一種數值預報產品解釋應用方法及系統技術方案

本發明專利技術公開了一種數值預報產品解釋應用方法及系統，該方法包括：對數值預報產品進行分析，確定數值預報產品所需的天氣要素，從預報站點的站點觀測資料中提取與天氣要素所對應的天氣要素值；對天氣要素進行分析，確定連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素；根據預先配置的建模策略，分別對連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素進行建模，形成數值預報解釋模型；將提取的天氣要素值分別代入到所述數值預報解釋模型中，并通過所述數值預報解釋模型分別生成初步預報解釋結果；對得到的初步預報解釋結果進行合成，得到最終預報結果。本發明專利技術采用多種方式對數值預報產品進行站點要素解釋應用，以彌補單一方法的不足。以彌補單一方法的不足。以彌補單一方法的不足。

【技術實現步驟摘要】
一種數值預報產品解釋應用方法及系統


[0001]本專利技術涉及天氣預報信息處理
，具體來說，涉及一種數值預報產品解釋應用方法及系統。

技術介紹

[0002]數值預報產品解釋應用就是在數值模式輸出產品的基礎上結合預報員的經驗，考慮本地區天氣、氣候特點，綜合運用動力學、統計學、天氣學和人工智能等各種方法，對模式輸出的產品進行解釋和再分析，并經過必要的訂正，應用于本地區的天氣預報。數值天氣預報發展至今，已取得了令人矚目的成就，預報時效不斷延長，預報精度不斷提高。經實踐檢驗，已經超過了有經驗的預報員的預報水平。但人們在實際應用中仍不時發現諸多問題，如：預報的系統移速偏快或偏慢、強度偏強或偏弱（甚至虛報或漏報）；預報的降水區和降水量偏大或偏小；中期數值預報5天以后的預報結果明顯不及短期預報的可靠，有的甚至報的槽脊與實況反位相；預報的副熱帶高壓與實況常有較大誤差等等。而這都說明了數值預報不是完全精確的，它還有誤差。
[0003]而產生數值預報誤差的原因大致有以下幾個方面：一是數值模式所描述的大氣運動物理過程是有限的，而實際影響因素是多方面的；二是初始場觀測資料存在誤差和觀測資料密度不夠，尤其是海上和南北極區域；三是如對流單體發展等次網格過程參數化難以精確處理。
[0004]也就是說，現有的數值預報解釋應用部分是從模式直接輸出要素結果，這樣的預報結果在地形平緩、天氣系統穩定時準確率較高，但在轉折性天氣及局地地形復雜的情況下誤差較大；部分采用MOS預報等單一方法能提高數值預報解釋應用能力，但也存在著對非連續性要素預報準確率不高的問題。

技術實現思路

[0005]針對相關技術中的問題，本專利技術提出一種數值預報產品解釋應用方法及系統，能夠采用多種方式對數值預報產品進行站點要素解釋應用，以彌補單一方法的不足。
[0006]本專利技術的技術方案是這樣實現的：根據本專利技術的一方面，提供了一種數值預報產品解釋應用方法。
[0007]該數值預報產品解釋應用方法，包括：對數值預報產品進行分析，確定數值預報產品所需的天氣要素，根據確定的天氣要素以及預報站點的經緯度和日期時間，從預報站點的站點觀測資料中提取與所述天氣要素所對應的天氣要素值；對所述天氣要素進行分析，確定所述天氣要素中的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素；根據預先配置的建模策略，分別對連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素進行建模，形成數值預報解釋模型；
將提取的天氣要素值分別代入到所述數值預報解釋模型中，并通過所述數值預報解釋模型分別生成連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果；對得到的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果進行合成，得到最終預報結果；并將初步預報結果與最終預報結果進行展示。
[0008]其中，所述連續性要素包括以下至少之一：溫度、海平面氣壓、濕度、風向和風速，所述等級要素包括以下至少之一：水平能見度、總云量、低云量和云底高度，所述非連續性事件要素包括以下至少之一：降水、降水級別和雷暴。
[0009]此外，根據預先配置的建模策略，分別對連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素進行建模，形成數值預報解釋模型：根據預先配置的模式輸出統計算法、遺傳算法優化BP網絡算法和偏最小二乘回歸算法，分別對連續性要素進行建模，形成對應的數值預報解釋模型；根據預先配置的貝葉斯分類器、非參數局部線性估計算法、完全預報算法，分別對等級要素進行建模，形成對應的數值預報解釋模型；根據預先配置的基于遺傳算法的樸素貝葉斯分類法和基于粒子群算法的樸素貝葉斯分類法，分別對非連續性事件要素進行建模，形成對應的數值預報解釋模型。
[0010]優選的，所述初步預報解釋結果為0
?
72小時逐3小時的預報解釋結果另外，對得到的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果進行合成，得到最終預報結果包括：對得到的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果，采用多元決策加權法進行合成，得到最終預報結果。
[0011]根據本專利技術的另一方面，提供了一種數值預報產品解釋應用系統。
[0012]該數值預報產品解釋應用系統，包括：要素提取模塊，用于對數值預報產品進行分析，確定數值預報產品所需的天氣要素，根據確定的天氣要素以及預報站點的經緯度和日期時間，從預報站點的站點觀測資料中提取與所述天氣要素所對應的天氣要素值；要素分析模塊，用于對所述天氣要素進行分析，確定所述天氣要素中的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素；要素建模模塊，用于根據預先配置的建模策略，分別對連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素進行建模，形成數值預報解釋模型；預報分析模塊，用于將提取的天氣要素值分別代入到所述數值預報解釋模型中，并通過所述數值預報解釋模型分別生成連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果；預報合成展示模塊，用于對得到的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果進行合成，得到最終預報結果；并將初步預報結果與最終預報結果進行展示。
[0013]其中，所述連續性要素包括以下至少之一：溫度、海平面氣壓、濕度、風向和風速；所述等級要素包括以下至少之一：水平能見度、總云量、低云量和云底高度；所述非連續性事件要素包括以下至少之一：降水、降水級別和雷暴。
[0014]此外，所述要素建模模塊包括連續性要素建模子模塊、等級要素建模子模塊和非連續性事件要素建模子模塊；其中，
所述連續性要素建模子模塊，用于根據預先配置的模式輸出統計算法、遺傳算法優化BP網絡算法和偏最小二乘回歸算法，分別對連續性要素進行建模，形成對應的數值預報解釋模型；所述等級要素建模子模塊，用于根據預先配置的貝葉斯分類器、非參數局部線性估計算法、完全預報算法，分別對等級要素進行建模，形成對應的數值預報解釋模型；所述非連續性事件要素建模子模塊，用于根據預先配置的基于遺傳算法的樸素貝葉斯分類法和基于粒子群算法的樸素貝葉斯分類法，分別對非連續性事件要素進行建模，形成對應的數值預報解釋模型。
[0015]優選的，所述初步預報解釋結果為0
?
72小時逐3小時的預報解釋結果另外，所述預報合成展示模塊在對得到的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果進行合成，得到最終預報結果時，采用多元決策加權法對得到的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果進行合成，得到最終預報結果。
[0016]有益效果：本專利技術采用多種方式對數值預報產品進行站點要素解釋應用，且多層遞階集成進行最終數值預報解釋應用結果輸出，用戶可以查看某種要素單一預報方法解釋結果，也可以查看多方法集成預報解釋結果，從而解決了利用傳統的數值天氣預報解釋站點要素準確率不夠高、各站點差異性大等問題，同時也以彌補了單一方法的不足。能夠極大地提高預報員制作短期天氣預報的效率，避免不同的預報員分析天氣的差異性，適用于所有臺站或者任意點的天氣預報。<本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種數值預報產品解釋應用方法，其特征在于，包括：對數值預報產品進行分析，確定數值預報產品所需的天氣要素，根據確定的天氣要素以及預報站點的經緯度和日期時間，從預報站點的站點觀測資料中提取與所述天氣要素所對應的天氣要素值；對所述天氣要素進行分析，確定所述天氣要素中的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素；根據預先配置的建模策略，分別對連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素進行建模，形成數值預報解釋模型；將提取的天氣要素值分別代入到所述數值預報解釋模型中，并通過所述數值預報解釋模型分別生成連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果；對得到的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果進行合成，得到最終預報結果；并將初步預報結果與最終預報結果進行展示。2.根據權利要求1所述的數值預報產品解釋應用方法，其特征在于，所述連續性要素包括以下至少之一：溫度、海平面氣壓、濕度、風向和風速；所述等級要素包括以下至少之一：水平能見度、總云量、低云量和云底高度；所述非連續性事件要素包括以下至少之一：降水、降水級別和雷暴。3.根據權利要求2所述的數值預報產品解釋應用方法，其特征在于，根據預先配置的建模策略，分別對連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素進行建模，形成數值預報解釋模型：根據預先配置的模式輸出統計算法、遺傳算法優化BP網絡算法和偏最小二乘回歸算法，分別對連續性要素進行建模，形成對應的數值預報解釋模型；根據預先配置的貝葉斯分類器、非參數局部線性估計算法、完全預報算法，分別對等級要素進行建模，形成對應的數值預報解釋模型；根據預先配置的基于遺傳算法的樸素貝葉斯分類法和基于粒子群算法的樸素貝葉斯分類法，分別對非連續性事件要素進行建模，形成對應的數值預報解釋模型。4.根據權利要求1所述的數值預報產品解釋應用方法，其特征在于，所述初步預報解釋結果為0
?
72小時逐3小時的預報解釋結果。5.根據權利要求1所述的數值預報產品解釋應用方法，其特征在于，對得到的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果進行合成，得到最終預報結果包括：對得到的連續性要素、等級要素以及非連續性事件要素所對應的初步預報解釋結果，采用多元決策加權法進行合成，得到最終預報結果。6.一種數值預報產品解釋應用系統，其特征在于，包括：要素提取模塊，用于對數值預報產品進行分析，確定數值預報產品所需...

【專利技術屬性】
技術研發人員：田福厚，李鯤，田金超，
申請(專利權)人：知一航宇北京科技有限公司，
類型：發明
國別省市：