一种云南省次季节尺度温度异常的预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种云南省次季节尺度温度异常的预测方法和装置，所述方法包括：制备预测模式的初始场，所述初始场包括大气初始场、陆面初始场和海洋海冰初始场；获取预存的预测模式系统，对所述预测模式系统进行下垫面资料更新和参数化方案提取，基于下垫面资料更新结果和提取到的不同参数化方案组合，对所述预测模式系统进行数值模拟试验，以得到适用于云南地区的初始预测结果；对所述初始预测结果进行误差订正，以得到订正后的最终预测结果。针对云南省的地形特点开展高分辨率模拟和优化，并在误差订正中去除线性趋势，以解决现有技术中云南省温度异常的预测结果较差，误差订正不准确的技术问题。订正不准确的技术问题。订正不准确的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种云南省次季节尺度温度异常的预测方法和装置


[0001]本专利技术涉及智能环境预测
，具体涉及一种云南省次季节尺度温度异常的预测方法和装置。

技术介绍

[0002]云南省作为云贵高原的主体，其山地面积占比约为90％左右。其地形呈西北高，东南低，自北向南呈阶梯状逐级下降，西部是横断山脉，平均海拔可达3000m以上。由于地形十分复杂，温度的区域差异很大，预测较为困难。此外，云南位于青藏高原的下游，春季和初夏的融雪对河流径流补给、植被生态复苏、缓解春旱、土壤保墒及水土保持等均起着十分重要的作用，对水电也有重要的影响。而温度又是影响融雪时间和融雪量的重要因素，如能提前1
‑
2个月对云南气温的异常趋势进行准确预测，将会对农业生产、水电调控等有重要的指导意义。
[0003]当前，尚未有专门针对云南省的次季节尺度温度异常的预测系统，云南次季节尺度温度异常的预测方案为，在基于国内外全球模式或者覆盖整个中国区域的区域模式的预测产品中，将云南省的信息直接提取出来。由于上述产品面向的是全球或整个中国，因此在云南省的分辨率很粗，大都在50km以上，难以刻画云南地形陡峭区域温度的变化。这就导致现有的云南次季节尺度温度异常的预测方案，存在如下技术问题：
[0004]1)当前用于云南次季节尺度温度异常预测的模式的空间范围较大，通常覆盖了整个中国，模式分辨率较粗，无法准确刻画复杂地形，且物理参数化方案有待针对云南进行测试和调优，所用的下垫面资料有待更新，导致现有模式的性能在整个中国区域较优，尤其是地形相对平坦、人口密集的东部地区模拟效果较好，但对地形复杂的云南模拟效果较差；
[0005]2)当前用于云南温度异常的误差订正方法，是直接基于原始的温度场序列进行的。但在全球变化的背景下，近几十年来云南的温度有显著的变暖趋势，上述订正方案没有消除温度趋势的影响，不能准确反映长期变化趋势下温度的实际年际变化特征，因此会影响订正效果。
[0006]因此，提供一种云南省次季节尺度温度异常的预测方法和装置，针对云南省的地形和温度特点进行预测，以期解决现有技术中云南省温度异常预测的模拟效果较差，误差订正不准确的技术问题。

技术实现思路

[0007]为此，本专利技术实施例提供一种云南省次季节尺度温度异常的预测方法和装置，针对云南省的地形和温度特点进行预测，以解决现有技术中云南省温度异常预测的结果较差，误差订正不准确的技术问题。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
[0009]本专利技术提供一种云南省次季节尺度温度异常的预测方法，所述方法包括：
[0010]制备预测模式的初始场，所述初始场包括大气初始场、陆面初始场和海洋海冰初
始场；
[0011]获取预存的预测模式系统，对所述预测模式系统进行下垫面资料更新和参数化方案提取，基于下垫面资料更新结果和提取到的不同参数化方案组合，对所述预测模式系统进行数值模拟试验，以得到适用于云南地区的初始预测结果；
[0012]对所述初始预测结果进行误差订正，以得到订正后的最终预测结果。
[0013]在一些实施例中，预存的预测模式系统为全球大气模式与区域模式的在线耦合模式系统。
[0014]在一些实施例中，区域模式的水平分辨率取为10km，垂直方向39层，模式层顶为50hPa，时间步长40s，模式覆盖范围为(19.05
‑
36.95
°
N，88.05
‑
107.95
°
E)，以覆盖云南流域水系的所有上游地区。
[0015]在一些实施例中，对所述初始预测结果进行误差订正，以得到订正后的最终预测结果，具体包括：
[0016]基于所述初始预测结果进行预设时间段的历史回报试验，以得到所述预设时间段内多个节点的回报气温；
[0017]根据所述预设时间段各节点的观测温度与所述回报温度进行去除线性趋势处理，以得到去趋势后的气温预测结果；
[0018]采用EOF方法对去趋势后的气温预测结果进行误差订正，以得到订正后的最终预测结果。
[0019]在一些实施例中，对所述初始预测结果进行误差订正，具体包括：
[0020]对回报场X和观测场Y进行去除线性趋势处理，得到观测变化趋势；
[0021]分别对去除线性趋势后的回报场DX和观测场DY进行EOF分析；
[0022]利用线性回归方法，得到观测和回报EOF分解所得时间系数之间的线性关系；
[0023]将所述初始预测结果投影到已有回报的空间模态上，得到新一年预测值EOF分解的时间系数β
i，n+1
，利用预设回归方程，得到新一年观测值EOF分解时间系数估计值；
[0024]根据新一年观测值EOF分解时间系数估计值和预存的观测值EOF分解模态，得到去除线性趋势后的订正结果；
[0025]基于所述订正结果和观测变化趋势，得到订正后的预测结果。
[0026]在一些实施例中，利用第一预设公式，对回报场X和观测场Y进行去除线性趋势处理；
[0027]所述第一预设公式包括：
[0028]DX
t
＝X
t
‑
t*B1，t＝1，
…
n
[0029]DY
t
＝Y
t
‑
t*B2，t＝1，
…
n
[0030]其中DX
t
、DY
t
分别为回报场和观测场去除线性趋势后的结果，B1和B2为回报和观测气温的变化趋势，由一元线性回归得到。
[0031]在一些实施例中，利用第二预设公式，分别对去除线性趋势后的回报场DX和观测场DY进行EOF分析；
[0032]所述第二预设公式包括：
[0033][0034][0035]其中φ
i
分别为观测场和回报场的空间模态，α
i，t
、β
i，t
则为对应的时间系数，k为预先选定用于订正的模态数，n为回报年数。
[0036]本专利技术还提供一种云南省次季节尺度温度异常的预测装置，所述装置包括：
[0037]初始场生成模块，用于制备预测模式的初始场，所述初始场包括大气初始场、陆面初始场和海洋海冰初始场；
[0038]结果预测模块，用于获取预存的预测模式系统，对所述预测模式系统进行下垫面资料更新和参数化方案提取，基于下垫面资料更新结果和提取到的不同参数化方案组合，对所述预测模式系统进行数值模拟试验，以得到适用于云南地区的初始预测结果；
[0039]结果订正模块，用于对所述初始预测结果进行误差订正，以得到订正后的最终预测结果。
[0040]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述方法的步骤。
[0041]本专利技术还提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云南省次季节尺度温度异常的预测方法，其特征在于，所述方法包括：制备预测模式的初始场，所述初始场包括大气初始场、陆面初始场和海洋海冰初始场；获取预存的预测模式系统，对所述预测模式系统进行下垫面资料更新和参数化方案提取，基于下垫面资料更新结果和提取到的不同参数化方案组合，对所述预测模式系统进行数值模拟试验，以得到适用于云南地区的初始预测结果；对所述初始预测结果进行误差订正，以得到订正后的最终预测结果。2.根据权利要求1所述的云南省次季节尺度温度异常的预测方法，其特征在于，预存的预测模式系统为全球大气模式与区域模式的在线耦合模式系统。3.根据权利要求2所述的云南省次季节尺度温度异常的预测方法，其特征在于，区域模式的水平分辨率取为10km，垂直方向39层，模式层顶为50hPa，时间步长40s，模式覆盖范围为(19.05
‑
36.95
°
N，88.05
‑
107.95
°
E)，以覆盖云南流域水系的所有上游地区。4.根据权利要求1所述的云南省次季节尺度温度异常的预测方法，其特征在于，对所述初始预测结果进行误差订正，以得到订正后的最终预测结果，具体包括：基于所述初始预测结果进行预设时间段的历史回报试验，以得到所述预设时间段内多个节点的回报气温；根据所述预设时间段各节点的观测温度与所述回报温度进行去除线性趋势处理，以得到去趋势后的气温预测结果；采用EOF方法对去趋势后的气温预测结果进行误差订正，以得到订正后的最终预测结果。5.根据权利要求1所述的云南省次季节尺度温度异常的预测方法，其特征在于，对所述初始预测结果进行误差订正，具体包括：对回报场X和观测场T进行去除线性趋势处理，得到观测变化趋势；分别对去除线性趋势后的回报场DX和观测场DY进行EOF分析；利用线性回归方法，得到观测和回报EOF分解所得时间系数之间的线性关系；将所述初始预测结果投影到已有回报的空间模态上，得到新一年预测值EOF分解的时间系数β
i，n+1
，利用预设回归方程，得到新一年观测值EOF分解时间系数估计值；根据新一年观测值EOF分解时间系数估计值和预存的观测...

【专利技术属性】
技术研发人员：周彬彬，蒋燕，刘双全，邵其专，王有香，陈凯，张聪通，李相勇，赵珍玉，周涵，栾毅，黄伟芝，杨皓钦，陈诗杰，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：