[发明专利]一种中小流域陆气耦合实时预报方法

权利要求书

1.一种中小流域陆气耦合实时预报方法，包括以下步骤：

步骤1、数据准备；

步骤2、数据同化校正下的降雨预报；

步骤3、陆气耦合；

步骤4、实时校正下的径流预报；

步骤5、系统结果发布；

步骤2中选用数据同化方法，实现对常规气象观测资料和非常规气象观测资料的同化，对数值大气模式的预报降雨进行校正。

所述步骤2中数据同化方法可以是三维变分、四维变分、集合卡尔曼滤波、混合同化；依据同化资料的获取频率确定数据同化的时间间隔，由于不同同化资料的获取频率不同，在数据同化时可针对不同来源的同化资料采用不同的同化时间间隔，也可综合考虑资料的获取频率选择某一固定的同化时间间隔；降雨预报结果采用累积面雨量的误差进行评价，WRF模式输出的栅格化预报降雨数据在流域范围内取平均值，作为流域面雨量的预报值；

通过泰森多边形法，基于各雨量站的实测雨量，求流域实测面雨量，作为预报降雨的评价参照；

所述步骤2中集合预报结果是采用三维变分数据同化技术同化后的WRF模式的预报值，三维变分数据同化技术由WRF模式的三维变分数据同化系统（WRF-3DVar）支撑；所述WRF模式采用双层嵌套网格，内层网格仅同化覆盖范围小而空间密度大的雷达反射率，雷达反射率数据来自步骤1中的数据同化资料；外层网格仅同化覆盖范围大而空间密度小的GTS数据，GTS数据也来自步骤1中的数据同化资料；通过同化GTS数据和雷达反射率来校正WRF模式的初始场和侧边界条件，提高降雨预报的精度；

所述步骤3中不仅考虑以降雨为纽带的时间尺度的耦合，同时考虑以降雨为纽带的空间尺度的耦合；

所述步骤3中实现数据同化、WRF模式以及水文模型在时间尺度上的耦合，数据同化的时间间隔由获取到同化资料的时间间隔确定，当某种同化资料已经传输至系统，随即进行同化，根据水利部门的实际需要，明确WRF模式输出降雨的时间间隔为t（t＞0）或1h，与水文模型输出径流的时间间隔保持一致；

根据研究流域面积的大小，确定水文模型类型，中小流域采用集总式水文模型，集总式水文模型，需将WRF模式输出的栅格降雨进行面平均处理，并将逐小时的面平均雨量作为水文模型的输入。

2.根据权利要求1所述中小流域陆气耦合实时预报方法，其特征在于：步骤1中准备的数据包括数值大气模式的驱动数据、数据同化资料、雨量站和水文站观测数据。

3.根据权利要求2所述中小流域陆气耦合实时预报方法，其特征在于：基于上述步骤1中的数据，步骤2中选择不同的微物理过程方案、积云对流方案或边界层方案，形成不同的物理参数化方案组合，在此基础上，采用步骤1中的驱动数据GFS驱动WRF模式基于同化技术分别获得各组方案的预报结果，进而形成降雨集合预报集。

4.根据权利要求3所述中小流域陆气耦合实时预报方法，其特征在于：步骤1中的雨量站和水文站观测数据用于评价步骤2所得出的预报结果。

5.根据权利要求1-3中任何一项所述中小流域陆气耦合实时预报方法，其特征在于：步骤4中的径流预报是通过水文模型将经过数据同化校正的预报降雨转化为径流，并利用实测的径流数据结合实时校正方法，对预报径流进行实时校正，实时校正方法采用独立于水文模型、不改变模型参数和变量的误差趋势预测法，即根据水文模型的径流预报误差的趋势规律，对未来径流误差进行预测，从而实现对模型预报径流的校正。

6.根据权利要求1-3中任何一项所述中小流域陆气耦合实时预报方法，其特征在于：步骤5中随着WRF模式的不断运行以及数据同化的不断校正，输出的预报降雨不断更新，而且随着实测径流数据的不断传输，预报径流也在不断进行实时校正，结合实际需要，系统发布的预报结果是逐小时滚动预报。