[發明專利]一種基于誤差分布的預報難度計算方法及系統在審
| 申請號： | 201911300796.1 | 申請日： | 2019-12-17 |
| 公開（公告）號： | CN111079069A | 公開（公告）日： | 2020-04-28 |
| 發明（設計）人： | 蔣志強;馮仲愷;劉懿;胡德超;覃暉 | 申請（專利權）人： | 華中科技大學 |
| 主分類號： | G06F17/10 | 分類號： | G06F17/10 |
| 代理公司： | 華中科技大學專利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 誤差 分布 預報 難度 計算方法 系統 | ||
1.一種基于誤差分布的預報難度計算方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、根據預報發生時的不同外界環境，對徑流預報的預報情景進行劃分，并根據各預報情景，將徑流預報誤差數據進行劃分，得到不同預報情景下的徑流預報誤差數據；
S2、根據不同預報情景下的徑流預報誤差數據的分布情況，得到不同預報情景下的預報誤差分布曲線；
S3、根據所得不同預報情景下的預報誤差分布曲線，計算不同預報情景下的預報難度。
2.根據權利要求1所述的預報難度計算方法，其特征在于，步驟S1所述的方法，包括以下步驟：
S11、根據預報發生時的降雨情況，將預報情景劃分為有雨和無雨兩種預報情景，并對應的將徑流預報誤差數據劃分為有雨和無雨兩類；
S12、根據預報發生時的預見期長度，將有雨和無雨兩種預報情景按照不同預見期進一步細分，并對應的對徑流預報誤差數據進行進一步劃分；
S13、根據預報發生時的來流量大小，將所得預報情景按照不同流量級別進一步細分，并對應的對徑流預報誤差數據進行進一步劃分。
3.根據權利要求1所述的預報難度計算方法，其特征在于，步驟S2所述的方法，包括以下步驟：
S21、根據不同預報情景下的徑流預報誤差數據，統計各預報情景在不同相對誤差范圍內的預報發生次數，并繪制相對預報誤差分布直方圖；
S22、根據所得各預報情景下的相對預報誤差分布直方圖，得到各預報情景下的預報誤差分布曲線。
4.根據權利要求1所述的預報難度計算方法，其特征在于，步驟S3所述的方法，包括：
對于不同預報情景：
根據預報允許誤差限，確定預報誤差分布曲線的邊界誤差上、下限；
計算預報落在預報誤差分布曲線中的邊界誤差上限和下限之外區域的概率，即為該預報的預報難度。
5.根據權利要求4所述的預報難度計算方法，其特征在于，不同預報水平標準下，預報誤差分布曲線的邊界誤差上、下限不同，預報難度也不相同。
6.根據權利要求5所述的預報難度計算方法，其特征在于，第k種預報水平標準下第j種預報情景下的預報難度計算公式為：
其中，將預報誤差分布曲線的橫坐標等分為N等分，分別記為xi，i∈[1,N]，N1為報誤差分布曲線中邊界誤差下限以左區域的橫坐標離散等份數，函數f(·)為預報誤差分布曲線，N2為報誤差分布曲線中邊界誤差上限以右區域的橫坐標離散等份數，且N1+N2＜N。
7.根據權利要求5所述的預報難度計算方法，其特征在于，對各預報水平標準下的預報難度進行歸一化處理，得到各預報水平標準下各預報情景下的預報難度系數；預報難度系數用來表示“當某預報情景下的預報水平每提升一個百分點時，其對綜合預報水平的貢獻大小”，用于對預報模型或預報員的預報水平進行評估；
其中，在第k種預報水平標準下第j種預報情景下的預報難度系數其中，S為預報情景種類，第k種預報水平標準下第j種預報情景下的預報難度。
8.一種基于誤差分布的預報難度計算系統，其特征在于，包括場景劃分模塊、數據分析模塊和預報難度計算模塊；
所述場景劃分模塊用于根據預報發生時的不同外界環境，對徑流預報的預報情景進行劃分，并根據各預報情景，將徑流預報誤差數據進行劃分，得到不同預報情景下的徑流預報誤差數據，并輸出到數據分析模塊中；
所述數據分析模塊用于接收場景劃分模塊輸入的不同預報情景下的徑流預報誤差數據，根據不同預報情景下的徑流預報誤差數據的分布情況，得到不同預報情景下的預報誤差分布曲線，并輸出到預報難度計算模塊中；
所述預報難度計算模塊用于接收數據分析模塊輸入的不同預報情景下的預報誤差分布曲線，根據所得不同預報情景的預報誤差分布曲線，計算不同預報情景下的預報難度。
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