[发明专利]一种日前水文预报误差校正方法及系统

权利要求书

1.一种日前水文预报误差校正方法，其特征在于：

获取水文预报数据；

基于预先制定的校正模型对所述获取水文预报数据进行校正；

其中，所述预先制定的校正模型包括：基于历史水文预报值与预报误差矩阵的百分位区间K均值聚类生成；

所述预先制定的校正模型的构建过程包括：

根据历史水文预报数据和历史水文实测数据，计算水文预报过程预报值与预报误差矩阵百分位区间；

对所述水文预报过程预报值与预报误差矩阵百分位区间进行K均值聚类；

建立K均值聚类后预报值与预报误差矩阵百分位区间的典型类别回归模型；

根据所述典型类别回归模型制定校正模型；

所述典型类别回归模型表示为：

E_ij＝a·P'_ij+b

其中：a，b为预先设定的回归系数，P'_ij为水文预报过程预报值；E_ij为典型类别回归模型，表示预报误差；

所述根据所述典型类别回归模型制定校正模型，包括：

确定典型类别回归模型水文预报过程预报值与水文预报过程实测值之间的校正模型；

确定水文预报过程预报值与水文预报过程实测值之间的校正模型用下式表示：

P_ij＝f(P'_ij)

其中：P'_ij为水文预报过程预报值，P_ij为水文预报过程实测值，f(P'_ij)为以水文预报过程预报值为自变量的函数；

基于预先制定的校正模型对获取的水文预报进行校正，包括：当水文预报过程预报值为特定预报值时，按下式进行校正：

P'_t＝f(P'_t)

其中：左边的P'_t表示水文预报过程特定预报值的校正结果；f(P'_t)表示以水文预报过程特定预报值为自变量的函数。

2.如权利要求1所述的日前水文预报误差校正方法，其特征在于：在根据获取的历史水文预报数据和历史水文实测数据，计算水文预报过程预报值与预报误差矩阵百分位区间之前，还包括：

根据历史水文预报数据和历史水文实测数据，确定水文预报过程预报值与预报误差；

根据预报值与预报误差构造预报值与预报误差矩阵；

按照百分位法预报值与预报误差矩阵进行水文预报过程预报值分区间归集。

3.如权利要求2所述的日前水文预报误差校正方法，其特征在于：所述水文预报误差计算式如下：

E_ij＝P_ij-P'_ij；

其中，E_ij为预报误差，P_ij为实测值，P'_ij为水文预报过程预报值，i为1≤i≤设定阈值，设定阈值＝24小时/逐日样本间的时间分辨率，j为1≤j≤n；n为计入分析的预报日数。

4.如权利要求3所述的日前水文预报误差校正方法，其特征在于：所述水文预报过程预报值与预报误差矩阵表示为：

A＝(P′_ij,E_ij)

其中：X为预报值与预报误差矩阵，A_i1、A_i2...A_ij均表示水文预报过程预报值与预报误差矩阵的第i行第1列、第i行第2列...第i行第j列元素。