申请/专利权人：中国科学技术大学

申请日：2022-10-11

公开（公告）日：2023-05-23

公开（公告）号：CN115687876B

主分类号：G06F17/18

分类号：G06F17/18;G06F18/20;G06F18/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.23#授权;2023.02.21#实质审查的生效;2023.02.03#公开

摘要：本发明公开了一种基于雨团匹配的空间后处理方法，涉及数据处理技术领域，包括模式和实况雨团的识别与拆分，基于降水率数据识别出连续降水区域，并将连续降水区域识别为原始雨团、模式和实况雨团的匹配、模式相较于实况的误差计算、未知时次模式误差订正：采用相邻已知时次的误差来订正未知时次的模式降水率、评估订正效果，本发明通过对降水预报进行了空间订正，解决了降水预报存在空间偏差的问题；不依赖于历史数据，而是基于相邻时次的实况降水率，对极端降水事件有更好的订正能力；该算法和统计后处理算法具有较好的相容性，经过本算法订正后的模式数据能作为类似于集合预报子模式的输入量，进一步应用于集合预报与其他后处理算法中。

主权项：1.一种基于雨团匹配的空间后处理方法，其特征在于，包括：步骤St1：模式和实况雨团的识别与拆分：基于降水率数据识别出连续降水区域，并将连续降水区域识别为原始雨团；步骤St2：模式和实况雨团的匹配：结合原始雨团的降水核心位置和雨团面积，采取多目标匹配的贝叶斯算法进行原始雨团间的匹配，获取后验概率；步骤St3：模式相较于实况的误差计算：对各后验概率的删选后，在同一匹配组内，根据模式和实况降水核心位置的坐标偏移量计算位移误差、根据模式和实况降水率计算降水率误差，再结合各匹配组内原始雨团格点数采用加权平均的方法获得模式与实况的误差；步骤St4：未知时次模式误差订正：采用相邻已知时次的误差来订正未知时次的模式降水率；步骤St5：评估订正效果：结合TS评分、实况和模式的协方差、实况和模式的方差、实况值、模式值之间的关系综合评估；步骤St2中采取多目标匹配的贝叶斯算法进行雨团间的匹配方法为：步骤St21：获取单个降水核心的原始雨团，并计算出降水核心位置和雨团面积；步骤St22：对于任一模式原始雨团，计算没有任何实况原始雨团与它匹配的概率，以及每一个实况原始雨团与它匹配上的概率；将概率标记为后验概率，具体公式为： 其中，Pi0为原始雨团i无法匹配上其他原始雨团的概率，S为原始雨团i的格点数，Smin为所有原始雨团中面积最小的原始雨团所占格点数，Smax为所有原始雨团中面积最大原始雨团的格点数，P1为面积最小的原始雨团无法匹配上的概率，σ1为方差；Pij为原始雨团i和j互相匹配的概率，Si和Sj为两个原始雨团各自的格点数，xi，yi、xj，yj、为两个原始雨团对流核心处的格点坐标，P2为两个原始雨团重合时匹配上的概率，σ2为方差；步骤St23：采用步骤St22原理对于任一实况原始雨团进行后验概率计算；步骤St24：后验概率最大的一组事件则视为是真实的雨团匹配情况。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 一种基于雨团匹配的空间后处理方法

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