一种极端降水水汽来源及输送路径的确定方法及系统

技术特征：
1.一种极端降水水汽来源及输送路径的确定方法，其特征在于，包括：获取极端降水数据，根据所述极端降水数据构建极端降水模型；将所述极端降水模型模拟得到的气象场输入至混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型中，利用所述混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型确定所述极端降水的m条水汽输送轨迹；利用聚类分析方法对所述m条水汽输送轨迹进行聚类，得到聚类后的n条水汽输送路径；计算n条水汽输送路径的水汽贡献率，根据所述水汽贡献率确定极端降水的主要水汽来源。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述极端降水数据构建极端降水模型，具体包括：根据所述极端降水数据，利用高分辨率区域气候模式构建所述极端降水模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述极端降水数据，利用高分辨率区域气候模式构建所述极端降水模型，具体包括：确定所述高分辨率区域气候模式中的待选参数，构建多个待选极端降水模型；将所述待选极端降水模型输出的模拟降水数据与所述极端降水数据进行对比，评判所述待选极端降水模型的模拟效果；根据所述模拟效果，确定极端降水模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待选参数包括积云对流、微物理过程、陆面过程、大气长波辐射及短波辐射和行星边界层。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述待选极端降水模型输出的模拟降水数据与所述极端降水数据进行对比，评判所述待选极端降水模型的模拟效果，具体包括：将所述待选极端降水模型输出的模拟降水数据与所述极端降水数据进行对比；利用ts评分、相关系数、平均绝对误差和均方根误差评判所述待选极端降水模型的模拟效果。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型确定所述极端降水的m条水汽输送轨迹，具体包括：确定追踪参数，所述追踪参数包括初始高度、初始位置、起始时间和追踪时长；将所述追踪参数输入至所述混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型中，得到所述极端降水的m条水汽输送轨迹。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，利用聚类分析方法对所述m条水汽输送轨迹进行聚类，得到聚类后的n条水汽输送路径，具体包括：获取所述m条水汽输送轨迹的平均轨迹；将每一条水汽输送轨迹作为一个簇，结合所述平均轨迹，确定每一个簇的空间方差；将任意两个簇合并为一个簇，使合并之后所有簇的总空间方差小于合并前的总空间方差；获取合并过程中所述总空间方差的变化率，根据所述变化率确定聚类终止条件，得到聚类后的n条水汽输送路径。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述变化率确定聚类终止条件，具体包括：
判断当前总空间方差的变化率与前一相邻总空间方差的变化率之间的差值是否大于预设阈值，如是，则聚类终止。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算n条水汽输送路径的水汽贡献率，具体包括：根据第一公式计算n条水汽输送路径的水汽贡献率，所述第一公式为：式中，qs为一条水汽输送路径的水汽贡献率，为该水汽输送路径中包含的第i条水汽输送轨迹的最终位置的比湿值，m为该水汽输送路径中包含的水汽输送轨迹的总数量，为第j条水汽输送轨迹的最终位置的比湿值，m为水汽输送轨迹的总数量。10.一种极端降水水汽来源及输送路径的确定系统，其特征在于，包括：模型构建单元，所述模型构建单元用于获取极端降水数据，根据所述极端降水数据构建极端降水模型；轨迹确定单元，所述轨迹确定单元用于将所述极端降水模型模拟得到的气象场输入至混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型中，利用所述混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型确定所述极端降水的m条水汽输送轨迹；路径确定单元，所述路径确定单元用于利用聚类分析方法对所述m条水汽输送轨迹进行聚类，得到聚类后的n条水汽输送路径；来源确定单元，所述来源确定单元用于计算n条水汽输送路径的水汽贡献率，根据所述水汽贡献率确定极端降水的主要水汽来源。

技术总结
本发明公开了一种极端降水水汽来源及输送路径的确定方法及系统，其中方法包括获取极端降水数据，根据极端降水数据构建极端降水模型；将极端降水模型模拟得到的气象场输入至混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型中，利用混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型确定极端降水的M条水汽输送轨迹；利用聚类分析方法对M条水汽输送轨迹进行聚类，得到聚类后的N条水汽输送路径；计算N条水汽输送路径的水汽贡献率，根据水汽贡献率确定极端降水的主要水汽来源。本发明不仅能量化水汽在不同阶段和不同区域的分布情况，还能捕捉大气边界层上方不同来源的水分的垂直和水平混合机制，从而确保所确定的水汽来源及水汽输送路径的准确性及精确性。来源及水汽输送路径的准确性及精确性。来源及水汽输送路径的准确性及精确性。


技术研发人员：权全 雷景春 张珂 邓嘉祥
受保护的技术使用者：河海大学
技术研发日：2022.08.10
技术公布日：2022/12/12