[发明专利]一种小时分辨率降水过程辨识方法

说明书

本发明公开了一种小时分辨率降水过程辨识方法，包括以下步骤：步骤1，识别方法，步骤2，强度定量计算方法即基于降水过程强度是降水强度、持续时间和覆盖范围三个指标共同作用的计算方法，本发明所述方法的优越效果是：给出了小时分辨率降水过程的辨识方法，定义了站点、大区域、小区域降水过程开始和结束条件，本发明所述方法形成了适用于中国的站点和区域小时分辨率降水过程强度定量计算方法，精准度高，检验论证显示结果均与实况相符，具有实用性，提升了气象服务的针对性和服务效益；本发明所述方法解决了与实际相符的适用于中国的从小时分辨率辨识降水过程的难题。

技术领域

本发明属于气象预报技术领域，尤其涉及一种小时分辨率降水过程辨识方法。

背景技术

目前，天气系统产生的降水以过程性为主，降水的预报和服务也是按照过程开展的，降水具有明显的地域差异并且过程降水的时空分布不均匀，因此，气象预报服务业务中对降水过程的开始和结束的识别以及强度评价还是以人工主观识别和判断为主，主观性强。

由于强降雨过程和暴雨过程的高致灾特点，学者们对强降水过程和暴雨过程定义和评价方法研究较多，例如，姜爱军(2005)在研究中国强降水过程时空集中度时将强降水过程分为大雨过程、暴雨过程，张娇(2012)定义淮河流域持续性强降水过程时指出连续5d每天都至少有1个站出现≥50mm的降水。梁萍和丁一汇(2013)研究中国上海地区汛期强降水过程划定时将11个基本站中满足3站以上、日降水量为大雨(10mm)以上量级的情况确定为强降水，连续或相隔仅1天的强降水事件作为一次降水过程进行统计。陈青(2014)定义湖南强降水过程规定日降水量≥10mm的站数≥30站为强降雨过程的开始日期，≤20站的前一日为强降水过程的结束日期。魏晓雯(2015)采用日降水量超过夏季85百分位阈值占总站点数的1/3作为长江中下游强降水过程的标准。陈艳秋(2006)基于日值降水资料，选取平均降水量、降水强度极值以及覆盖范围3个指标建立基于距离函数的辽宁省区域性暴雨过程快速评估模型；袭祝香(2008)利用暴雨平均降水量、区域最大日降水量和暴雨范围3个指标定义了吉林暴雨过程综合评估指数并进行等级划分；邵末兰(2009)采用暴雨、大暴雨及特大暴雨站数确定了湖北省区域性暴雨过程判识指标，并建立了基于距离函数的区域性暴雨灾害风险预估方法；郑国(2011)选取区域平均日降水量、最大日降水量、覆盖范围和持续时间的指标，利用概率统计法，建立了中国淮河上游暴雨事件评估模型；在充分考虑区域性极端事件空间连续性和时间持续性，Tu(2011)采用层次聚类和欧氏距离相结合的方法对中国东部地区的暴雨过程进行客观识别，钱维宏(2011)判定单站暴雨的持续性并根据这些持续性强降水站点的相邻距离将其进行聚合，从而客观识别区域性强降水事件。袁慧敏(2012) 利用日降水资料，选取平均降水量、降水强度、覆盖范围和持续时间4个指标进行重现期计算划分暴雨过程等级，并在权重分析基础上建立暴雨过程综合评估模型；吴振玲(2012)确定中国海河流域区域暴雨评估指标和评估向量，利用欧式距离函数法实现了对中国海河流域暴雨等级评估。雷鸣(2012)基于25mm和50mm雨区面积确定中国黄河中游河龙区间区域性暴雨过程；邹燕(2014)采用暴雨、大雨及中雨台站数确定了福建省区域性暴雨过程标准，并采用区域暴雨过程的持续时间、影响范围、过程累计降水量、最大日降水量4个因子综合加权构建区域性暴雨过程综合强度定量评估方法；王春学(2016)采用集中暴雨站点数、大雨出现站数以及连续日大雨站数重合比作为中国四川盆地区域性暴雨过程判识指标；牛若芸(2017)采用主客观相结合的方式判识了中国95°E以东地区的区域性暴雨过程，采用有效累计暴雨的方法开展综合评估。伍红雨(2019)定义中国广东区域性暴雨过程的标准,构建了基于持续时间、暴雨范围、最大日降水量和最大过程降水量4个指标的中国广东区域性暴雨过程综合强度评估方法。叶殿秀(2019)采用暴雨相邻站点数和暴雨区中心距离确定了中国区域性暴雨过程的客观识别方法，基于暴雨过程的平均强度、持续时间和平均范围构建了区域性暴雨过程的综合强度评估模型。林爱兰(2020)基于地面日降水资料，采用滑动平均、百分位和点面相关分析的方法，着眼于体现强降水过程的区域性、持续性和致灾性，建立区域持续性强降水过程定义指标。

由此上述关于降水过程的现有技术和进展可知：