[发明专利]一种降水时空预测方法及电子设备

权利要求书

1.一种降水时空预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取降水观测数据、降水空间预报因子、时空变异参数的先验分布；

根据所述降水观测数据和所述降水空间预报因子，建立广义线性回归模型；

构建高斯过程模型；

根据所述广义线性回归模型、所述高斯过程模型以及所述时空变异参数的先验分布，构建贝叶斯层次模型，确定空间点降水量在观测条件下的后验概率分布形式；

根据所述后验概率分布形式，确定空间点降水量预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：处理降水观测数据，得到处理后的降水观测数据，具体包括：

使用Box-Cox降水转换方法处理所述降水观测数据，用最大似然法估计最优变换参数入，得到处理后的降水观测数据，所述Box-Cox降水转换方法，包括：

其中，S_i为空间位置，t为时刻，λ为变换参数，Z(s_i，t)为t时刻在空间位置S_i的降水观测数据，t∈[1，T]，T为降水观测数据的时间，1≤i≤n，n为降水观测站点数目。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：筛选出具有显著相关性的降水空间预报因子，具体包括：

通过假设检验的方法，计算所述降水空间预报因子与所述降水观测数据具有显著相关性的概率值；

设定预设值，比较概率值和预设值的大小：

若概率值大于预设值，则所述降水空间预报因子与所述降水观测数据不具有显著相关性；

若概率值小于或等于预设值，则所述降水空间预报因子与所述降水观测数据具有显著相关性。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取时空变异参数的先验分布，包括：

初始化时空变异参数，将所述时空变异参数设定在预设范围，其中，所述时空变异参数符合逆伽马分布；

指定所述时空变异参数的逆伽马分布的超参数，得到所述时空变异参数的先验分布。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述降水观测数据和所述降水空间预报因子，建立广义线性回归模型，包括：

Y_t为所述降水观测数据矩阵的转置，O_t为平均动态过程，ε_t为白噪声，ε_t～N(0，σ_ε²)，服从以0为期望值，以σ_ε²为标准差的正态分布，σ_ε²为时空变异第一参数，α为截距，β_j(s_i)＝(β_j(s₁)，β_j(s₂)，...，β_j(S_n))′为对应协变量预报因子的空间变化参数，X_jt为对角矩阵，对角线上的元素代表某空间位置上降水空间预报因子X_j的值，1≤i≤n，n为降水观测站点数目，m为所述筛选出的具有显著相关性的降水空间预报因子的数目，η_t为空间相关的随机误差项。