一种格点化暴雨预报方法与流程

本发明涉及天气预报，特别涉及一种格点化暴雨预报方法。

背景技术：

1、随着全球气候变暖的大背景下，各种引发山洪、城市渍涝和地质灾害的强对流天气已屡见不鲜。因此，各行各业对气象服务的需求越来越多，要求也越来越高。同时，随着高时空分辨率的数值预报模式在预报业务中的使用，人们希望气象部门能提供更为准确的天气预报产品。然而，受数值模式初始场误差、输出误差以及模式稳定性等原因的影响，如果直接使用数值预报模式中的输出结果进行预报，其准确率相对较低。其预报水平与实际重大气象灾害的防灾减灾的预报需求还存在较大差距，影响气象防灾减灾决策。在这样的形势下，气象部门迫切需要开展数值模式产品的订正预报问题，以提高其预报的准确率。

2、目前，数值预报产品包括了多个国内外的全球数值模式预报产品以及国内的多个区域模式数值预报产品，丰富的多源气象数据给我们进行强降水订正预报提供了更多的预报信息，但是同时海量的数据源给订正预报工作带来了很大的困难。如何对不同来源不同时空分辨率，不同结构的数值预报产品进行有效的利用是进行强降水客观预报技术攻关的重要环节。目前业务上的数值模式降水订正预报方法主要包含两种类型：多模式融合技术和基于线性和非线性的统计预报方法。他们存在缺点如下：

3、(1)基于多模式融合的格点化预报方法主要是利用加权法对各家模式或预报成员进行加权。该方法仅考虑了各个模式成员的降水量预报场前期的预报表现情况，没有考虑当前的环流形式场。

4、(2)基于线性和非线性统计方法的暴雨预报方法，该方法理论上可以加入各种模式的雨量预报场和各种物理量场，但从目前的文献看，还没有学者以大的环流背景作为模型的因子作为模型的输入；其次，由于该方法往往以站点进行建模预报，对于庞大的格点数量及其格点上没有相应的实况资料，因此，该方法目前无法适应当前降水预报的格点化需求。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种格点化暴雨预报方法，以至少解决相关技术中目前格点化预报中过度依赖多模式融合的现状的技术问题。

2、根据本发明实施例的一方面，提供了一种格点化暴雨预报方法，包括：

3、采用环流背景场、u\v预报场、雨量预报场、模式调整场以及地面气象站的数据，并构建训练样本集；

4、采用xgboost方法建立一个基于ec模式环流背景场及其预报产品与未来0～24h降水量的映射关系的预报模型；

5、将所述训练样本集通过所述预报模型训练，使得所述预报模型能够进行中短期降水预报。

6、可选地，采用环流背景场、u\v预报场、雨量预报场、模式调整场以及地面气象站的数据构建训练样本集，具体包括：

7、获取制作t时起报预报产品的环流背景场、设定模式的u\v预报场、雨量预报场、模式调整场以及地面气象站的雨量实况数据；

8、分别对环流背景场、u\v预报场、雨量预报场、模式调整场以及地面气象站的数据进行预处理；

9、将预处理后的数据进行处理成多个样本组，每一组样本xy包括若干预报因子x和一个预报对象y；

10、结合所述样本组，采用时空堆叠和样本重构技术构建样本矩阵，从而得到训练样本集。

11、可选地，还包括：在映射关系的预报模型基础上，采用cma-sh9模式的雨量预报场对预报模型的预报结果进行消空订正。

12、可选地，所述环流背景场为ec模式雨量预报场，所述u\v预报场采用ec模式500hpa\850hpa\925hpa的u\v预报场。

13、可选地，对所述环流背景场的数据进行预处理包括：在设定未来时段内，判断需要监测的压强高空500hpa\850hpa风场是否存在槽线和切变，当同时存在时，则记为1，反之记为0。

14、可选地，对起报时为t时的u\v预报场的数据进行预处理包括：对于数值模式的ec风场，计算数值模式起报时为t-12h且预报时效为t1～t2 h的逐t3 h的风向和风速，并将计算结果插值到站点上，t1为12h，t2为36h，t3为3h。

15、可选地，所述雨量预报场的数据进行预处理包括：对起报时为t的雨量预报场数据进行预处理包括：根据ec模式和cma-sh9模式起报时为t-12h的雨量预报场，计算其未来t1～t2 h的累计降水量，并将计算结果插值到站点上，分别记为ec24和sh24；根据起报时为t-24h的ec模式的的雨量预报场数据计算未来24-48h的累计降水量，并将计算结果插值到站点上，分别记为ec48。

16、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种格点化暴雨预报系统，包括：

17、训练样本模块，其用于采用环流背景场、u\v预报场、雨量预报场、模式调整场以及地面气象站的数据，并构建训练样本集；

18、预报模型模块，其用于采用xgboost方法建立一个基于ec模式环流背景场及其预报产品与未来0～24h降水量的映射关系的预报模型，将所述训练样本集通过所述预报模型训练，使得所述预报模型能够进行中短期降水预报。

19、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项所述的格点化暴雨预报方法。

20、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的格点化暴雨预报方法。

21、与现有的技术相比，本发明具有如下有益效果：

22、1、本发明实施例中，本发明方法采用环流背景场、u\v预报场、雨量预报场、模式调整场以及地面气象站的数据，并构建训练样本集；采用xgboost方法建立一个基于ec模式环流背景场及其预报产品与未来0～24h降水量的映射关系的预报模型；将所述训练样本集通过所述预报模型训练，使得所述预报模型能够进行中短期降水预报。该方法对暴雨以上降水的预测能力(暴雨ts)较ec模式预报提高17％以上，可以有效提高中短期降水的预报精度，具有良好的应用前景，为防灾减灾提供更精准的预报服务。

23、2、本发明可以采用了更长的历史资料(环流背景场、u\v预报场、雨量预报场、模式调整场以及地面气象站的数据)进行建模，使得模型在训练中更能获取数值模式的预报性能；

24、3、与现有基于统计方法的数值模式释用相比，本发明在预报因子中融入了环流背景场，使预报模型能够学习到高空槽和切变线的降雨系统特征，同时，与传统的统计预报方法只能做单站建模预报的情况相比；本发明方法可以实现站点建模的格点化预报。

技术特征：

1.一种格点化暴雨预报方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的格点化暴雨预报方法，其特征在于，采用环流背景场、u\v预报场、雨量预报场、模式调整场以及地面气象站的数据构建训练样本集，具体包括：

3.根据权利要求1所述的格点化暴雨预报方法，其特征在于，还包括：在映射关系的预报模型基础上，采用cma-sh9模式的雨量预报场对预报模型的预报结果进行消空订正。

4.根据权利要求1所述的格点化暴雨预报方法，其特征在于，所述环流背景场为ec模式雨量预报场，所述u\v预报场采用ec模式500hpa\850hpa\925hpa的u\v预报场。

5.根据权利要求2所述的格点化暴雨预报方法，其特征在于，对所述环流背景场的数据进行预处理包括：在设定未来时段内，判断需要监测的压强高空500hpa\850hpa风场是否存在槽线和切变，当同时存在时，则记为1，反之记为0。

6.根据权利要求2所述的格点化暴雨预报方法，其特征在于，对起报时为t时的u\v预报场的数据进行预处理包括：对于数值模式的ec风场，计算数值模式起报时为t-12h且预报时效为t1～t2 h的逐t3 h的风向和风速，并将计算结果插值到站点上；其中t1为12h，t2为36h，t3为3h。

7.根据权利要求1所述的格点化暴雨预报方法，其特征在于，对起报时为t时雨量预报场的数据进行预处理包括：根据起报时为t-12h的ec模式和cma-sh9模式的雨量预报场数据计算未来t1～t2 h的累计降水量，并将计算结果插值到站点上，分别记为ec24和sh24；根据起报时为t-24h的ec模式的的雨量预报场数据计算未来24-48h的累计降水量，并将计算结果插值到站点上，分别记为ec48。

8.一种格点化暴雨预报系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的格点化暴雨预报方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的格点化暴雨预报方法。

技术总结
本发明公开了一种格点化暴雨预报方法，本发明方法采用环流背景场、U\V预报场、雨量预报场、模式调整场以及地面气象站的数据，并构建训练样本集；采用XGBoost方法建立一个基于EC模式环流背景场及其预报产品与未来0~24h降水量的映射关系的预报模型；将所述训练样本集通过所述预报模型训练，使得所述预报模型能够进行中短期降水预报。该方法对暴雨以上降水的预测能力（暴雨TS）较EC模式预报提高17%以上，可以有效提高中短期降水的预报精度，具有良好的应用前景，为防灾减灾提供更精准的预报服务。

技术研发人员：卢伟萍,赵华生,陈飞盛,孙靖雯,欧坚莲,黄小燕
受保护的技术使用者：广西壮族自治区气象科学研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13