[发明专利]基于频率与百分位匹配的逐小时降水订正预报方法及设备

权利要求书

1.基于频率与百分位匹配的逐小时降水订正预报方法，其特征在于，包括：

步骤1、获取全球模式的累计降水数据，所述全球模式的累计降水数据包括实时降水预报数据和历史预报降水数据，对所述实时降水预报数据通过时间作差计算出逐3小时累计降水模式的预报数据，并将计算出结果存在数组中；

步骤2、采用三次样条插值法对所述数组的时间进行降尺度处理，以获得1小时累计降水模式的预报数据；

步骤3、获取第一历史实况降水数据，统计不同降水阈值的观测降水频率和预报降水频率，并计算适应各预报降水量的订正系数，并计算所述1小时累计降水模式的预报数据与所述订正系数的乘积，以获得经频率匹配后订正预报降水数值；

步骤4、获取第二历史实况降水数据，并对所述第二历史实况降水数据和历史预报降水数据分别进行排序，并计算所述1小时累计降水模式的预报数据在历史预报数据中所处的百分位区间，然后线性插值至所述预报数据上，以获得经百分位匹配后的订正预报降水数值；

步骤5、将所述步骤3与步骤4中分别获得的订正预报降水数值通过权重比配获得1小时累计降水模式的最终订正降水预报数据。

2.根据权利要求1所述的基于频率与百分位匹配的逐小时降水订正预报方法，其特征在于，统计不同阈值的观测降水频率和预报降水频率的方式如下：

统计一系列降水阈值下的累计分布函数值CDF；

基于卡尔曼滤波算法对所述累计分布函数值CDF进行处理，具体如下，

其中，I_CDF，x，t为第t天阈值为x的CDF，为第t天阈值为x的递减平均CDF，为第t-1天的阈值为x的CDF，W为递减权重系数。

3.根据权利要求1所述的基于频率与百分位匹配的逐小时降水订正预报方法，其特征在于，所述计算适应各预报降水量的订正系数具体如下：

将所述降水阈值形成单调递增数列为T(n)＝T₁，T₂，...，T_n，所述降水阈值在预报曲线上对应的频率组成的单调递减数列为F(n)＝F₁，F₂，...，F_n，所述降水阈值在观测曲线上对应的频率组成的单调递减数列为O(n)＝O₁，O₂，...，O_n，n为自然数；

在观测曲线相邻的两个点之间建立一元一次方程，以获得从T(n)映射到O(n)的分段函数；

在[O₁，O_n]的值域区间范围内，找出多个与F(n)中的频率相等的频率，并降序排列为O^*₁，O^*₂...O^*_m，m为小于n的自然数，O^*₁，O^*₂...O^*_m在分段函数中对应的观测阈值分别为T^cal₁，T^cal₂，...，T^cal_m，与O^*₁，O^*₂...O^*_m频率分别相等T(n)中的预报阈值分别为

计算各预报降水量的订正系数为：

R_i＝T^cal_i/T^raw_i

其中，R_i为第i个预报降水量的订正系数，i＝1,2,…,m。