[发明专利]基于GNSS大气信息距平分析的短临降水预报模型构建方法

说明书

本发明公开一种基于GNSS大气信息距平分析的短临降水预报模型构建方法，能够提升针对特定地区、特定时段面向极端降水事件开展短临预报的精准性和时效性。包括：基于极端降水事件短临预报的特性，选择降水预报模型所需要使用的多源气象参数及各类气象预报因子；基于所述气象预报因子的长时序历史数据及目标时段的数据构造基于距平分析的极端降水预报模型；基于所述极端降水预报模型确定的预报因子构造短临降水事件的预报标准，进行基于距平分析的短临极端降水预报模型验证，并根据所述模型验证的结果进行分析。

技术领域

本发明属于GNSS气象学、GNSS大气应用领域，涉及一种基于GNSS大气信息距平分析的短临降水预报模型构建方法。

背景技术

我国是世界上气象自然灾害频发、灾害种类甚多，且造成损失十分严重的国家之一。同时，随着我国现代化工农业以及航空业等支柱行业的快速发展，也进一步加剧了当前对高准确度、高时效性天气预报的迫切需求。在多类型的预报模式中，短时临近(短临)天气预报可面向突发性极端气象事件提供及时准确的预报，从而能够较好地在各种气象灾害到来之前采取有效的应对措施，达到防灾减灾的目的。业务短时临近天气预报的预报效果紧密依托于现代化的气象要素探测技术，即面对短时临近天气预报的高要求，就必须拥有高精度和高时空分辨率的气象数据。然而，常规气象观测技术通常存在时空分辨率有限、成本较高、无法全天候观测等问题，难以较好地捕捉诸如极端强降水等突发性强、局地性明显的气象灾害现象，也为提供有效的预报预警信息增加了很大的难度。因此，合理有效地利用具有更高精度、更高时空分辨率的多源气象要素，对于提高短时临近天气预报的准确性具有十分重要的意义。当前，基于全球导航卫星系统(GNSS，Global Navigation SatelliteSystems)的大气遥感观测技术由于其较好地融合了自动、快速、高时空分辨率、高精度、全天候以及全覆盖等优点，可实现对现有传统探测技术的有效弥补，并将在未来在大气探测以及天气预报应用中占据十分重要的地位。

水汽是地球大气层中一种极为重要的温室气体，其在天气动力系统、大气环境科学、测绘科学与技术、空间科学、航空以及水文学等诸多领域发挥着至关重要的作用。尽管水汽的含量在大气中只占0.1％-3％，却是大气中最活跃的成分，其在气候变化和天气预报中起着极其重要的作用，许多天气变化和自然灾害的发生都与空气中的水汽含量和它的运移直接相关。水汽能够吸收来自地球的红外辐射，贡献了大约60％的大气温室效应。大气水汽是云和降水形成的物质基础，大多数天气现象的产生都直接归因于水汽的时空变化，这是由于水汽在相变过程中释放和吸收大量潜热，直接影响地面和空气温度，进而影响大气垂直稳定度和对流天气系统的形成和演变。然而如上所述，传统的对大气水汽信息的探测手段存在诸如时空分辨率不高、易受系统偏差和飘移影响、精度有限、费用较高和需要人工干预等缺陷，无法被广泛用于极端天气监测和短临预报中。