[0001] 本申请涉及短时数值预报领域，尤其涉及一种短时数值天气预报数据的修正方法及装置。

[0002] 短时数值预报一般指0～12小时的数值天气预报，在陆地等有多普勒天气雷达资料覆盖的区域，可使用雷达资料对0～6小时的短时数值预报降水结果进行订正，提高降水预报精度。然而在远海、高原等无雷达资料的区域，将无法开展此类工作。

[0003] 随着远海、高原等区域的经济社会军事发展，对准确降水预报的需求日益强烈，提高这些区域的短时降水预报准确率，仍具有十分重要的研究和应用价值。

[0075] 为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

[0076] 由于随着远海、高原等区域的经济社会军事发展，对准确降水预报的需求日益强烈，提高这些区域的短时降水预报准确率，仍具有十分重要的研究和应用价值。为此，本申请实施例提供一种短时数值天气预报数据的修正方法及装置。

[0077] 图1为本申请实施例提供的一种短时数值天气预报数据的修正方法，所述短时数值天气预报数据的修正方法包括：

[0078] 步骤S101，获取对第一预设时间段的天气进行预报的第一红外预报云图及对第二预设时间段的天气进行预报的第二红外预报云图；

[0079] 本申请实施例中，第一红外预报云图为对第一预设时间段内的天气进行预报的数值预报云图，进一步的，第一红外预报云图为FY‑4红外预报云图(亮温值)，在本申请的一种实施方式中，获取对第一预设时间段的天气进行预报的第一红外预报云图，包括：

[0080] 将第一预设时间段对应的GFS全球数值天气预报产品及地理数据集输入气象研究与预报(Weather Research and Forecasting，WRF)模式的前处理模块，得到WRF模式的初始场和侧边界条件，其中，GFS全球数值天气预报产品是美国NCEP的全球预报系统(Global Forecast Systems，GFS)制作的；基于所述初始场、所述侧边界条件，运行所述WRF模式，开展精细化数值天气预报，得到大气环境数据，其中，大气环境数据包括降水等要素预报结果；基于大气环境数据，采用诊断方法制作云量、云底高、云顶高和云分类预报结果；根据模拟区域网格的经纬度信息，获得卫星天顶角；根据海陆分布数据确定咸淡水分布。将所述大气环境数据输入大气快速辐射传输(Radiative Transfer for TOVS，RTTOV)模式，并将RTTOV模式所包含的卫星系数文件和卫星云系数文件输入所述RTTOV模式，其中卫星系数文件和卫星云系数文件可以是FY‑4卫星的系数文件和云系数文件，运行所述RTTOV模式，得到第一红外预报云图。

[0081] 其中，云量、云顶高和云底高的计算方式如下：

[0082] 1)基于相对湿度(RH)计算云量；

[0083] RH阈值(RH_00)在海上为

[0084]

[0085] RH阈值在陆上为

[0086]

[0087] 其中，gridkm是以千米为单位的网格距。

[0088] 如果气温t＞261.16K，则云量为：

[0089]

[0090] 如果气温t＜261.16K，并且t＞203.16K，并且RH＞RH_land则云量为：

[0091]

[0092] 2)计算云顶高；

[0093] 对1)获得的云量产品，从最顶层向下寻找第一次云量CLDFRA>0的层，读取该层的位势高度作为云顶高；如果CLDFRA≥4，则在现有高度基础上，增加上一层至该层位势高度差的0.3倍作为修正量。

[0094] 3)，计算云底高；

[0095] 对1)获得的云量产品，从最底层向上寻找第一次云量CLDFRA>0的层，读取该层的位势高度作为云底高；如果CLDFRA≥4，则在现有高度基础上，减少该层至下一层位势高度差的0.3倍作为修正量。

[0096] 云分类和卫星天顶角的计算方式可以采用相关技术中的方式计算得到。

[0097] 本申请实施例中，第二红外预报云图为对第二预设时间段内的天气进行预报的数值预报云图，进一步的，第二红外预报云图为FY‑4红外预报云图(亮温值)，第二红外预报云图是基于第二预设时间段的输入数据输入WRF模式结合RTTOV模式进行处理得到的，第二红外预报云图的获取方式与第一红外预报云图的获取方式类似，此处不再赘述。

[0098] 所述第一预设时间段位于当前时刻之前，所述第二预设时间段位于所述当前时刻之后，进一步的，第一预设时间段的最大边界点为当前时刻，第二预设时间段的最小边界点为当前时刻，也即第一预设时间段为以当前时刻为分界点的两个相邻的时间段，进一步的，第二预设时间段的长度为第一预设时间段的长度的2倍，示例性的，第一预设时间段为‑2～0小时(其中，0小时代表当前时刻)，第二预设时间段为0～4小时。

[0099] 步骤S102，获取对第一预设时间段的天气进行观测得到的实际观测云图；

[0100] 本申请实施例中，实际观测云图为在第一预设时间段内实际观测的观测云图，进一步的，第二红外预报云图为FY‑4观测云图(亮温值)。

[0101] 在获取到实际观测云图后，可以对第一红外预报云图进行均方根误差和相关系数的统计检验，以保证第一红外预报云图位于正常数值范围内，提高后续计算精度。

[0102] 图2为本申请实施例提供的一种实际应用中第一红外预报云图的获取方法的流程图。

[0103] 步骤S103，基于所述第一红外预报云图和所述实际观测云图确定与所述第二预设时间段对应的第一光流场演变信息；

[0104] 第一红外预报云图是对第一预设时间段的天气进行预报的，实际观测云图是对第一预设时间段的天气进行观测得到的，所以，在该步骤中，可以利用光流法计算红外预报云图和实际观测云图的亮温偏差(即光流场)，进而基于亮温偏差确定第一预设时间段的光流场演变信息，进而基于第一光流场演变信息采用预设的运算方式得到第二预设时间段对应的第二光流场演变信息，以基于第一预设时间段的第一光流场演变信息对第二预设时间段第二光流场演变信息进行准确预测，具体请见后文实施例。

[0105] 步骤S104，利用所述第一光流场演变信息对所述第二红外预报云图进行修正，得到目标天气预报数据。

[0106] 由于云团的位置和强弱会影响降水的位置和强弱；预报云团存在位置和强度偏差，这将在预报与实测亮温的光流场中体现，当利用光流场对预报云团亮温(云团位置和强度)开展订正时，也可尝试利用这种信息对预报降水的形态分布进行订正，通过对比试验可以找到对预报降水产生正影响的订正方法，所以，本申请实施例中，第一光流场演变信息包括亮温光流场演变信息和降水光流场演变信息，分别利用亮温光流场演变信息和降水光流场演变信息对第二红外预报云图进行修正。

[0107] 在本申请的一种实施方式中，步骤S104利用所述第一光流场演变信息对所述第二红外预报云图进行修正，得到目标天气预报数据，包括：

[0108] 利用所述第一光流场演变信息中的亮温光流场演变信息对所述第二红外预报云图中的亮温预报数据进行修正，得到第一修正数据；利用所述第一光流场演变信息中的降水光流场演变信息对所述第二红外预报云图中的降水预报数据进行修正，得到第二修正数据；将所述第一修正数据和所述第二修正数据的组合确定为所述目标天气预报数据。

[0109] 本申请实施例通过基于第一预设时间段的第一红外预报云图和实际观测云图得到第一光流场演变信息，进而基于第一光流场演变信息对第二预设时间段的第二红外预报云图进行修正，通过使用能够体现云团的位置和强度偏差的第一光流场演变信息修正第二红外预报云图，使最终得到的目标天气预报数据更加准确，提高天气预报数据的精度。

[0110] 在本申请的又一实施例中，步骤S103基于所述第一红外预报云图和所述实际观测云图确定与所述第二预设时间段对应的第一光流场演变信息，包括：

[0111] 步骤S201，在所述第一预设时间段内确定多个演变中间点；

[0112] 本申请实施例中，演变中间点指演变过程的中间点，示例性的，第一预设时间段为‑2～0小时，演变中间点可以为‑2、‑1、0，演变中间点越多演变密度越大，最终得到的光流场演变信息越准确，实际应用中，可以根据实际需要选择不同演变密度的演变中间点。

[0113] 步骤S202，针对每个所述演变中间点，利用光流法计算在所述第一预设时间段内所述第一红外预报云图相对于所述实际观测云图的亮温偏差，得到与所述第一预设时间段对应的第二光流场演变信息；

[0114] 示例性的，可以针对亮温，使用光流法获取‑2～0小时内逐小时的第一红外预报云图相对于所述实际观测云图的亮温偏差(即光流场)，将每个小时对应的光流场进行组合得到第二光流场演变信息。

[0115] 光流类似于刚体物体的速度矢量。速度矢量一般可用u、v两个分量来表达。假设该点在短时间内移动到新的位置，且在短时间内图像的灰度值保持不变，则可以建立随时间和位置变化的灰度值等量关系。进而采用泰勒公式展开，进行求解，得到光流约束方程。由于该方程包含了u、v两个分量，方程的求解还需要一定的约束条件，故本申请使用HS全局约束方案。

[0116] 主要计算步骤如下：

[0117] J＝JO+α2JHS  1)

[0118] JO＝∫∫(Ixu+Iyv+It)2dxdy  2)

[0119]

[0120] 其中，1)式为HS全局约束方程。α为平滑系数；JO为灰度守恒项；JHS为平滑约束项；Ix、Iy和It分别给出了图像灰度的空间梯度和时间变率，可通过相邻的两幅图像(即第一红外预报云图和实际观测云图中同一时刻的两幅图像)的灰度值计算出来；(u,v)为光流。

[0121] 采用变分方法和递归算法求解全局约束方程，可得(u,v)的递归解：

[0122]

[0123]

[0124] 其中，k是循环次数，u(0)和u(0)是光流的初始估计值，可以取为零。

[0125] 步骤S203，基于所述第二光流场演变信息确定与所述第二预设时间段对应的第一光流场演变信息。

[0126] 由于第一光流场演变信息包括亮温光流场演变信息和降水光流场演变信息，所以，可以基于第一光流场演变信息中的亮温光流场演变信息和降水光流场演变信息分别确定第二预设时间段对应的亮温光流场演变信息和降水光流场演变信息。

[0127] 在本申请的一种实施方式中，步骤S203基于所述第二光流场演变信息确定与所述第二预设时间段对应的第一光流场演变信息，包括：

[0128] 步骤S301，针对亮温，基于所述第二光流场演变信息确定与第二预设预报时间段对应的亮温光流场演变信息；

[0129] 在本申请的一种实施方式中，针对亮温，基于所述第二光流场演变信息确定与第二预设预报时间段对应的亮温光流场演变信息，包括：

[0130] 步骤S401，针对亮温，对所述第二光流场演变信息进行内插外推处理，得到与第三预设时间段对应的所述第三光流场演变信息。

[0131] 本申请实施例中，所述第三预设时间段位于所述第二预设时间段内；示例性的，假设第二预设时间段为0～4小时，第三预设时间段为0(不含)～2小时。

[0132] 内插外推处理示例性的可以参照下表1中0(不含)～2小时中的公式进行处理。

[0133] 步骤S402，针对亮温，计算所述第三光流场演变信息的均值，以作为与第四预设时间段对应的第四光流场演变信息。

[0134] 本申请实施例中，所述第四预设时间段位于所述第二预设时间段内，所述第四预设时间段晚于所述第三预设时间段；示例性的，假设第二预设时间段为0～4小时，第四预设时间段为2(不含)～4小时。

[0135] 第三光流场演变信息的均值的示例性可以参照下表1中2(不含)～4小时中的公式进行处理。

[0136] 步骤S403，将所述第三光流场演变信息和所述第四光流场演变信息的组合确定为所述与第二预设预报时间段对应的亮温光流场演变信息。

[0137] 示例性的，针对亮温，获取0～4小时(第二预设预报时间段)的亮温光流场演变信息的方案为：对‑2～0小时光流场采用基于时间的线性内插外推公式，获得0～2小时的光流场；计算0～2小时光流场平均值，将其设为2～4小时的光流场；将二者组合，得到与第二预设预报时间段对应的亮温光流场演变信息。

[0138] 表1第0～4小时亮温的光流场(OF)获取方案

[0139] 时间(h) 方案‑2 OF‑2＝OF‑2
‑1 OF‑1＝OF‑1
0 OF0＝OF0
1 OF1＝(OF0‑OF‑2)/2+OF0
2 OF2＝(OF1‑OF‑1)/2+OF1
3 OF3＝(OF3+OF2+OF1)/3
4 OF4＝(OF3+OF2+OF1)/3

[0140] 步骤S302，针对降水，基于所述亮温光流场演变信息确定与所述第二预设时间段对应的降水光流场演变信息；

[0141] 在本申请的一种实施方式中，针对降水，基于所述亮温光流场演变信息确定与所述第二预设时间段对应的降水光流场演变信息，包括：

[0142] 步骤S501，针对降水，将所述亮温光流场演变信息乘以所述第一预设权重，得到与降水区域对应的第五光流场演变信息；

[0143] 本申请实施例中，第一预设权重为预先设置的值，示例性的，第一预设值为1.0。

[0144] 步骤S502，针对降水，将所述亮温光流场演变信息乘以所述第二预设权重，得到与非降水区域对应的第六光流场演变信息；

[0145] 本申请实施例中，第二预设权重为预先设置的值，示例性的，第二预设值为0.5。

[0146] 步骤S503，将所述第五光流场演变信息和所述第六光流场演变信息的组合确定为与所述第二预设时间段对应的降水光流场演变信息。

[0147] 示例性的，针对降水，获取0～4小时(第二预设预报时间段)的降水光流场演变信息的方案为：以0～4小时的亮温光流场演变信息为基础，对预报有降水区域(降水率>0.1mm/h)使用1.0倍的光流场信息；对预报无降水区域使用0.5倍的光流场信息；将二者组合，得到与第二预设预报时间段对应的降水光流场演变信息。

[0148] 步骤S303，将所述亮温光流场演变信息和所述降水光流场演变信息确定为所述第一光流场演变信息。

[0149] 本申请实施例能够自动分别针对亮温和降水确定相应的光流场演变信息，进而得到第一光流场演变信息，进而便于利用第一光流场演变信息对第二红外预报云图进行修正，提高目标天气预报数据的精度。

[0150] 在本申请的又一实施例中，还提供一种实际应用中的实施方式及结果。

[0151] (1)数据

[0152] 使用数据：利用2021年9月13日12时(世界时，下同)至14日12时的美国NCEP的全球预报系统(Global Forecast Systems，GFS)制作的全球数值天气预报产品、FY‑4A卫星成像仪观测数据和某组织提供的基于多源资料融合分析获得的CMORPH降水资料开展研究。

[0153] (2)试验结果

[0154] 1)FY‑4预报云图制作技术。开展了中红外通道(低)、水汽通道(6.70μm)、远红外通道(11.2μm)和远红外通道(12.0μm)等4个通道的预报云图制作，个例试验表明第0至24小时各通道的均方根误差平均值和相关系数平均值分别为20.9K和0.41、8.4K和0.52、23.7K和0.45、23.5K和0.45，各红外通道达到显著性相关。

[0155] 2)预报云图误差对数值预报降水产品的订正技术。开展了0～4小时预报亮温和预报降水的订正研究，个例试验表明第0～4小时预报亮温订正后均方根误差平均值减少5.4K，绝对误差平均值减少3.4K，相关系数平均值提高18.6％；相比未订正，第0～4小时预报降水TS评分在小雨、中雨和大雨的提升比例分别为11.3％、10.6％和73.0％。

[0156] 实验表明，采用本申请方法可以有效改进远海、高原等区域的短时数值预报云图和降水的准确率，具有较大应用价值。

[0157] 在本申请的又一实施方式中，还提供一种短时数值天气预报数据的修正装置，如图3所示，包括：

[0158] 第一获取模块11，用于获取对第一预设时间段的天气进行预报的第一红外预报云图及对第二预设时间段的天气进行预报的第二红外预报云图，所述第一预设时间段位于当前时刻之前，所述第二预设时间段位于所述当前时刻之后；

[0159] 第二获取模块12，用于获取对第一预设时间段的天气进行观测得到的实际观测云图；

[0160] 确定模块13，用于基于所述第一红外预报云图和所述实际观测云图确定与所述第二预设时间段对应的第一光流场演变信息；

[0161] 修正模块14，用于利用所述第一光流场演变信息对所述第二红外预报云图进行修正，得到目标天气预报数据。

[0162] 可选地，所述确定模块包括：

[0163] 第一确定单元，用于在所述第一预设时间段内确定多个演变中间点；

[0164] 计算单元，用于针对每个所述演变中间点，利用光流法计算在所述第一预设时间段内所述第一红外预报云图相对于所述实际观测云图的亮温偏差，得到与所述第一预设时间段对应的第二光流场演变信息；

[0165] 第二确定单元，用于基于所述第二光流场演变信息确定与所述第二预设时间段对应的第一光流场演变信息。

[0166] 可选地，所述第二确定单元包括：

[0167] 第一确定子单元，用于针对亮温，基于所述第二光流场演变信息确定与第二预设预报时间段对应的亮温光流场演变信息；

[0168] 第二确定子单元，用于针对降水，基于所述亮温光流场演变信息确定与所述第二预设时间段对应的降水光流场演变信息；

[0169] 第三确定子单元，用于将所述亮温光流场演变信息和所述降水光流场演变信息确定为所述第一光流场演变信息。

[0170] 可选地，所述第一确定子单元还用于：

[0171] 针对亮温，对所述第二光流场演变信息进行内插外推处理，得到与第三预设时间段对应的所述第三光流场演变信息，所述第三预设时间段位于所述第二预设时间段内；

[0172] 针对亮温，计算所述第三光流场演变信息的光流场演变信息均值，以作为与第四预设时间段对应的第四光流场演变信息，所述第四预设时间段位于所述第二预设时间段内，所述第四预设时间段晚于所述第三预设时间段；

[0173] 将所述第三光流场演变信息和所述第四光流场演变信息的组合确定为所述与第二预设预报时间段对应的亮温光流场演变信息。

[0174] 可选地，所述第二确定子单元还用于：

[0175] 针对降水，将所述亮温光流场演变信息乘以所述第一预设权重，得到与降水区域对应的第五光流场演变信息；

[0176] 针对降水，将所述亮温光流场演变信息乘以所述第二预设权重，得到与非降水区域对应的第六光流场演变信息；

[0177] 将所述第五光流场演变信息和所述第六光流场演变信息的组合确定为所述与第二预设时间段对应的降水光流场演变信息。

[0178] 可选地，所述修正模块包括：

[0179] 第一修正单元，用于利用所述第一光流场演变信息中的亮温光流场演变信息对所述第二红外预报云图中的亮温预报数据进行修正，得到第一修正数据；

[0180] 第二修正单元，用于利用所述第一光流场演变信息中的降水光流场演变信息对所述第二红外预报云图中的降水预报数据进行修正，得到第二修正数据；

[0181] 第三确定单元，用于将所述第一修正数据和所述第二修正数据的组合确定为所述目标天气预报数据。

[0182] 可选地，所述第一获取模块包括：

[0183] 输入单元，用于将第一预设时间段对应的GFS全球数值天气预报产品产品及地理数据集输入气象研究与预报WRF模式的前处理模块，得到WRF模式的初始场和侧边界条件；

[0184] 第一运行单元，用于基于所述初始场、所述侧边界条件，运行所述WRF模式，得到大气环境数据；

[0185] 第二运行单元，用于将所述大气环境数据输入大气快速辐射传输RTTOV模式，并将RTTOV模式所包含的卫星系数文件和卫星云系数文件输入所述RTTOV模式，运行所述RTTOV模式，得到红外预报云图。

[0186] 在本申请的又一实施方式中，还提供一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

[0187] 存储器，用于存放计算机程序；

[0188] 处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现前述任一方法实施例所述的短时数值天气预报数据的修正方法。

[0189] 本发明实施例提供的电子设备，处理器通过执行存储器上所存放的程序通过基于第一预设时间段的第一红外预报云图和实际观测云图得到第一光流场演变信息，进而基于第一光流场演变信息对第二预设时间段的第二红外预报云图进行修正，通过使用能够体现云团的位置和强度偏差的第一光流场演变信息修正第二红外预报云图，使最终得到的目标天气预报数据更加准确，提高天气预报数据的精度。

[0190] 上述电 子设备提到的通信总线1140可以是外设部件互连标准(PeripheralComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(ExtendedIndustryStandardArchitecture，简称EISA)总线等。该通信总线1140可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

[0191] 通信接口1120用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

[0192] 存储器1130可以包括随机存取存储器(RandomAccessMemory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non‑volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

[0193] 上 述 的 处 理 器 1 1 1 0 可 以 是 通 用 处 理 器 ，包 括 中 央 处 理 器(CentralProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field‑ProgrammableGateArray，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

[0194] 在本申请的又一实施方式中，还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有短时数值天气预报数据的修正方法的程序，所述短时数值天气预报数据的修正方法的程序被处理器执行时实现前述任一方法实施例所述的短时数值天气预报数据的修正方法的步骤。

[0195] 需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0196] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。