【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于天气预报，具体涉及一种延伸期预报方法及装置。
技术介绍
1、延伸期预报，旨在预测未来10至30天的天气异常，是天气气候无缝隙预测的关键一环，对于防灾减灾和经济社会的稳定发展具有重要的意义。基于初始化的动力数值模式，逐日预报的上限为10-14天，这主要是由于随着积分时间的增加，误差增长会超过真值。基于确定预测因子的延伸期统计预报方法/动力-统计结合预报方法，总是存在解释方差有限，且预测效果不稳定的问题。延伸期预报是当前国际公认的热点和难点问题。
技术实现思路
1、为解决现有技术中的不足，本专利技术提供一种延伸期预报方法及装置，能有效提高延伸期预报的准确性和稳定性。
2、为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
3、第一方面，提供一种延伸期预报方法，包括：获取与预测区域相关的关键预测因子组合；将所述关键预测因子组合输入延伸期预报模型，输出未来设定时间内的平均时间序列；将输出的未来设定时间内的平均时间序列投影到对应的空间场，得到预测区域的延伸期预报结果
4、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种延伸期预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的延伸期预报方法，其特征在于，与预测区域相关的关键预测因子组合，通过以下方法确定：
3.根据权利要求2所述的延伸期预报方法，其特征在于，对设定时间段内的历史天气数据进行预处理，包括：将历史天气日数据处理为候距平数据或旬距平数据。
4.根据权利要求2所述的延伸期预报方法，其特征在于，计算预测对象的潜在预测因子数据集，包括：
5.根据权利要求4所述的延伸期预报方法，其特征在于，从构建的延伸期预测大数据库中选择的预测因子，包括：北极海冰密集度、全球海表温度、雪深...
【技术特征摘要】
1.一种延伸期预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的延伸期预报方法，其特征在于，与预测区域相关的关键预测因子组合，通过以下方法确定：
3.根据权利要求2所述的延伸期预报方法，其特征在于，对设定时间段内的历史天气数据进行预处理，包括：将历史天气日数据处理为候距平数据或旬距平数据。
4.根据权利要求2所述的延伸期预报方法，其特征在于，计算预测对象的潜在预测因子数据集，包括：
5.根据权利要求4所述的延伸期预报方法，其特征在于，从构建的延伸期预测大数据库中选择的预测因子，包括：北极海冰密集度、全球海表温度、雪深、850...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄艳艳，张翘楚，戴金，王会军，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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