[發(fā)明專利]一種預(yù)估風(fēng)暴軸活動未來變化趨勢的方法

在審

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• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111784046A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姚瑤;鐘中
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍國防科技大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F30/20;G06Q10/06
• 代理公司: 南京科闊知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32400
• 代理人: 蘇興建

1.一種預(yù)估風(fēng)暴軸活動未來變化趨勢的方法，其特征是步驟包括：

1)資料預(yù)處理

選擇一套氣象研究中常用的大氣再分析資料作為觀測資料，確定所使用的氣候模式，并統(tǒng)一所有模式資料的水平分辨率；

氣候模式的歷史試驗(yàn)資料用于評估模式對歷史風(fēng)暴軸活動的模擬能力；氣候模式的未來情景資料用于預(yù)估風(fēng)暴軸活動的未來變化趨勢；

2)計(jì)算風(fēng)暴軸觀測場和模式模擬場

先確定風(fēng)暴軸活動的定義方法，再利用觀測資料和模式的歷史試驗(yàn)資料，計(jì)算風(fēng)暴軸活動的觀測場和模式模擬場；

3)評估模式的模擬能力

3.1)先從空間相關(guān)系數(shù)PCC和均方根誤差RMSE兩個方面評估模式對風(fēng)暴軸活動的模擬能力；

3.2)再綜合評估模式對風(fēng)暴軸活動的模擬能力；

假設(shè)風(fēng)暴軸場空間格點(diǎn)總數(shù)為M，觀測場在第i個格點(diǎn)的值為O_i，某模式模擬場在第i個格點(diǎn)的值為P_i；

所述步驟3.1)中：

(1)空間相關(guān)系數(shù)PCC，其表達(dá)式為：

其中為觀測場所有格點(diǎn)的平均值，即為模式模擬場所有格點(diǎn)的平均值，即σ_O為觀測場所有格點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差，即σ_P為模式模擬場所有格點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差，即

PCC越接近于1，則代表模式對風(fēng)暴軸空間分布的模擬能力越強(qiáng)；

(2)均方根誤差RMSE，其表達(dá)式為：

RMSE越接近于0，則代表模式對風(fēng)暴軸的模擬能力越強(qiáng)；

所述步驟3.2)中：

假設(shè)共有K個模式參與評估，則模式j(luò)基于PCC和RMSE的綜合評估指標(biāo)C_j的表達(dá)式如下：

其中：A_j為模式j(luò)基于PCC的排名，A_j的取值為1到K，代表模式j(luò)排名從第1位到第K位；B_j為模式j(luò)基于RMSE的排名，B_j的取值為1到K，代表模式j(luò)排名從第1位到第K位；

C_j越接近于1，則代表模式j(luò)的模擬能力越強(qiáng)；

4)挑選模擬能力強(qiáng)的優(yōu)勢模式

根據(jù)模式綜合評估指標(biāo)C_j，從K個參與評估的模式中挑選出對風(fēng)暴軸活動模擬能力強(qiáng)的前S個模式作為優(yōu)勢模式，用于下一步未來預(yù)估；

5)預(yù)估風(fēng)暴軸活動的未來變化趨勢

采用等權(quán)重集合平均的方法將多優(yōu)勢模式的模擬結(jié)果進(jìn)行集合平均，即

其中，為多優(yōu)勢模式集合平均結(jié)果，Q_j為各模式值，S為優(yōu)勢模式的總數(shù)；

則多優(yōu)勢模式在歷史試驗(yàn)下風(fēng)暴軸活動的集合平均結(jié)果為其中Q_j,HIS為優(yōu)勢模式j(luò)在歷史試驗(yàn)下的風(fēng)暴軸活動；

則多優(yōu)勢模式在未來情景下風(fēng)暴軸活動的集合平均結(jié)果為其中Q_j,RCP為優(yōu)勢模式j(luò)在未來情景下的風(fēng)暴軸活動；

則，風(fēng)暴軸活動的未來變化趨勢即為多優(yōu)勢模式的集合平均結(jié)果在未來情景和歷史試驗(yàn)下之差，表達(dá)為：

6)檢驗(yàn)多模式預(yù)估結(jié)果的可信程度

對多模式集合平均預(yù)估結(jié)果的可信程度進(jìn)行檢驗(yàn)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種預(yù)估風(fēng)暴軸活動未來變化趨勢的方法，其特征是所述步驟1)中，利用雙線性插值法將不同模式資料插值到觀測資料的網(wǎng)格上，以統(tǒng)一所有模式的水平分辨率。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種預(yù)估風(fēng)暴軸活動未來變化趨勢的方法，其特征是所述步驟2)中，風(fēng)暴軸活動的定義方法包括：

“拉格朗日”方法：通過客觀識別和追蹤單個氣旋，統(tǒng)計(jì)氣旋中心的移動路徑、發(fā)生頻率以及平均強(qiáng)度特征量來定義風(fēng)暴軸；或者，

“歐拉”方法：利用帶通濾波得到天氣尺度擾動，將天氣尺度位勢高度方差、經(jīng)向風(fēng)方差、經(jīng)向熱通量或渦旋動能的大值區(qū)定義為風(fēng)暴軸。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種預(yù)估風(fēng)暴軸活動未來變化趨勢的方法，其特征是所述步驟6)的檢驗(yàn)步驟包括：

首先，計(jì)算各優(yōu)勢模式對風(fēng)暴軸活動未來變化趨勢的預(yù)估結(jié)果：

Q_j,DIF＝Q_j,RCP-Q_j,HIS (6)

將不同的優(yōu)勢模式的預(yù)估結(jié)果Q_j,DIF與多優(yōu)勢模式集合平均的預(yù)估結(jié)果進(jìn)行比較：

如果Q_j,DIF和同為正變化或者同為負(fù)變化，則認(rèn)為優(yōu)勢模式j(luò)的預(yù)估結(jié)果與多優(yōu)勢模式預(yù)估結(jié)果一致；

如果共有T個模式的預(yù)估結(jié)果與多優(yōu)勢模式集合平均的預(yù)估結(jié)果一致，則多優(yōu)勢模式預(yù)估結(jié)果的可信程度U表示為：

U越大，則表明有越多的模式與多優(yōu)勢模式集合平均的預(yù)估結(jié)果相一致，則多優(yōu)勢模式預(yù)估結(jié)果越可信；若U50％，則代表一半以上模式的預(yù)估結(jié)果與多優(yōu)勢模式集合平均的預(yù)估結(jié)果不一致，則多優(yōu)勢模式預(yù)估結(jié)果不可信。