[发明专利]集合预报结果的生成方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供集合预报结果的生成方法、系统、电子设备及存储介质，应用于WRF模式，所述方法包括：S1，从大气的初始状态集中选取一种大气的初始状态输入到WRF模式；S2，从至少两个物理过程集中分别选取物理过程，形成一物理过程组合；S3，令WRF模式运行所述物理过程组合和预设物理过程，获得一预报结果；选取不同的大气的初始状态和/或不同的物理过程组合，重复S1至S3，得到多个预报结果，形成集合预报结果。本发明将多种跟降水密切相关的物理过程的多个参数化方案排列组合，每种组合又与多个大气的初始状态配合，以此得到集合预报结果，可以有效减小模式预报结果的不确定性，提供更丰富的预报产品，提高预报的准确性。

技术领域

本申请涉及气象研究技术领域，特别是涉及气象数据分析处理技术领域，具体为一种集合预报结果的生成方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

WRF(Weather Research Forecast，天气研究和预报模式)模式是由许多美国研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究的新一代中尺度预报模式，其目的是提高我们对中尺度天气系统的认识和预报水平，以及促进研究成果向业务应用的转化。它集科研与业务预报为一体，为理想化的动力学研究、业务天气预报以及区域气候模拟等提供了一个公用的模式框架。

较之其它数值模式，WRF模式物理过程考虑更为细致，每种物理过程都有多种参数化方案以供选择，复杂程度不等，使得其可以用于诸多用途，但与此同时，随着这些选项的增多，选择合适的物理过程参数化组合变得越来越困难。对于不同的地区、不同的变量、不同的时间尺度而言，不存在某种固定的组合必定优于其它组合，因此必须针对欲研究的问题具体分析考虑。

此外，由于大气是一个高度非线性的系统，因而数值天气预报的结果对初始条件(即初值，意为大气的初始状态)的微小误差非常敏感，这意味着从两个差别很小的初始条件出发制作预报，在积分一定的时间后两者的结果可能会变得面目全非，因此单次预报的结果具有很大的不确定性。

集合预报最初是针对大气初始条件的不确定性而提出，而实际上，数值模式仅是对真实大气运动过程的近似反映，模式中的许多物理过程都不可能完美，同样具有不确定性，也即模式本身具有不确定性，也应当在预报中予以充分考虑，WRF模式丰富的物理过程参数化选项为开展多物理过程组合的集合预报提供了可能。因此兼顾初始条件和物理过程的不确定性，发展基于WRF模式的多初值、多物理过程组合的集合预报方案，不仅有必要性，也具有可操作性。

申请内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供集合预报结果的生成方法、系统、电子设备及存储介质，用于解决现有技术中WRF模式单次预报的结果不确定性大的技术问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面提供一种集合预报结果的生成方法，应用于WRF模式，所述集合预报结果的生成方法包括：S1，从大气的初始状态集中选取一种大气的初始状态输入到WRF模式；S2，从至少两个物理过程集中分别选取物理过程，形成一物理过程组合；S3，令WRF模式运行所述物理过程组合和预设物理过程，获得一预报结果；选取不同的大气的初始状态和/或不同的物理过程组合，重复S1至S3，得到多个预报结果，形成集合预报结果。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述大气的初始状态集的一种获取方式包括：获取一预报时刻大气的初始状态；对所述预报时刻大气的初始状态进行初始扰动，产生多个大气的初始状态。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述初始扰动产生的方法包括随机方法、时间滞后法或奇异向量法。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述预设物理过程为所述WRF模式中默认的一个或多个物理过程。