一种龙舟水强度指数的计算方法及存储介质技术

本发明专利技术提供了一种龙舟水强度指数的计算方法及存储介质，其中，方法包括：步骤1：获取目标范围内各自动气象站在预设的评价时间段内监测的降雨数据；步骤2：对所述降雨数据进行数据质控；步骤3：获取多类龙舟水强度评价指标；步骤4：基于所述龙舟水强度评价指标，从质控结果中确定龙舟水强度评价指标值；步骤5：基于所述龙舟水强度评价指标值，计算龙舟水强度指数。本发明专利技术的龙舟水强度指数的计算方法及存储介质，定量客观计算龙舟水的强度，填补技术空白，对龙舟水期间强降雨及其衍生次生灾害的预估、防御和评估具有指导意义。防御和评估具有指导意义。防御和评估具有指导意义。

【技术实现步骤摘要】
一种龙舟水强度指数的计算方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及气象预报
，特别涉及一种龙舟水强度指数的计算方法及存储介质。

技术介绍

[0002]每年4
‑
6月是华南前汛期多雨季，尤其在南海夏季风爆发后，5月下旬到6月中旬华南地区会出现强而集中的降雨高峰期，此时正处于端午前后，故俗称“龙舟水”。“龙舟水”降雨具有“强降水集中、影响范围广、极端强降水频发、致灾风险高”等特点。如果恰逢天文大潮或台风暴潮，江河排水速度下降，甚至发生海水倒灌，造成洪涝灾害以及山洪、泥石流和山体滑坡等地质灾害，如2008年广东遭遇了史上最强的“龙舟水”，诱发了严重洪涝和局地泥石流、塌方等灾害，造成了重大经济损失。“龙舟水”强降雨预警预报及其衍生灾害防御一直是气象和防灾应急部门的关注重点。
[0003]如何评价“龙舟水”强度对“龙舟水”期间强降雨及其衍生次生灾害的预估、防御和评估有重要的指导意义，对防灾部署至关重要。针对“龙舟水”广大学者从气候特征、变化规律、异常成因等方面开展了深入研究，取得了大量的研究成果，但在“龙舟水”强度评估方面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种龙舟水强度指数的计算方法，其特征在于，包括：步骤1：获取目标范围内各自动气象站在预设的评价时间段内监测的降雨数据；步骤2：对所述降雨数据进行数据质控；步骤3：获取多类龙舟水强度评价指标；步骤4：基于所述龙舟水强度评价指标，从质控结果中确定龙舟水强度评价指标值；步骤5：基于所述龙舟水强度评价指标值，计算龙舟水强度指数。2.如权利要求1所述的一种龙舟水强度指数的计算方法，其特征在于，所述步骤2：对所述降雨数据进行数据质控，包括：对所述降雨数据进行气候学界限值检验；将气候学界限值检验通过数据进行要素一致性检验。3.如权利要求1所述的一种龙舟水强度指数的计算方法，其特征在于，所述步骤2：对所述降雨数据进行数据质控，还包括：获取质控结果的时间序列长度和完整度；若所述时间序列长度小于所述评价时间段或所述完整度小于预设的完整度阈值，剔除对应质控结果。4.如权利要求1所述的一种龙舟水强度指数的计算方法，其特征在于，所述龙舟水强度评价指标值，包括：逐年龙舟水期间最大小时雨量R
1hmax
、逐年龙舟水期间最大24小时雨量R
24hmax
、逐年龙舟水期间1小时雨量大于30mm的自动气象站数NR
1h
、逐年龙舟水期间3小时雨量大于100mm的自动气象站数NR
3h
、逐年龙舟水期间24小时雨量大于100mm的自动气象站数NR
24
和逐年平均雨量R
ave
。5.如权利要求4所述的一种龙舟水强度指数的计算方法，其特征在于，所述步骤5：基于所述龙舟水强度评价指标值，计算龙舟水强度指数，包括：获取目标年份；将同一所述目标年份的所述逐年龙舟水期间最大小时雨量R
1hmax
从大到小进行排序，获得排序值N_R
1hmax
；将同一所述目标年份的所述逐年龙舟水期间最大24小时雨量R
24hmax
从大到小进行排序，获得排序值N_R
24hmax
；将同一所述目标年份的所述逐年龙舟水期间1小时雨量大于30mm的自动气象站数NR
1h
从大到小进行排序，获得排序值N_NR
1h
；将同一所述目标年份的所述逐年龙舟水期间3小时雨量大于100mm的自动气象站数NR
3h
从大到小进行排序，获得排序值N_NR
3h
；将同一所述目标年份的所述逐年龙舟水期间24小时雨量大于100mm的自动气象站数NR
24
从大到小进行排序，获得排序值N_NR
24h
；将同一所述目标年份的所述逐年平均雨量R
ave
从大到小进行排序，获得排序值N_R
ave
；基于所述排序值N_R

【专利技术属性】
技术研发人员：王明洁，张蕾，张舒婷，陈训来，陈元昭，王书欣，徐婷，王蕊，
申请(专利权)人：深圳市气象局深圳市气象台，
类型：发明
国别省市：