一种短时暴雨预报释用模型的动态调整方法技术

本发明专利技术提供一种短时暴雨预报释用模型的动态调整方法，包括：利用α中尺度最优匹配计算出区域模式的预报数据的时空的系统偏差以及最优雨量阈值参数；在α中尺度偏差调整的基础上，利用β中尺度最优匹配计算出每个预报格点上的β中尺度下的局部最优时、空间偏移参数；依据同一起报时次的历史数据动态统计的以上偏差参数，对区域模式的预报雨量进行逐小时的时间和空间上动态调整、降雨强度动态调整以及雨区形态上动态调整，从而改进未来12小时内的逐时短时强降水预报能力。本发明专利技术提供的方法，可以提升多元资料（雷达，自动雨量站）联合在区域模式释用中的应用，并进一步提升短时预报能力，为更好和短期预报无缝隙衔接提供技术支撑。支撑。支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种短时暴雨预报释用模型的动态调整方法


[0001]本专利技术涉及天气预报分析
，尤其涉及一种短时暴雨预报释用模型的动态调整方法。

技术介绍

[0002]目前，在气象领域，针对短时暴雨（定义：通常是由强对流天气造成的，1小时雨量超过一定阈值的强降水天气）的预报能力是存在明显不足的。目前存在技术缺陷概述如下：1）全球数值模式（欧洲中心、GFS等）可以对产生短时暴雨的风速、湿度、气压等形势场进行较准确的预报，但是对于无法准确预报出短时强降水的影响时段、影响落区以及强降水量级。这是由于该类模式的积分方法、物理参数化方案等缺陷造成的。一些研究工作以全球数值模式数据为基础，开展了模式释用模型应用研究，但是大部分应用都着眼于气温、一般性的降水天气（非短时强降水天气）等天气要素的释用。
[0003]区域数值模式（华东9km模式,Grapes3KM模式等）通常是以全球数值模式作为初始场，而后通过同化区域加密观测资料（自动站、雷达等等）、以更小的积分步长以及适应对流尺度的物理参数化方案来实现中小尺度系统（强对流天气）的预报。区域模式对于短时暴雨天气具有一定的预报能力（优于全球数值模式），但是存在仍然存在3方面问题：1.空报率较高问题；2.预报的短时暴雨的影响时间、空间以及降雨量存在一定偏差问题；3.漏报问题。针对这些问题，一些研究者基于区域模式预报要素（预报的降水、预报的回波）、物理量（能量、k指数、水汽等等），通过应用机器学习、概率统计等方法构建区域模式释用模型，用于改善区域模式对于短时强降水的预报能力。该类统计方法构建的模型参数是固定的，能使得短时强降水预报精度整体获得一定程度上的提高(相对地改善了问题1、问题3以及问题2的降雨量偏差问题)，但是存在的问题也较明显：A.对一些突发极端性的短时强降水过程，缺乏实时调整能力；B.由于训练数据集内的错误数据、错误配对数据的存在、数据集正负样本的不均衡性，这都会导致训练模型预报结果的时间、空间以及降水量级上的偏差存在着较大的不确定性问题；C)该类统计模型的预报效果和模式预报的准确性密切相关，如果区域模式预报存在太大的时间，空间以及预报雨量等级偏差，则该类统计模型的释用效果也无法达到预期正效果。
[0004]2）基于雷达、自动站实况观测的短临线性外推可以提升0
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30分钟的短时强降水预报精度，但是30分钟以后，预报能力则快速下降。这主要是因为强对流天气的发展是个复杂的非线性问题，而现有的无论是光流法、还是相关系数法（CoTrec法等）外推预报都是按照半拉格朗日外推法线性外推，因此，这就导致了短时强降水的预报随着预报时间的延长，强降水的落区预报偏差也逐步增大。另外，极端的短时降水降水效率也存在变化，而传统的短临外推法是假设强度不变进行外推，因此，这也是导致强降水预报偏差的另一个原因。针对短临预报的技术缺陷，一些研究工作者尝试将雷达外推和区域数值模式的降水预报预报结果按照时间权重进行融合，进而改善0
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2小时的短临外推预报效果，但是整体而言，由于区域数值对短时强降水预报能力有限以及不合适的权重融合参数，这些都使得融合外推预报
技术对于短时强降水的预报能力的改善还是较为有限。
[0005]综上所述，目前短时暴雨的预报结果不够精确。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于解决上述现有技术存在的缺陷，提供一种依据多元观测实况信息，对区域模式释用预报模型参数进行动态的调整，进而提升区域的短时暴雨的预报能力。
[0007]有益效果：本专利技术提供的方法，可以提升多元资料（雷达，自动雨量站）联合在区域模式释用中的应用，并进一步提升短时预报能力，为更好和短期预报无缝隙衔接提供技术支撑。提升短时暴雨的0
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12小时预报的关键在于，需要通过联合多元实况观测资料，动态调整区域模式释用模型参数（时间，空间订正参数、雨量预报量级订正参数），进而提升区域模式释用预报能力。
[0008]本专利技术提供的方法，可以提升气象多元资料（雷达，自动雨量站观测数据和区域数值模式预报数据）融合分析应用能力。
[0009]本专利技术可以提升区域模式释用能力，提升对短时强降水的预报精度，为短时预报（0
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12小时）和短期预报（24
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72小时）的无缝隙衔接提供技术支撑，对于气象暴雨灾害的防灾减灾具有积极的意义。
[0010]本专利技术提出的方法首先利用中尺度最优匹配计算出区域模式的预报数据的时空的系统偏差以及最优雨量阈值参数；然后，利用中尺度最优匹配计算出每个预报格点上的中尺度下的局部最优时间、空间偏移参数；最后，依据同一起报时次的历史数据动态统计的以上偏差参数，对区域模式的预报雨量进行时间和空间上动态调整、降雨强度动态调整以及雨区形态上动态调整，从而改进未来12小时内的逐小时短时强降水预报能力。
附图说明
[0011]图1为中尺度最优匹配流程图；图2为中尺度最优匹配流程图；图3为动态调整区域模式预测短时强降水雨量流程图；图4为搜索示意图；图5为利用本申请方法改进前后的CSI评分结果对比图；图6为利用本申请方法改进前后的POD评分结果对比图；图7为2021年6月20日08：00
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09：00（北京时）实况和20日03时预报08：00
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09：00降水改进前和改进后对比图。
具体实施方式
[0012]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0013]实况数据采用雷达联合自动雨量站进行降雨估测，生成近1小时降雨估测实况格点数据；通过双立方体插值方法将原有的1km分辨率的雷达降雨估测数据转为基准分辨率5km的网格数据。区域模式预报1小时雨量数据则通过最优插值方法插值为相同范围、相同分辨率5km的网格上。相比较自动雨量站的分布，雷达监测覆盖范围更大（对于近海，自动站只存在于陆地，但是雷达可以监测到整个浙江近海海域的强天气信息），因此，以雷达联合自动站的雨量估测作为实况基准，可以更合理、客观的动态评估出区域模式的时空偏差以及强度、形态上的偏差信息，进而实现对区域数值模式释用结果的动态调整。
[0014]由于本申请是利用雷达资料和自动站监测数据来订正区域模式的12小时的逐时预报，所以这里的比较的历史数据（1小时雷达估测降水和区域模式预报1小时雨量）的时序长度可以选择为3
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6小时。本专利技术首先利用中尺度最优匹配计算出区域模式的预报数据的时空的系统偏差以及最优雨量阈值参数；然后，利用中尺度最优匹配计算出每个预报格点上的中尺度下的局部最优时、空间偏移参数；最后，依据同一起报时次的历史数据动态统计的以上偏差参数，对区域模式的预报雨量进行时间和空间上动态调整、降雨强度动态调整以及雨区形态上动态调整，从而改进未来本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种短时暴雨预报释用模型的动态调整方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：利用中尺度最优匹配方法计算出区域模式预报降水RF和实况雷达估测降水RO之间的最优预报雨量阈值h及其对应的中尺度最优空间和时间偏差；步骤二：利用确定的中尺度空间匹配矢量场、最优时间和空间偏移、最优预报雨量阀值对区域预报雨量RF进行订正，获得初步订正后的预测雨量；步骤三：将初步订正后的预测雨量和实况雷达估测降水RO进行比较分析，按照统计指数偏离最小策略计算搜索得到区域预报雨量RF的中尺度空间匹配矢量格点场；步骤四：基于初步订正后的预测雨量和中尺度空间匹配矢量格点场，利用半拉各朗日外推方法预测形变后的预测雨量场；步骤五：将形变后的预测雨量场和实况雷达估测降水比较分析，确定中尺度预报雨量订正参数；步骤六：以当前时次为界，将区域模式0
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72小时的小时雨量预报分为两部分，小于当前时次的区域模式预报数据通过、中尺度最优匹配法计算获得动态调整参数；步骤七：将所述动态调整参数用于大于当前时次的预报雨量数据，进而获得动态调整之后的释用雨量预报数据。2.根据权利要求1所述的短时暴雨预报释用模型的动态调整方法，其特征在于，所述步骤一包括以下步骤：步骤1：预报雨量阈值Hr遍历循环测试5，10，15，25mm/h，在每个测试雨量阈值Hr下按照步骤2计算；步骤2：预报雨量阀值Hr下的中尺度最优匹配计算：即对区域模式预报降水RF和实况雷达估测降水RO进行比较分析；计算预报雨量阀值Hr下，对RF进行不同时间和空间偏移后的相对RO的订正技巧评分；选择技巧评分成绩最优对应的时间和空间偏移作为预报雨量阀值Hr下的RF相对于RO的最优时间和空间偏移；步骤3：步骤1
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2确定了不同的预报雨量阈值对应的中尺度最优技巧评分，按照选择技巧评分成绩最优对应的预报雨量阈值Hr作为中尺度最优匹配的最优预报雨量阈值，并记录对应的最优时间和空间偏移；从而得到格点分辨50km的离散矢量场数据，即中尺度最优匹配的最优预报雨量阈值及其对应的最优时间和空间偏移；步骤4：利用多尺度矢量内插方法，将步骤3确定的离散矢量信息插值为中尺度空间匹配格点矢量场，该格点矢量场的格点分辨率5km。3.根据权利要求2所述的短时暴雨预报释用模型的动态调整方法，其特征在于，所述步骤2包括：对分析范围内的每个分析格点，采用公式（1）计算出预报订正技巧评分，通过最大值策略来搜索确定对应的最优的空间和时间偏移；公式中的格点命中率加权指数、格点空报率加权指数以及格点漏报率加权指数都是在搜索半径范围内的计算格点为中心位置，按照公式(1)计算出来的数值；
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（1）其中，其中，其中，其中，公式中符号...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄旋旋，黄娟，冯爽，李文娟，周凯，张磊，苏桂炀，罗然，
申请(专利权)人：浙江省气象台，
类型：发明
国别省市：