[发明专利]一种基于数据同化改进预报降雨的集合洪水预报方法

说明书

本发明涉及一种基于数据同化改进预报降雨的集合洪水预报方法，包括以下步骤：步骤1、数据准备；步骤2、基于数据同化的降雨集合预报；步骤3、降雨数据的后处理；步骤4、集合洪水预报；步骤5、发布洪水预报结果与评价。本发明不仅延长了洪水预报的预见期，还提高了洪水预报的预报精度，相比选用落地雨进行的传统洪水预报，该系统利用数据同化技术校正数值大气模式，从而提前获得高分辨率的精准的预报降雨，以其作为水文模型的输入进行洪水预报，此外，为了降低预报的不确定性，引入集合预报的思想，进行降雨预报和洪水预报。

技术领域

本发明涉及一种基于数据同化改进预报降雨的集合洪水预报方法，属于实时洪水预报领域，主要用于水利部门开展洪水预报预警工作。

背景技术

长期以来，我国洪涝灾害频发，经济社会发展和人民生命财产安全受到严重威胁。洪水预报在应对洪涝灾害中发挥着重要作用，延长预见期和提高预报精度是关键。但传统的洪水预报是以“落地雨”为预报基础，预见期非常有限，特别是对于汇流时间较短的中小流域，预报往往不具有及时性，是我国目前防洪工作的薄弱环节。延长洪水预报预见期的有效手段是首先通过数值大气模式获得降水在未来一段时间的信息，然后将其作为水文模型的输入，进行洪水预报。但由于数值大气模式中的物理参数化方案众多，使降雨预报具有很大不确定性，此外，由于驱动数值大气模式的初始场和侧边界条件存在一定的误差，直接采用数值大气模式获得的预报降雨质量较差。而水文模型本身是对流域产汇流过程的概化，预报降雨的误差很可能在水文模型中被进一步放大，导致洪水预报不准确。因此洪水预报方法获得具有一定预见期且具有一定预报精度的预报结果难度较大。

发明内容

本发明设计了一种基于数据同化改进预报降雨的集合洪水预报方法，其解决的技术问题是降低洪水预报的不确定性，提高洪水预报的精度，延长洪水预报的预见期。

为了解决上述存在的技术问题，本发明采用了以下方案：

一种基于数据同化改进预报降雨的集合洪水预报方法，包括以下步骤：

步骤1、数据准备，所述数据包括驱动数据、数据同化资料以及地面观测数据；

步骤2、基于数据同化的降雨集合预报；

步骤3、降雨数据的后处理；

步骤4、集合洪水预报；

步骤5、发布洪水预报结果与评价。

进一步，步骤1中的数据包括数值大气模式的驱动数据全球预报方法GFS（GlobalForecast System）、数据同化资料（传统气象观测资料和天气雷达资料）和地面观测数据（水文站数据和雨量站数据）。

进一步，所述步骤1中的全球预报方法数据GFS数据来源于美国国家环境预报中心National Centers for Environmental Prediction (NCEP)，是全球模式运行的结果，是覆盖全球的栅格化的气象要素合集，用于描述大气的状态，包括风场、温度场、辐射场、气压场以及湿度场，每6h发布一次并传输至计算机集群，为数值大气模式提供初始场和侧边界条件，是WRF模式的驱动数据，是覆盖全球的规则的栅格化数据，空间分辨率为1°×1°，可驱动数值大气模式向前进行192h的降雨预报；

所述数据同化资料中的传统气象观测资料来源于全球电信传输系统GlobalTelecommunication System (GTS)，包括近地面和高空的气象观测数据，包括风速、温度、气压、湿度和降雨中的一种或多种，数据的主要来源是近地面观测站、飞机报、航空报、船舶报、气球探空和火箭探空中的一种或多种；上述数据的空间分布是不规则的点状分布，具有数据覆盖范围广、空间密度小的特点；

所述数据同化资料中的天气雷达资料选用雷达反射率，来源于雷达站，具有数据覆盖范围小，空间密度高的特点；