实况数据集；具体如下：遍历所有格点，在再分析资料时次对应的代表时段内进行判断，若格点内有站点录得≥20mm/h雨量，则认为该格点出现了短时强降水。


3.根据权利要求1所述基于显著性与敏感性因子分析法的短时强降水预报方法，其特征在于，物理量计算的步骤利用各层次ERA-Interim资...

【专利技术属性】
技术研发人员：张华龙，伍志方，肖柳斯，
申请(专利权)人：伍志方，张华龙，
类型：发明
国别省市：广东;44