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申请/专利权人：广东省韶关市气象局;韶关市公安局交通警察支队

摘要：本发明涉及智能交通技术领域，提出一种基于数值模式及实况数据的高速公路暴雨预警方法及系统，首先获取高速公路地区的历史暴雨天气降水资料，用于构建实况天气模型、临近天气模型和预报天气模型，并设定实况预警阈值、临近预警阈值和预报预警阈值；获取高速公路地区当前的暴雨天气降水资料并分别输入三种天气模型中，得到累计雨量的实况网格场、预报网格场和暴雨临近网格场；根据高速公路地区内各里程桩号地理信息，将累计雨量的实况网格场、预报网格场和暴雨临近网格场进行转化，并根据预设的预警阈值进行预警等级判断，生成高速公路地区各里程桩号对应的累计实况雨量、累计预报雨量和暴雨预报雨量，以及各里程桩号对应的预警等级。

主权项：1.基于数值模式及实况数据的高速公路暴雨预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取高速公路地区的历史暴雨天气降水资料；所述暴雨天气降水资料包括出现暴雨天气过程的时间和地点、周边区域的气象观测站降水量数据和对应时间区域网格的数值模式产品降水资料；所述数值模式产品降水资料包括陆地格点预报订正预报GIFTDAILY的降水资料、欧洲中心数值预报产品细网格模式产品ECMWF-thin的降水资料、全球中期数值预报产品GRAPES_GFS的降水资料、定量估测降水QPE的雨量值和定量降水预报QPF的雨量值；S2、根据历史暴雨天气降水资料构建实况天气模型、临近天气模型和预报天气模型，并根据历史暴雨天气降水资料进行分析并设定实况预警阈值、临近预警阈值和预报预警阈值；其步骤包括：S2.1、根据对所述降水资料进行分析，利用经验正交函数分析法，得出定量估测降水QPE的雨量值和周边区域的气象观测站降水量数据的权重值；根据权重值融合所述降水资料，建立实况天气模型；其表达式如下： z 1=α·x1+1-α·y1式中，α为周边区域的气象观测站降水量数据在实况天气模型中的权重值；z1表示实况降雨量计算值，x1表示对周边区域的气象观测站降水量数据进行网格化处理得到的监测值，y1表示当前格点的定量估测降水QPE的雨量值；S2.2、根据对所述降水资料进行分析，利用经验正交函数分析法，得出定量降水预报QPF的雨量值和周边区域的气象观测站降水量数据的权重值；根据权重值融合所述降水资料，建立临近天气模型；其表达式如下： z 2=β·x2+1-β·y2式中，β为周边区域的气象观测站降水量数据在临近天气模型中的权重值；z2表示临近降雨量计算值，x2表示对周边区域的气象观测站降水量数据进行网格化处理得到的网格化的监测值，y2表示当前格点的定量降水预报QPF的雨量值；S2.3、根据对所述降水资料进行分析，利用经验正交函数分析法，得出GIFTDAILY的降水资料、ECMWF-thin的降水资料、GRAPES_GFS的降水资料的权重值；根据权重值融合所述降水资料，建立预报天气模型；其表达式如下： z 3=γ1·x3+γ2·y3+γ3·k3 γ 1+γ2+γ3=1式中，γ1为GIFTDAILY的降水资料在预报天气模型中的权重值，γ2为ECMWF-thin的降水资料在预报天气模型中的权重值，γ3为GRAPES_GFS的降水资料在预报天气模型中的权重值；z3表示雨量预测值，x3表示相应格点的GIFTDAILY的预报值，y3表示相应格点的ECMWF-thin的预报值，k3表示相应格点的GRAPES_GFS的预报值；S3、获取高速公路地区当前的暴雨天气降水资料；S4、将当前的暴雨天气降水资料分别输入所述实况天气模型、临近天气模型和预报天气模型中，分别得到累计雨量的实况网格场、预报网格场和暴雨临近网格场；S5、根据高速公路地区内各里程桩号地理信息，将所述累计雨量的实况网格场、预报网格场和暴雨临近网格场进行转化，并根据预设的实况预警阈值、临近预警阈值和预报预警阈值进行预警等级判断，生成高速公路地区各里程桩号对应的累计实况雨量、累计预报雨量和暴雨预报雨量，以及各里程桩号对应的预警等级。

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