一种基于北斗定位的单点降水预报方法与流程

技术特征：

1.一种基于北斗定位的单点降水预报方法，其特征在于：所述单点降水预报F值确定如下：

$\left\{\begin{array}{cc}{F}_{kj}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{F}_{kji}*\frac{R_{kji}}{\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{R}_{kji}}& (2-1)\\ F_k=\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{F}_{kj}*\frac{R_{kj}}{\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{R}_{kj}}& (2-2)\\ F=a_0+\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{F}_k*\frac{a_k}{k^2}& (2-3)\end{array}\right.$

其中，F_kji为第k层第j个格点的4个格点的降水预报值，i＝1，2，3，4，k＝1，2，……，n，j＝1，2，……，m；m为每一层的格点数；R_kji为4个格点与F点之间的距离；F_kj为第k层第j个格点的降水预报值；R_kj为第k层第j个格点与F点之间的距离，F_k为第k层格点的降水预报值；a₀，a₁，…，a_n为单点降水的多元线性回归方程的回归系数；n根据设定的置信度为标准确定。

2.根据权利要求1所述的基于北斗定位的单点降水预报方法，其特征在于：所述各格点的降水预报值确定如下：

获得基于集合预报的降水数值预报格点数据方法如下：

$F_{kji}=\underset{s=1}{\overset{p}{\Σ}}{F}_{kjis}*\frac{{\mathrm{TS}}_s}{\underset{s=1}{\overset{p}{\Σ}}{\mathrm{TS}}_s}---\left(1\right)$

其中，F_kji为第k层第j个格点的4个格点的降水预报值，i＝1，2，3，4，k＝1，2，……，n，j＝1，2，……，m；m为每一层的格点数，F_kjis为第s种数值预报模式的格点降水预报值，s＝1，2，……，p，p为集合预报的种数；TS_s为第s种数值预报模式的降水预报百分数评分值；

基于集合预报的降水数值预报格点数据，将多源降水观测数据采用气象数据融合方法获得各格点的降水预报值。

3.根据权利要求2所述的基于北斗定位的单点降水预报方法，其特征在于：所述降水预报百分数评分值获得方法为：提前将百分数评分0-100分为多个量级，将降水情况划分为多个量级，通过经验或者实验的统计值获得相对应的所述降水预报百分数评分值。

4.根据权利要求3所述的基于北斗定位的单点降水预报方法，其特征在于：所述评分量级按照精度要求划分。

5.根据权利要求3所述的基于北斗定位的单点降水预报方法，其特征在于：将所述评分量级划分为0、30、50、90、100，5个量级；将降水情况划分为无、小雨、小到中雨、中雨、中到大雨、大雨、大到暴雨、暴雨、大暴雨、特大暴雨10个量级。

6.根据权利要求2所述的基于北斗定位的单点降水预报方法，其特征在于：所述气象数据融合方法采用三维变分同化数据融合方法。

7.根据权利要求1所述的基于北斗定位的单点降水预报方法，其特征在于：各格点与所述F点之间的距离根据北斗定位确定。

8.根据权利要求1所述的基于北斗定位的单点气象要素确定方法，其特征在于：所述置信度α＝0.05。