[发明专利]一种主客观降水预报的机器学习融合方法

摘要

本发明实施例公开了降水预报技术领域的一种主客观降水预报的机器学习融合方法，包括如下步骤：S1、对数值模式确定性预报历史资料进行整编，得到长度不小于一年的降水以及相关物理量的标准化数据集Q1；S2、对数值模式集合预报历史资料进行整编，得到长度不小于一年的全集成员降水预报标准化数据集Q2；S3、通过CIMISS数据接口获取长度不小于一年的自动观测站实况降水资料，并整编为标准化数据集Q3。本发明通过建立降水空间分布与数值模式降水及相关产品之间数学模型的方法，解决丢失数值模式降水特征，缺少物理意义的问题。通过重构整个降水空间场内的降水分布特征，解决融合边界处降水量不连续的问题。