[发明专利]一种多模式集成降水预报方法及装置

说明书

本发明涉及降水预报领域，具体涉及一种多模式集成降水预报方法及装置。该方法及装置对各预报模式进行预报性能的评估，分析各模式在不同降水量级的预报效果以及传统集成预报效果。接着就是对集成方法进行改进，即使用滑动窗口的方法，筛选出在该预设时间段内、某降水量级预报效果最佳的预报模式，将各预报模式进行集成生成集成预报模式，并使用概率匹配集合平均最优化来计算集成预报，对比于传统集成预报在各降水量级中预报效果的差异，逐级用比传统集成预报效果好的模式的量级对应的降水值转化给集成预报，这样可以弥补传统集成预报在某些量级存在预报效果不佳的现象，从而形成一种集各单一最优预报模式于一体的最优化集成预报。

技术领域

本发明涉及降水预报领域，具体而言，涉及一种多模式集成降水预报方法及装置。

背景技术

随着当前数值模式预报的发展，数值天气预报开始由单一数值模式预报向多模式集成数值预报的方向发展。在20世纪90年代初，国际上开始出现集合预报，并作为一种新数值天气预报品种被欧美许多国家气象局高度重视。研究表明，多模式集成预报能够充分利用各模式预报结果，综合考虑各个模式的优劣，是目前数值预报技术发展的一个重要方向，是减少模式系统性偏差的一个有效途径。不同的模式针对同一个预报对象会得出不同的预报结果，为了得到一个确定的预报结论，多模式集成技术就是一个充分利用各中心模式预报结果以减小模式系统性误差的有效途径。伴随着数值预报产品越来越丰富以及数值预报的瓶颈，利用对模式集成的方法来提高预报效果越来越引起人们的重视。研究表明,多模式集成预报技术能够充分利用不同模式的优点，并能有效减少不同模式的系统性误差，对强降雨预报技能提高有很好的效果。

近年来，伴随着计算机技术和气象数值模式的迅速发展，数值预报模式产品已成为现代气象预报最重要、不可或缺的依靠，天气预报技术进入了数值预报的时代。数值天气预报是一种不同于传统天气预报方法的定量预报，它具有客观准确的特点。使用多模式集成数值天气预报可以突破传统的确定性预报观念，从而较好地为单一线性预报存在不稳定性问题提供了一种新的途径。所以，目前天气预报模式开始由传统的单一确定性预报向集合预报方向发展，以改善数值预报系统本身的非确定性以及大气的非线性导致的预报结果偏差问题。

国际上，Krishnamurti等在1999年最早提出了多模式集成预报的思想，将多个不同模式预报结果经过某种模型进行融合，最终得到共识预报的结果。印度气象局2012年在区域中尺度降水预报系统中使用了多模式集成预报技术，结果显示该技术在一定程度上提升了降水预报的准确性。澳大利亚气象局利用澳大利亚气象局全球模式(ACCESS-G)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国环境预报中心(NCEP)、澳大利亚气象局区域模式(ACCESS-R)、加拿大气象局(CMC)、日本气象厅(JMA)、英国气象局(UK)多个数值预报模式产品，使用误差订正和加权平均法构建了格点业务集成预报(Gridded Operational ConsensusForecast,GOCF)，已实现降水等要素的多模式集成预报，预报效果明显优于单个数值预报，为澳大利亚气象预报的准确进行提供了可靠保障。

国内，陈丽娟等在2005年借超级集合预报的思想用多个数值模式产品对中国汛期降水的预测进行集成并利用线性反演技术进行正反拟合和预报试验，结果表明集合预报明显稳定于单个成员的预报。李佰平在2011年基于TIGGE资料的多模式集成延伸期预报做了研究，利用2014—2015年近一年的INCA、WRF、ECMWF、JMA预报数据，并使用巢湖地区国家基本站的观测场资料，使用加权平均法进行多模式集成；刘汉武等在2017年利用2014年2月—2015年9月中尺度模式预报(INCA、WRF)、全球模式(ECMWF、JMA)数据，结合巢湖湖泊、周边区域站降水实况，对巢湖降水集成预报进行检验及应用。刘静等利用ECMWF、JMA、WRF和MM5做淮河流域面雨量多模式预报效果比较，结果表明随着雨量等级增大，各模式TS评分均明显下降，ECMWF评分最高，JMA次之。ECMWF预报效果整体上优于其他模式,尤其是在小雨到大雨等级优势明显；JMA、MM5以及WRF的预报效果依次降低，多模式集成预报在各降水量级(小雨、中雨、大雨、暴雨)的预报效果不尽相同。