一种基于自适应偏差校正的次季节降水预测方法及系统

本发明公开了一种基于自适应偏差校正的次季节降水预测方法及系统，涉及气象预报技术领域，该方法包括：S1，获取目标区域的历史逐日降水观测数据和模式预报信息；S2，基于双线性插值方法对历史逐日降水观测数据进行处理；S3，基于处理后的历史降水观测数据和模式预报信息构建训练集，对Climateology++算法、Dynamical++算法、Persistence++算法这些模型进行训练，经学习并计算得出各个模型的权重值，得到目标区域的预测模型；S4，针对0‑40天每个提前预报时间，将CFSv2模式中的0‑40天的预报结果输入至所述预测模型中，计算出0‑40天的逐日预测结果，并等权平均形成未来0‑40天预报信息。本发明有效纠正了动力学模型在预测降水时次季节时间尺度上的系统性偏差，实现了次季节降水的精准预测。