[发明专利]一种适用于多要素的高分辨率集合预报系统

说明书

本发明公开了一种适用于多要素的高分辨率集合预报系统，包括数据采集模块、空间降尺度模块、时间插值模块、时间拆分模块、集合预报模块，所述数据采集模块采集集合预报成员以及订正的网格实况数据；所述空间降尺度模块使用空间降尺度插值方法；所述时间插值模块采用内插法处理除降水外的其他气象要素；所述时间拆分模块的处理方法采用时间拆分法；所述集合预报模块在不同气象要素的误差特征下集成了多个子模块。本发明进行降水时间拆分和其他要素时间插值时采用更为合理的方法，提高预报精细程度和预报的准确性；充分考虑到不同要素的误差特征，构建出多个集合预报子模块，针对不同要素采用不同集合预报算法，适用于多个气象要素的集合预报系统。

技术领域

本发明涉及气象学技术领域，具体为一种适用于多要素的高分辨率集合预报系统。

背景技术

集合预报是将多个数值模式预报成员的预报结果进行订正、融合的一种方法。目前关于集合预报的研究方法适用的要素比较单一，例如最优集成预报、超级集成预报等方法都是针对温度的适用性较强，而不适用于其他误差不稳定的要素；一些针对风速的订正方法又不适用于温度等要素。针对此情况，发明一套可以适用于多种气象要素的集合预报系统是非常必要的。

同时，每个被集合的数值模式预报成员具有不同的时、空分辨率，需要统一处理成最高分辨率的时、空间分布场。在以往的研究中，多采用插值法解决时间分辨率低的问题，而被插值的集合预报成员大多从第3小时开始，这就需要采用外插方法来解决，插值结果中第1、2小时的预报场误差随机性非常大，本发明将在计算中改进这一问题。

另外，一些集合预报成员的降水非1h降水，而是根据模式计算情况得到累积降水或3h降水等，不益于用于将多小时累积降水处理成1h降水。

发明内容

本发明的目的在于提供一种适用于多要素的高分辨率集合预报系统，以解决现有的技术缺陷和不能达到的技术要求。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种适用于多要素的高分辨率集合预报系统，具体分为数据采集模块、空间降尺度模块、时间插值模块、时间拆分模块、集合预报模块，所述数据采集模块采集集合预报成员以及订正的网格实况数据，所述集合预报成员包括但不仅限于EC、GFS、GRAPES，所述集合预报成员构成的预报要素为温度、气压、相对湿度、风和降水，所述空间降尺度模块使用空间降尺度插值方法，所述时间插值模块采用内插法处理除降水外的其他气象要素，初始场由上一批预报的相应预报时间提供，利用所述时间拆分模块处理降水将多小时降水处理成1h降水，所述时间拆分模块的处理方法采用时间拆分法，将拆分后的1h降水保持拆分前多小时降水在时间序列上的变化趋势，将拆分前后降水总量保持一致性；所述集合预报模块在不同气象要素的误差特征下集成了多个子模块，利用所述集合预报模块处理不同的气象要素，所述多个子模块包括最优集成子模块、概率密度匹配子模块和概率密度平均子模块。

优选的，利用所述最优集成子模块对温度、气压、相对湿度等误差变化较稳定的要素进行集合预报。

优选的，所述最优集成子模块中采用最优集成法，所述最优集成法分为三步：步骤一：计算集合预报成员在训练期平均误差，并借此计算矫正后各集合预报成员在训练期的平均绝对误差；步骤二：根据平均绝对误差确定各集合预报成员的权重系数；步骤三：利用平均误差矫正预报时期各集合预报成员的预报偏差，并用权重系数对各集合预报成员进行融合。

优选的，所述步骤一中在计算平均误差时，采用鲁棒性强的统计量来表征训练期平均偏差。

优选的，所述概率密度匹配子模块包括对风场进行集合预报，其中所述风场分为径向风和纬向风，所述概率密度匹配子模块中采用概率密度匹配法，所述概率密度匹配法的具体步骤为：步骤一：统计训练期各集合预报成员和实况中风场的概率密度分布；步骤二：修改集合预报成员风场标准差和平均值，使其分布与实况相近；步骤三：利用步骤二中的修改参数对预报时期各集合预报成员风场进行调整；步骤四：对调整后的所有集合预报成员进行算数平均，得到集合预报结果。