[发明专利]自动化GRAPES区域预报模式显著性检验方法及系统

说明书

本发明属于产品质量评估技术领域，公开了一种自动化GRAPES区域预报模式显著性检验方法及系统，用户在浏览器页面设置检验模式、检验算法、置信度、数据的起止日期、区域范围的经纬度以及评分卡显示样式参数；后端依据检验的模式和数据起止日期确定数据文件在服务器的存放路径，并按照得到的路径读取到对应的预报源文件；依据经纬度范围裁剪Grib文件中的数据；计算预报值和观测值的统计量；通过显著性检验算法计算两个模式在不同统计量下显著性检验评分等级。本发明采用B/S架构，无需安装客户端，能够科学高效地进行预报产品质量的差异性检验，提高检验的自定义化程度。

技术领域

本发明属于产品质量评估技术领域，尤其涉及一种自动化GRAPES区域预报模式显著性检验方法及系统。

背景技术

目前，对于GRAPES不同模式预报产品的质量对比评估，可以计算其在同一时效下的平均误差、均方根误差和标准差等检验评分用于对比分析。通过将不同模式的评分曲线绘制在同一张图表上，使用不同颜色的线条加以区分，气象分析人员可以直观地看出模式之间的差异性，对绘制好的图表进行分析和评估。现阶段，也有一些较为粗糙的检验评分卡方法，计算两个模式预报产品在各个评分下，不同时效的显著性检验p值(采用t检验的方式)，将其与设定的置信度进行对比，从而得到其评分等级，将其评分等级与不同颜色的色块进行对应，将得到的结果绘制在同一张图表上。但是仅用肉眼很难科学、定量地去分析模式之间的差异性有多大、是否显著，也难以同时观察不同评分下各个预报模式产品质量的差异性；另外，由于现存的预报检验系统及相关工具大多固定了预报产品的区域剪裁范围，参与检验的预报模式只能在有限个固定的区域内进行评分的计算，这使得从事科研的气象分析人员难以灵活地进行自定义范围的不同模式预报产品质量的显著性检验。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)现有技术无法科学、定量地分析不同模式之间预报产品质量的差异性，也无法同时观察在不同评分下的差异性。

(2)无法动态地选择参与检验的预报模式，更换模式需要修改程序，繁琐且耗时；参与检验的地理剪裁区域有限且固定，无法自定义剪裁区域。

(3)使用的检验算法固定，无法使用双边t检验外的其他算法对模式预报产品质量的差异性进行科学、定量地分析。

解决以上问题及缺陷的难度为：

对程序开发人员要求较高，既要求开发人员了解气象预报检验相关知识，又要求其懂得程序设计并能编写代码实现。

测试数据难以获得。程序开发所需的数据应是实际观测和预报的气象数据，该数据存储于中国气象数据中心，需要和其合作或申请才能获得。

解决以上问题及缺陷的意义为：

能够科学定量地分析不同预报模式之间的差异性，及差异的显著性；

可以灵活地剪裁指定区域地预报数据和指定检验算法，便于分析人员更为灵活地进行预报检验分析和科学研究。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种自动化GRAPES区域预报模式显著性检验方法及系统。

本发明是这样实现的，一种自动化GRAPES区域预报模式显著性检验方法，所述自动化GRAPES区域预报模式显著性检验方法包括以下步骤：

步骤一，用户在浏览器页面设置检验模式、检验算法、置信度、数据的起止日期、区域范围的经纬度以及评分卡显示样式参数；

步骤二，前端将所述参数打包通过Flask框架与后端进行通信，后端依据检验的模式和数据起止日期确定数据文件在服务器的存放路径，并按照得到的路径读取到对应的预报源文件，即Grib文件；

步骤三，后台依据经纬度范围参数对Grib文件中的数据进行裁剪，得到指定区域的格点预报值，取均值处理后作为所述区域的最终预报值；