[发明专利]一种基于对象诊断的降水预报位移订正算法

权利要求书

1.一种基于对象诊断的降水预报位移订正算法，其特征在于，该算法包括：

第一步，采用“双阈值技术”分析出当前降水预报多对象场以及训练期内降水预报和观测多对象场；

第二步，判断当前降水预报对象面积是否达标，若当前降水对象面积达标，则进入下一步；反之，则不订正，保留原始预报对象；

第三步，基于“改进的对象诊断方法”计算训练期内面积达标的所有预报对象与当前预报对象之间的匹配度；

第四步，选择上述匹配度达标的训练期内预报对象，基于“改进的对象诊断方法”计算它们与同一时次所有观测对象之间的匹配度；

第五步，选择上述匹配度最优且达标的训练期内的降水预报和观测对象，并基于“邻域最大重叠算法”计算观测对象相对于相匹配的预报对象的位移偏差矢量；

其中“邻域最大重叠算法”的特征在于，该算法包括以下7个步骤：

1、提取降水预报和观测对象格点场，将对象以外的格点值设为0；

2、使用“全局最大重叠算法”获得“全局最大重叠格点数”N_g；

3、确定搜索半径最大值R_m(单位：格点数)：R_m＝max{L_t,L_b,L_l,L_r},其中L_t、L_b、L_l、L_r分别为预报对象最下方格点到网格顶部的格点数、预报对象最上方格点到网格底部的格点数、预报对象最右端格点到网格最左端的格点数、预报对象最左端格点到网格最右端的格点数；

4、根据搜索半径i(单位：格点数，初始值为1)确定矢量(V_x,V_y)的所有可能取值，需要同时满足：

5、将预报对象按第四步中矢量(V_x，V_y)的所有可能取值分别进行移动，移动后预报对象超出网格的部分舍弃，计算移动后的新预报对象网格与原观测对象网格之间的重叠格点数，并记录重叠格点数最大值N_i以及对应的位移偏差矢量V_i；

6、记“邻域最优半径”为R_L，“邻域/全局最大重叠比”为r_s，若iR_L，则判断下列两个收敛条件是否同时满足：

(1)

(2)

若同时满足，则基于“邻域最大重叠算法”的位移偏差矢量为算法结束；

7、若iR_m，则搜索半径i值增加1个格距，返回第四步；否则，“邻域最大重叠算法”不收敛，位移偏差矢量取“全局最大重叠位移矢量”V_g，算法结束；

第六步，判断位移偏差矢量个数是否达标，若达标，则进入下一步；若不达标，则不订正，保留原始预报对象；

第七步，用位移偏差矢量均值平移当前预报对象，得到订正后的预报对象。