[发明专利]一种基于多模式多参数集合预报的气象风险决策方法

权利要求书

1.一种基于多模式多参数集合预报的气象风险决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，采集若干组初始气象数据，所述初始气象数据包括：气象实测数据、初始场数据和边界场数据；

步骤S2，同化初始气象数据；

步骤S3，将同化后的气象数据分别带入若干组物理参数化方案，形成多组初始气象预报结果；

步骤S4，根据实际需要，对多组初始气象预报结果进行处理，获得风险决策产品。

2.根据权利要求1所述的基于多模式多参数集合预报的气象风险决策方法，其特征在于，步骤S1中气象实测数据包括：自动气象站、卫星、雷达检测数据；所述初始场数据和边界场数据包括ECMWF数值预报模式和GFS数值预报模式的初始场数据和边界场数据。

3.根据权利要求1所述的基于多模式多参数集合预报的气象风险决策方法，其特征在于，步骤S2中，所述初始气象数据运用三维变分算法同化，以消除初始气象数据中的误差。

4.根据权利要求1所述的基于多模式多参数集合预报的气象风险决策方法，其特征在于，步骤S3中，同化后的气象数据导入WRF中尺度气象预报模式，选取多组物理参数化方案，计算出多组初始天气预报结果。

5.根据权利要求1所述的基于多模式多参数集合预报的气象风险决策方法，其特征在于，步骤S4中，根据实际需要，对多组初始气象预报结果进行处理，获得的风险决策产品包括多要素概率预报产品，该过程还包括以下步骤：

步骤S41a：根据用户的实际需要设定目标风险天气阈值；

步骤S42a：根据多组初始天气预报结果计算出发生目标风险天气的概率及区域分布。

6.根据权利要求1所述的基于多模式多参数集合预报的气象风险决策方法，其特征在于，步骤S4中，根据实际需要，对多组初始气象预报结果进行处理，获得的风险决策产品包括多要素统计预报产品，该过程还包括以下步骤：

步骤S41b，采集多组初始气象预报结果和该预报时间的实况探测数据；

步骤S42b，采用步骤S41b中的气象数据建立多元线性回归模型进行多元线性回归分析，获得多组初始气象预报结果的权重系数，并以此权重系数获得多组初始气象预报结果的最终气象预测结果；

步骤S43b，根据用户的实际需要设定目标风险天气阈值，根据最终气象预测结果获取目标风险天气的发生区域和等级强度。

7.根据权利要求6所述的基于多模式多参数集合预报的气象风险决策方法，其特征在于，步骤S42b中获得权重系数的方法还包括以下步骤：

步骤S421b，将时间序列分为训练期和预报期；

步骤S422b，在训练期，建立多组初始气象预报结果和该预报时间的实况探测数据的多元线性回归模型，通过多组初始气象预报结果和该预报时间的实况探测数据的多元线性分析，得到多组初始气象预报结果的权重系数；

步骤S423b，根据多组初始气象预报结果以及其各自的权重系数得到一组预报期的最终预报结果；

步骤S424b，训练期不断向后滑动，将最近的预报结果与实况探测数据纳入多元线性回归模型，进行比对验证，获得最新的权重系数。