(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211050627.9 (22)申请日 2022.08.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115114811 A (43)申请公布日 2022.09.27 (73)专利权人 水利部交通 运输部国家能源局南 京水利科 学研究院 地址 210029 江苏省南京市 鼓楼区广州路 223号 (72)发明人 李伶杰　王磊之　王银堂　云兆得　 李文韬　唐国强　胡庆芳　刘勇　 崔婷婷　孙骞　李笑天　牛凯杰　 李利平　薛鹏宇　 (74)专利代理 机构 南京泰普专利代理事务所 (普通合伙) 32360 专利代理师 张帆(51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 17/18(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06F 111/08(2020.01) (56)对比文件 CN 112415635 A,2021.02.26 CN 113761019 A,2021.12.07 CN 114325879 A,202 2.04.12 Lingjie LI等.Researc h Progres s on Precipitati on Accuracy Verificati on and Statistical Post-Proces sing in Ensemble Numerical Forecast System. 《Hydraul ic and Civil Engineering Technology VI》 .2021, 审查员 俞姝颖 (54)发明名称 短时预报降水分类误差和定量误差双重订 正方法及系统 (57)摘要 本发明提供了短时预报降水分类误差和定 量误差双重订正方法及系统， 方法如下： 获取历 史同期的观测和预报栅格降水信息， 进行时空分 辨率配准和时段匹配； 针对某栅格， 采用分位数 映射模型， 构建同时段观测和预报降水间的传递 函数， 获得初订正预报降水； 对观测和初订正预 报降水进行正态 变换， 拟合变换空间内两种降水 信息的边缘概率分布； 采用考虑删失数据的极大 似然法， 构建观测 ‑预报降水的联合概率分布与 降水条件概率分布， 推求再订正预报降水结果及 置信区间； 最后， 逐栅格重复上述步骤获得研究 区各栅格双重订正后的预报降水。 本发明通过耦 合分位数映射与联合概率分布， 实现了预报降水 分类误差和定量 误差的双重削减。 权利要求书4页 说明书13页 附图6页 CN 115114811 B 2022.11.29 CN 115114811 B 1.短时预报降水分类误差和定量 误差双重订 正方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤1、 由数据获取单元获取预定区域内历史同期的观测栅格降水信息和预报栅格降 水信息， 对所述观测 栅格降水信息和所述预报栅格降水信息进行时间分辨率、 空间分辨率 配准、 以及时段匹配， 形成第一数据集； 步骤2、 所述第一数据集导入至初订正单元， 所述初订正单元针对单一栅格， 并根据所 述第一数据集， 构建观测栅格降水信息与预报栅格降水信息的传递函数， 建立分位数映射 模型， 得到单一初订正预报降水信息， 重复处理N个栅格， 得到由初订正预报栅格降水信息 组成的第二数据集； 步骤3、 针对步骤2中相同的N个栅格， 基于所述第一数据集中的观测栅格降水信息和第 二数据集， 由正态变换单元输出变换空间内的观测栅格降水信息为第三数据集， 输出变换 空间内的初订正预报栅格降水信息为第四数据集； 分别拟合所述第三数据集和所述第四数 据集的边 缘概率分布； 步骤31、 针对栅格(u,v)， 对观测降水y(u,v)和初订正预报降水xcor‑ini,(u,v)进行正态变 换， 分别得到变换空 间内的观测栅格降水信息y ′(u,v)、 变换空间内的初订正 预报栅格降水信 息x′cor‑ini,(u,v)； 步骤32、 分别构建变换空间内观测 栅格降水信息y ′(u,v)和变换空间内初订正预报栅格 降水信息x ′c o r‑i n i ,(u ,v)的边缘概率分布密度函数： 分别拟合所述第三数据集和所述第四数据集的 边缘概率分布参数； 其中， 表示变换空间内观测栅格降水信息的均值， 表示变换空间内观测栅 格降水信息的标准差， 表示变换空间内的初订正预报栅格降水信息的均值， 表示变换空间内的初订 正预报栅格降水信息的标准差； 变换空间内观测栅格降水信息y ′(u ,v)和变换空间内初订正预报栅格降水信息 x′cor‑ini,(u,v)服从二元正态联合分布： 式中， ρ 为变换空间内观测栅格降水信息y ′(u,v)和变换空间内初订正预报 栅格降水信息 x′cor‑ini,(u,v)的相关系数； 步骤4、 将步骤3输出的第三数据集、 第四数据集、 以及各自的边缘概率分布导入再订正 单元， 所述再订正单元针对逐个栅格， 构建观测 ‑预报降水 的联合概率分布模型， 推求给定 初订正预报栅格降水条件下 的观测栅格降水条件概率分布， 得到N个栅格的再订正预报栅 格降水结果及置信区间； 采用考虑删失数据的极大似然法估计联合概率分布模型的相关系数ρ； 根据估计得到 的相关系 数ρ， 推导得出给定变换空间内初订正预报栅格降水条件下变换空间内观测栅格 降水的条件概率分布φ(y ′(u ,v)|x′cor‑ini ,(u ,v))， 仍服从正态分布， 均值为 权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115114811 B 2标准差为 对条件概率分布的均值作log ‑ sinh逆变换， 求得变换空间内再订正预报栅格降水xcor‑II,(u,v)； 利用所述变换空间内观测栅 格降水的条件概率 分布φ(y ′(u,v)|x′cor‑ini,(u,v))， 通过随机抽样生成再订正预报降水集合； 采用正态变换逆变换， 计算原始空间中再订正预报降水集合成员， 并从中提取原始空间中 再订正预报栅格降水的置信区间。 2.根据权利要求1所述的短时预报降水分类误差和定量误差双重订正方法， 其特征在 于， 步骤1中对获取得到的观测栅格降水信息和预报栅格降水信息进行时间分辨率配准和 时段匹配的过程进一 步包括： 判断观测栅格降水信息与预报栅格降水信息的单一时段起止时间及时间分辨率是否 一致， 若不一致， 确定目标单一时段起止时间和目标时间分辨率， 取两种降水信息时间分辨 率的最大公约数作为最小时段， 采用算数平均值法分解得到最小时段降水信息， 进而累加 得到与目标单一时段起止时间、 目标时间分辨率一致的观测降水栅格信息和预报栅格降水 信息。 3.根据权利要求1所述的短时预报降水分类误差和定量误差双重订正方法， 其特征在 于， 步骤1中对获取得到的观测栅格降水信息和预报栅格降水信息进行空间分辨率配准的 过程进一 步包括： 判断观测栅格降水信息与预报栅格降水信息的空间分辨率是否一致， 若不一致， 确定 目标空间分辨率； 若观测与预报栅格降水信息空间分辨率高于目标空间分辨率， 则对观测 与预报栅格降水信息作空间聚合操作； 若观测与预报栅格降水信息空间分辨率低于目标 空 间分辨率， 则观测与预报栅格降水信息作空间分解操作； 得到目标空间分辨率下 的观测与 预报降水信息 。 4.根据权利要求1所述的短时预报降水分类误差和定量误差双重订正方法， 其特征在 于， 步骤2进一 步包括： 步骤21、 针对位置(u,v)的栅格， 构建观测降水y(u,v)的累积概率分布函数Fobs,(u,v)(·) 和预报降水x(u,v)的累积概 率分布函数 Ffore,(u,v)(·)； 步骤22、 设置一系列等间隔的概率Pi， 根据步骤21的累积概率分布函数Ffore,(u,v)(·)， 分别推求各累计概率下观测降水 和预报降水 的点对数据， 采用三次 样条函数， 拟合 和 之间的传递函数F(u,v)(·)， 即建立分位数映射模 型： 式中， a0、 a1、 a2、 a3为栅格(u,v)处分位数映射模型的参数； 步骤23、 将预报降水x(u,v)对应的累积概率Ffore,(u,v)(x(u,v))带入传递函数F(u,v)(·)， 得 到初订正预报栅格降水信息： xcor‑ini,(u,v)＝F(u,v)(Ffore,(u,v)(x(u,v))) 式中， xcor‑ini,(u,v)表示栅格(u,v)处的初订 正预报栅格降水信息 。 5.根据权利要求1所述的短时预报降水分类误差和定量误差双重订正方法， 其特征在权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115114811 B 3