基于气温序列演化特征的汛期极端降水次季节预测方法

本发明涉及极端降水预测技术领域，公开了基于气温序列演化特征的汛期极端降水次季节预测方法。对待预测区域特定历史时段的降雨量数据和气温数据进行预处理，提取强降水年际变化特征；用与所述强降水年际变化特征相关的3‑5月观测数据序列及其衍生序列提取拟合因子，生成与强降水年际变化有特定相似度的拟合曲线，并依据雨强的罕见程度和洪水记录建立判断阈值；利用得到的拟合曲线和判断阈值建立待预测区域的暴雨预测模型；输入预测样本年3‑5月观测要素的分析数据，得到6‑9月待预测区域是否会发生灾害性极端降水的预测结果。本发明具有针对性强、准确性较高的优势，可以丰富季节‑次季节预测产品的内容，也可以作为强降水过程前确定预警级别的参考。