[发明专利]一种基于季节预报模式的季节降水相似预报方法

权利要求书

1.一种基于季节预报模式的季节降水相似预报方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，根据历史季节模式预报信息，获取季节降水模式预报误差集及所述模式预报误差集对应的模式预报误差距平场；

步骤2，对所述模式预报误差距平场进行EOF分解，得到模式预报误差主分量和所述模式预报误差主分量对应的特征向量；

步骤3，判断所述模式预报误差主分量是否可预报，如果可预报，则执行步骤4，如果不可预报，则执行步骤5；

步骤4，对可预报的模式预报误差主分量的时间系数进行相似预报，得到所述可预报的模式预报误差主分量时间系数的相似预报结果；

步骤5，对不可预报的模式预报误差主分量的时间系数进行评估，得到所述不可预报的模式预报误差主分量时间系数的评估结果；

步骤6，将步骤4得到的所述时间系数的相似预报结果和步骤5得到的所述时间系数的评估结果，与步骤2得到的所述模式预报误差主分量对应的特征向量结合，合成模式预报误差；

步骤7，利用所述模式预报误差订正季节降水模式预报结果，得到订正后的季节降水模式预报结果。

2.根据权利要求1所述的基于季节预报模式的季节降水相似预报方法，其特征在于，步骤1之前，还包括采集历史季节模式预报信息，所述预报信息包括预报年份、预报区域经纬度信息、预报季节、模式起报月份、预报因子数据及与所述模式起报月份对应的模式预报降水数据和观测降水数据。

3.根据权利要求1所述的基于季节预报模式的季节降水相似预报方法，其特征在于，步骤2之后步骤3之前，还包括步骤，选取可预报的所述模式预报误差主分量，对预报年上一年度进行独立样本相似预报，得到预报年上一年度独立样本相似预报的均方根误差。

4.根据权利要求3所述的基于季节预报模式的季节降水相似预报方法，其特征在于，所述对预报年上一年度进行独立样本相似预报，采用最优多因子组合配置的方法。

5.根据权利要求3所述的基于季节预报模式的季节降水相似预报方法，其特征在于，所述选取所述模式预报误差主分量，具体为选取第一个至第九个的前九个所述模式预报误差主分量，作为预报年上一年度的可预报的所述模式预报误差主分量。

6.根据权利要求3所述的基于季节预报模式的季节降水相似预报方法，其特征在于，步骤3中，所述判断所述模式预报误差主分量是否可预报，具体为，根据所述均方根误差随所述模式预报误差主分量个数的变化而产生的变化趋势，选择变化趋势拐点之前的所述模式预报误差主分量作为可预报的模式预报误差主分量，变化趋势拐点之后的所述模式预报误差主分量为不可预报的模式预报误差主分量。

7.根据权利要求1所述的基于季节预报模式的季节降水相似预报方法，其特征在于，步骤4中，所述对可预报的模式预报误差主分量进行相似预报，采用最优多因子组合配置的方法。

8.根据权利要求4或7所述的基于季节预报模式的季节降水相似预报方法，其特征在于，所述最优多因子组合配置按照如下方法进行确定：

步骤401，获取所述可预报的模式预报误差主分量的预报因子；

步骤402，针对每个所述预报因子及其对应的所述可预报的模式预报误差主分量，对不同的历史时段进行交叉检验，得到每个历史时段的单因子交叉检验均方根误差排序；

步骤403，从所有的所述历史时段的单因子交叉检验均方根误差排序中，确定主导因子；

步骤404，从所有的所述历史时段的单因子交叉检验均方根误差排序中，确定演化相似因子；

步骤405，通过对所有的所述预报因子进行相关系数分析，确定相对独立的预报因子；

步骤406，在所述相对独立的预报因子的基础上，基于所述主导因子和所述演化相似因子，确定最优多因子组合配置。

9.根据权利要求1所述的基于季节预报模式的季节降水相似预报方法，其特征在于，步骤5中，利用所述不可预报的模式预报误差主分量的历史平均值，对不可预报的模式预报误差主分量的时间系数进行评估。