1.一种基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，所述方法至少包括如下实施步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，上述步骤ss1中，所述基于机器学习的数据挖掘方法为基于主成分分析的特征提取法，其在对所收集整理的各类气象数据进行数据挖掘时至少包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，上述步骤ss2中，利用台风降水过程主客观相结合的识别方法判定北方地区的台风远距离降水样本时至少包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，选择位置点（39.2 °n，116.5 °e）作为我国北方地区各国家站平均位置点a，所述空间距离条件为500 km≤d≤2000 km，参数d0取500km，参数d1取台风外围流系半径的上限值。
5.根据权利要求3所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，对于子步骤ss26所构建的1960年以来我国北方地区的长时间序列台风远距离强降水数据集，采用机器学习算法自动提取和选择与台风远距离强降水相关的特征，以降低特征的维度和复杂度并增强特征的表达能力和区分能力，其在实施时至少包括如下子步骤：
6.根据权利要求1所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，上述步骤ss3中，使用基于机器学习的k-均值聚类分析算法对台风远距离强降水的时空分布特征进行分组和分类时至少包括如下子步骤：
7.根据权利要求1所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，上述步骤ss4中，所述控制试验是指在不改变台风的位置、强度和尺度的情况下，通过稳定再现台风远距离影响下典型个例的降水落区和降水强度以得出试验系统模式的最优参数化方案配置；所述敏感性试验是指在控制试验的基础上，分别改变台风的位置、强度和尺度，观察台风对我国北方地区强降水落区和强度、台风对东亚夏季风水汽输送带、台风对天气尺度季风涌的影响的变化。
8.根据权利要求7所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，所述敏感性试验中，台风的位置、强度和尺度的改变至少包括以下三种情况：（1）台风中心距离我国北方地区各国家站平均位置点的距离在500 km-2000 km之间变化；（2）台风的中心海平面最低气压在850 hpa-980 hpa之间变化；（3）台风的7级风圈半径在50km-300 km之间变化。
9.根据权利要求1所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，上述步骤ss4中，对所选取的典型个例进行敏感性试验时，使用整层水汽通量q及其散度c来分析和评估东亚夏季风水汽输送带对我国北方地区水汽输送的影响，其中，
10.根据权利要求9所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，上述步骤ss4中，对所选取的典型个例进行敏感性试验时，通过计算区域边界的水汽通量和水汽净收支以定量分析和评估台风对我国北方地区强降水区域水汽输送的贡献和影响，其中区域平均水汽收支方程定义为：
11.根据权利要求1所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，上述步骤ss4中，基于回归分析建立台风影响下季风涌与我国北方地区强降水的定量关系，其在实施时至少包括如下子步骤：
12.根据权利要求1所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，上述步骤ss5中，所述智能季风涌指数imi的计算公式中，还包括一个考虑台风对东亚夏季风水汽输送带强度和位置的影响的修正因子β、一个考虑台风对天气尺度季风涌的影响的修正因子γ，其表达式为：
13.根据权利要求1所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，上述步骤ss5中，基于步骤ss3的气候特征分析和步骤ss4的典型个例诊断分析，应用深度学习技术进行tcx、tcy的修正系数α1、α2的优化修正，具体步骤如下：
14.根据权利要求13所述的基于机器学习和智能预报因子预报台风远距离降水的方法，其特征在于，上述步骤ss5中，基于步骤ss3的气候特征分析和步骤ss4的典型个例诊断分析，应用敏感度分析法优化修正tcx、tcy的阈值选择，具体方法如下：