一种基于模式与观测数据融合的集成演变SVD转换方法

摘要

一种基于模式与观测数据融合的集成演变SVD转换方法，可用于区域性天气/气候过程的延伸期预测，其方法在于，首先滤除观测预报因子和预报对象变量的小尺度快变噪音，提取有用的可预报信息；通过SVD提取前期及同期各预报因子与未来预报对象之间的演变耦合模态；将观测与模式预报数据相融合的预报因子展开系数与SVD模态进行转换和重构，并利用多因子结果集成得到未来30天气温和降水的实时定量预测结果；最后结合过程识别技术，实现对未来30天天气/气候过程的延伸期预测；本发明利用预报因子与预报对象间的时空动态耦合关系，结合统计和动力模式预测的理论优势，对具有可预报性的区域性过程进行延伸期预测，保证了预测效果的稳定可靠。