[发明专利]一种降雨量的预报方法

权利要求书

1.一种降雨量的预报方法，其特征在于：使用最佳同化数据集为下一次降雨预报进行数据同化提供应用，所述最佳同化数据集来自于多源气象信息数据同化方法，所述多源气象信息数据同化方法包括以下几个步骤：

步骤1、数据同化方法的选取；

步骤2、构建多源气象信息数据库；

步骤3、对多源气象信息进行数据同化；

步骤3.1、确定数据同化的方案共30种：

；

同时对多种数据进行同化时，并非是对两种数据之和进行同化，而是在操作时，依次对两种数据进行同化；

步骤3.2、判断步骤3.1中各数据同化方案的优劣采用相对误差:

式中，α_i为第i个数据同化方案同化后的降雨预报的相对误差，p_i′为第i个数据同化方案同化后的预报降雨量，p_i为对应的实测降雨量，i取1,2,3，……,29,30；

步骤3.3、根据步骤3.2中的相对误差，确定整体效果优的同化方法：

计算三维变分数据同化方法的整体相对误差m与集合卡尔曼滤波法的整体相对误差n：

若m<n，则三维变分数据同化方法的整体效果优于集合卡尔曼滤波法，若m>n，则集合卡尔曼滤波法整体效果优于三维变分数据同化方法，若m＝n，则三维变分数据同化方法与集合卡尔曼滤波法整体效果相同；步骤4是根据步骤3.3确定的整体效果优的同化方法，在15个三维变分数据同化方法方案或15个集合卡尔曼滤波法方案中，相对误差最小的5个方案所采用的同化数据，构成最佳同化数据集，为下一次降雨预报进行数据同化提供依据，可以提高降雨预报的精度，而且增加多源气象信息可以弥补不同气象数据的不足。

2.根据权利要求1所述的降雨量的预报方法，其特征在于：步骤1中的数据同化方案选取目前应用较广且效果较好的三维变分数据同化和集合卡尔曼滤波同化方法。

3.根据权利要求1所述的降雨量的预报方法，其特征在于：步骤2中的所述气象信息数据库由美国国家大气研究中心NCAR提供的地表观测数据、NCAR提供的高空观测数据、区域雷达数据、卫星遥感数据以及火箭探空数据构成。