本发明专利技术提供一种基于北斗技术的降雨预警模型构建方法，包括以下步骤：基于北斗卫星导航系统观测数据解算获取天顶对流层总延迟ZTD；依据所述ZTD数据结合气象数据获取大气可降水量PWV；确定多种预报因子；确定所述多种预报因子的阈值；组合所述多种预报因子，构建预警模型；评估所述预警模型的性能。本发明专利技术利用多项式拟合的方法对PWV和ZTD的时序进行拟合，引入百分位阈值法确定多种预报因子的阈值，提升降雨预警模型的精度，组合多种预报因子，综合考虑PWV数值、PWV递增量与递增率、ZTD递增量与递增率，构建基于北斗技术的联合PWV和ZTD的降雨预测模型，提高降雨预测的准确率，降低降雨预测的虚假率。雨预测的虚假率。雨预测的虚假率。
【技术实现步骤摘要】
一种基于北斗技术的降雨预警模型构建方法
[0001]本专利技术涉及一种基于北斗技术的降雨预警模型构建方法，属于气象学领域。
技术介绍
[0002]随着近年来全球气候变暖，国内外极端降雨事件频发，为社会的发展及人类的生活带来严重的影响，其中极端降雨是国内外典型的破坏性天气现象之一，由极端降雨引发的洪水会造成城市内涝、设施损坏、人员伤亡及经济损失等影响。
[0003]我国地势西高东低，气候类型复杂多样，各地区降水分布不均匀。受气候及地形因素的影响，暴雨事件成为我国气象灾害中最严重、最频繁发生的气象灾害事件之一。持续的长期强降雨数据极易引发洪涝、大坝溃堤、河水泛滥等多种灾害事件，因此针对强降雨事件的预警具有重要意义，构建准确的降雨预警模型变得日益重要。
[0004]目前，随着全球北斗系统组网完成，北斗技术逐渐应用于国内外各行各业当中，其中利用北斗技术构建降雨预警模型逐渐引起国内外研究学者的关注，但目前仍少有研究。目前大多数据学者仅通过最小二乘线性拟合PWV的时序变化并探究其与降雨事件之间的响应关系，通过设置时间变化窗口，以PWV递增量和递增率进行降雨预测，但是这一类降雨模型普遍存在明显的准确率低、虚假率高的缺陷，其本质原因可能是由于降雨事件的发生是由多种气象参数共同作用所导致，如果仅利用单一参数或其递增量与递增率无法实现降雨事件的精准预警。
技术实现思路
[0005]为了解决现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于北斗技术的降雨预警模型构建方法，通过组合PWV数值、PWV递增量与递增率、ZTD递增量与递增率多种预报因子，构建基于北斗技术的联合PWV和ZTD的降雨预警模型，提高降雨预测的准确率，降低降雨预测的虚假率。
[0006]本专利技术提供一种基于北斗技术的降雨预警模型构建方法，包括以下步骤：
[0007]步骤一，基于北斗卫星导航系统观测数据解算获取天顶对流层总延迟ZTD；
[0008]步骤二，依据所述ZTD数据结合气象数据获取大气可降水量PWV；
[0009]步骤三，确定多种预报因子；
[0010]步骤四，确定所述多种预报因子的阈值；
[0011]步骤五，组合所述多种预报因子，构建预警模型；
[0012]步骤六，评估所述预警模型的性能。
[0013]优选的，所述步骤一中，解算获取天顶对流层总延迟ZTD时，将精密星历和卫星钟差数据代入观测方程，以固定卫星轨道和消除卫星钟差项。
[0014]优选的，所述步骤一中，解算获取天顶对流层总延迟ZTD时，采用双频观测值，以消除电离层的影响。
[0015]优选的，所述步骤二中，获取大气可降水量PWV的方法包括：
[0016](1)计算天顶干延迟ZHD：
[0017][0018](2)计算天顶湿延迟ZWD：
[0019]ZWD＝ZTD
‑
ZHD
[0020](3)计算大气可降水量PWV：
[0021][0022]式中，P代表BDS测站处的气压，和H分别代表BDS测站的纬度(rad)与站点高(km)，K
′2、K3和R
V
是常数，它们的值分别为16.48K
·
hPa
‑1、(3.776
±
0.014)
×
105K2·
hPa
‑1和461J
·
kg
‑1·
K
‑1，ρ是水汽密度，Tm为大气加权平均温度。
[0023]优选的，所述步骤三中，所述多种预报因子包括ZTD的递增量与递增率、PWV的递增量与递增率、以及PWV值。
[0024]优选的，所述步骤四中，确定所述多种预报因子的阈值之前，对大气可降水量PWV和天顶对流层总延迟ZTD的时序进行拟合。
[0025]优选的，对大气可降水量PWV和天顶对流层总延迟ZTD的时序进行拟合的方法为多项式拟合法。
[0026]优选的，所述步骤四中，确定所述多种预报因子的阈值的方法为利用百分位阈值的方法。
[0027]优选的，所述百分位阈值的方法为：
[0028](1)将一种预报因子X从小到大进行排列；
[0029](2)计算(a+1)*P％，结果记为j+g，式中，a为预报因子X值的总个数，j为整数部分，g为小数部分，P为百分位；
[0030](3)获取阈值：
[0031][0032]式中，P
value
为对应百分位P的百分位数，也就是阈值；X(j)表示第j个预报因子的值。
[0033]优选的，其特征在于，所述步骤六中，评估所述预警模型的性能包括计算所述预警模型的准确率、虚假率、以及缺报率。
[0034]本专利技术的有益效果在于：利用多项式拟合的方法对PWV和ZTD的时序进行拟合，在模型构建中引入百分位阈值法确定多种预报因子的阈值，提升降雨预警模型的精度，组合多种预报因子，综合考虑PWV数值、PWV递增量与递增率、ZTD递增量与递增率，构建基于北斗技术的联合PWV和ZTD的降雨预测模型，提高降雨预测的准确率，降低降雨预测的虚假率。
附图说明
[0035]图1为本专利技术的流程示意图。
具体实施方式
[0036]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0037]本专利技术提供了一种基于北斗技术的降雨预警模型构建方法，包括以下步骤：
[0038]步骤一，基于北斗卫星导航系统观测数据解算获取天顶对流层总延迟ZTD；
[0039]将北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)接收机获取的Rinex文件通过利用武汉大学开发的GNSS PPP软件，采用精密单点定位(Precise Pointing Positioning,PPP)技术进行解算以获取天顶对流层总延迟(Zenith Troposphere Delay,ZTD)数据。
[0040]为消除坐标参数的影响，通常利用已知测站的GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)观测值，同时将精密星历和卫星钟差数据代入观测方程以达到固定卫星轨道和消除卫星钟差项的目的。为了消除电离层的影响，通常采用双频观测值。
[0041]该算法中伪距与载波相位的观测方程如下所示：
[0042][0043][0044]式中，V代表观测值改正数，i代表相应的观测历元，j代表卫星信号，c为真空中的光速，δt(i)为接收机钟差，δρ
zd
(i)和M(θ
i
(i))分别为天顶对流层总延迟和相应的投影函数，θ
i
(i)代表卫星高度角，ε
P
和ε
φ
分别代表多路径和观测噪声等没有模型化的误差影响，P
j
(i)和φ
j
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于北斗技术的降雨预警模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，基于北斗卫星导航系统观测数据解算获取天顶对流层总延迟ZTD；步骤二，依据所述ZTD数据结合气象数据获取大气可降水量PWV；步骤三，确定多种预报因子；步骤四，确定所述多种预报因子的阈值；步骤五，组合所述多种预报因子，构建预警模型；步骤六，评估所述预警模型的性能。2.根据权利要求1所述的基于北斗技术的降雨预警模型构建方法，其特征在于，所述步骤一中，解算获取天顶对流层总延迟ZTD时，将精密星历和卫星钟差数据代入观测方程，以达到固定卫星轨道和消除卫星钟差项的目的。3.根据权利要求1所述的基于北斗技术的降雨预警模型构建方法，其特征在于，所述步骤一中，解算获取天顶对流层总延迟ZTD时，采用双频观测值，以消除电离层的影响。4.根据权利要求1所述的基于北斗技术的降雨预警模型构建方法，其特征在于，所述步骤二中，获取大气可降水量PWV的方法包括：(1)计算天顶干延迟ZHD：(2)计算天顶湿延迟ZWD：ZWD＝ZTD
‑
ZHD(3)计算大气可降水量PWV：式中，P代表BDS测站处的气压，和H分别代表BDS测站的纬度(rad)与站点高(km)，K
′2、K3和R
V
是常数，它们的值分别为16.48K
·
hPa
‑1、(3.776
±
0.014)
×
105K2·
hPa
‑1和461J
·
【专利技术属性】
技术研发人员：李祖锋，赵庆志，尚海兴，狄圣杰，吕宝雄，王盼，付晓花，
申请(专利权)人：中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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