申请/专利权人：重庆市气候中心;北京城市气象研究院;国家气候中心

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117668442A

主分类号：G06F17/18

分类号：G06F17/18;G06F7/58;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种无有效气象观测资料拟算点推算重现期降水量的方法，通过对拟算点周边地区所有可用雨量数据，基于观测样本的提取概率，通过随机数生成器随机抽样从周围观测测站点资料重复采样生成空间合成序列样本集。其采样提取概率考虑每个测站点样本的时间序列长度，以及拟算点与测站点的海拔高度和相离距离等因素。再通过邻近站有长序列观测资料拟合得到的重现期降水量，进行交叉检验对比，选取平均相对均方根误差最小的概率分布函数，及选取平均相对误差最小的合成序列间隔排位样本构建拟算点降水量长序列样本，来进行拟合日极值降水量概率分布，从而解决了拟算点因无有效观测资料无法拟合降水量概率分布函数和推算重现期降水量问题。

主权项：1.一种无有效气象观测资料拟算点推算重现期降水量的方法，其特征在于，所述方法至少包括如下实施步骤：SS1.拟算点及其周边各降水观测站点多源数据的收集及预处理，其中，所述拟算点为无降水观测资料或仅具有短序列降水观测资料并需推算其重现期降水量的地点，所述周边各降水观测站点为所述拟算点周边一第一预设半径范围内的所有长序列降水观测站点及短序列降水观测站点，所述多源数据包括与拟算点及其周边各降水观测站点相关的地理坐标数据及降水观测数据；SS2.从拟算点周边各降水观测站点中筛选一与所述拟算点的降水气候特征相似的长序列降水观测站点作为验证站，其中，所述降水气候特征相似包括地理位置接近和降水量具有高相关性两个条件，地理位置接近是指所选长序列降水观测站点与拟算点之间的水平距离及海拔高度差均在设定范围内，降水量具有高相关性是指当拟算点仅具有短序列降水观测资料时，所选长序列降水观测站点与拟算点的降水量数据之间具有高相关性，而当拟算点无降水观测资料时，所选长序列降水观测站点与代表拟算点的降水量数据之间具有高相关性，所述代表拟算点是指当拟算点无降水观测资料时，所选择的一与拟算点在地理位置上最接近并至少具有短序列降水观测资料的降水观测站点，并将该站点的降水观测数据作为拟算点的降水观测数据；SS3.基于所述验证站的长序列降水观测资料中历年日最大降水量构成的样本序列，利用多种不同的概率分布函数分别拟合其日降水极值概率分布，从中选取一种相对均方根误差最小的概率分布函数作为最优极值概率分布函数，利用该最优极值概率分布函数来拟合推算各重现期对应的降水量并将其作为后续步骤中用于验证的真值；SS4.基于所述验证站周边一第二预设半径范围内的所有短序列降水观测站点的降水观测资料，抽取每一短序列降水观测站点的历年最大日降水量后构建形成一个年最大日降水量样本序列，基于该年最大日降水量样本序列并通过空间采样技术，构建形成一关于所述验证站的包括N组且每组样本长度为M的合成序列样本集；SS5.对于上述步骤SS4构建形成的关于所述验证站的N组合成序列样本集，首先针对每一组合成样本序列按照样本值由小到大的方式在其组内进行排序，之后基于排序结果并针对1～M个组内排序中的每一个排序位置，从N组中的每一组中抽取具有相同组内排序的样本点，并针对所抽取的N个样本点再次按照样本值进行由小到大的排位处理，并基于该排位处理结果按照一预设排位间隔，以等排位间隔的方式从该N个样本点中依次抽取最小值样本点、中间各等排位间隔样本点直至最大值样本点，针对每一排序位置按照上述方式完成样本点的抽取、排位及等间隔抽取处理后，形成一新的由各排序位置的间隔样本点构成的缩小规模的等间隔排位合成序列样本集，所述等间隔排位合成序列样本集由多组等排位合成序列构成，每组等排位合成序列的样本长度为M且其中的各样本点具有相同的间隔排位值，等排位合成序列的组数由所述预设排位间隔决定，之后针对每一等排位合成序列采用步骤SS3所确定的最优极值概率分布函数逐一拟合推算各重现期的降水量，并将其降水量计算结果与步骤SS3计算得到的用于验证的真值结果进行比较，之后从各等排位合成序列中筛选平均相对误差最小的序列，并将该序列所对应的间隔排位值作为合成序列的最佳间隔排位值；SS6.基于所述拟算点周边的所有短序列降水观测站点的降水观测资料，首先按照与步骤SS4相同的方式构建得到一关于拟算点的包括N组且每组样本长度为M的合成序列样本集，然后按照与步骤SS5相同的方式进行排位及等间隔抽取处理后构建形成一缩小规模的等间隔排位合成序列样本集，之后从该等间隔排位合成序列样本集中选取排位与步骤SS5所确定的最佳间隔排位值相同的等排位合成序列，由此构建形成一组关于所述拟算点的长度为M的最优合成样本序列；SS7.基于步骤SS6所构建的关于所述拟算点的最优合成样本序列，采用步骤SS3确定的最优极值概率分布函数拟合日降水极值概率分布函数，推算所述拟算点的重现期降水量。

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