[发明专利]融合数值模式的雷达短临外推预报方法

权利要求书

1.融合数值模式的雷达短临外推预报方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：提取一定时刻历史模式数据和雷达回波组网数据，并将数值模式结果插值到相应的网格点上；

S2：使用算法，通过提取相邻时刻雷达回波数据，计算光流场；

S3：计算数值模式数据中850hPa至500hPa平均风场；

S4：以光流场为基准，在光流场存在缺失的格点中，使用数值模式的平均风场作为填充，在二者交界处，使用模糊融合的方式，生成融合风场；

S5：依托步骤4计算出来的无旋风进行0-2小时分段线性外推，生成动力约束短临外推预报结果；

S6：构建热力预报因子和雷达回波概率密度分布间关系。

2.根据权利要求1所述的融合数值模式的雷达短临外推预报方法，其特征在于，所述S1中本样例选取的是114-122°E，29-37°N，空间分辨率为1km的雷达组网数据，数值模式选取的江苏省气象局提供的PWAF模式预报结果。

3.根据权利要求1所述的融合数值模式的雷达短临外推预报方法，其特征在于，所述S2中选取多尺度光流法，计算相邻6分钟的二维光流矢量场。

4.根据权利要求1所述的融合数值模式的雷达短临外推预报方法，其特征在于，所述S3中以光流场为基准，将模式平均风场调整至和光流场相同的风速单位上去。

5.根据权利要求4所述的融合数值模式的雷达短临外推预报方法，其特征在于，所述S3中首先将PWAF 3km空间分辨率和1hr时间分辨率的预报结果插值到雷达回波网格点和对应时刻上去，再提取850hPa至500hPa之间的平均风场。

6.根据权利要求1所述的融合数值模式的雷达短临外推预报方法，其特征在于，所述S4中通过模糊融合的方式，以光流场和模式风场之间的风速差异为基准，统计风速差异大于0.3像素/6分钟的格点，并标记为1，对生成的标记格点做高斯模糊，生成权重矩阵，以此权重矩阵为基础，将模式风场乘以该权重矩阵，光流场乘以1减去该权重矩阵，并将二者相加，生成融合后的风场，进一步通过计算流函数、势函数的方式计算无旋风。

7.根据权利要求1所述的融合数值模式的雷达短临外推预报方法，其特征在于，所述S5中的计算方法为半拉格朗日法，对回波进行光流外推，每次外推分为4段分段进行线性外推，实现0-2小时短临预报。

8.根据权利要求7所述的融合数值模式的雷达短临外推预报方法，其特征在于，所述S6中通过构建SVM、随机森林、Adaboost和多元回归共4种模型，寻找不同热力因子和雷达回波分布频率间关系，通过统计气象局PWAF模式预报结果提供的雷暴和强对流天气发生概率和雷达回波大于0.1dBz、10dBz、20dBz、30dBz、40dBz、50dBz格点的概率之间的关系，以此为基础构建多种机器学习模型，对未来回波概率分步进行预报，并通过频率匹配的方式将预报的雷达回波进行修正，提高预报准确率。