一种基于IDII与DMSI融合驱动的ERLTC高分辨率数值模拟预测方法、介质及程序产品

1.一种基于IDII与DMSI融合驱动的ERLTC高分辨率数值模拟预测方法，其特征在于，至少包括以下步骤：S100. 获取目标时段及区域内的再分析资料、数值模式场、台风路径与强度资料和/或地形与下垫面信息，并对多源数据进行质量控制和时空插值；S200. 基于台风路径与强度资料确定各时次台风中心及环流尺度，以台风中心为原点构建随行动态参考系，并围绕台风本体沿半径和方位角方向定义扇形或矩形诊断域及其相对方位区；S300. 在动态参考系下选取与季风主导风向及台风外围风场相对应的季风涌诊断域，对水汽加权经向风和/或整层水汽输送通量进行垂直和面积积分，得到动态季风涌指数DMSI的时空分布场；S400. 在动态参考系下围绕台风本体于预设气压层或等熵层范围内，对由水平风场、温度梯度场和位涡场确定的干冷空气输送项进行整层积分或层加权，得到整层干侵入指数IDII的时空分布场；S500. 对DMSI和IDII时空分布场进行归一化处理，按预设阈值与组合判据识别季风涌与干侵入协同增强的区域与时段，并结合表征整层水汽输送与动力强迫的环境诊断量构建融合先验约束场；S600. 将先验约束场引入数值模式的配置与积分过程中，对目标区域内与降水形成相关的物理参数场和/或模式降水场施加空间权重或非线性修正因子，使模式对季风涌与干侵入协同作用敏感的区域获得增强响应；S700. 基于模式预测结果并结合先验约束场，对降水场及相关诊断量进行阈值判定与空间聚类，输出ERLTC高风险时窗、空间掩膜及强度等级。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S100中，所述再分析资料至少包括覆盖台风影响域的三维风场、温度场、比湿场和位涡场，时间分辨率不大于3小时，垂直分辨率不低于25层，水平分辨率不低于0.25°×0.25°；所述数值模式场包括模式初始场、边界场及预报场，并至少涵盖三维风场、温度场、比湿场、地面气压场及地表通量；所述台风路径与强度资料至少包括逐6小时的台风中心经纬度、中心气压、最大风速和七级风圈半径；所述地形与下垫面信息至少包括高程、海陆分布、土地利用类型、地表粗糙度、植被覆盖度及海表温度场数据。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S200中，台风本体定位与动态参考系构建包括如下子步骤：S201. 台风中心定位：采用海平面气压场最低值与200hPa暖心的双重约束迭代算法精确定位台风中心，定位精度不低于0.1°；S202. 动态柱坐标系建立：以定位后台风中心为原点建立柱坐标系(r,θ,z)，其中径向距离r通过大圆距离公式计算，方位角θ定义为从正北方向顺时针旋转的角度，垂直坐标z采用气压坐标或等熵坐标；S203. 台风影响域界定：根据台风强度等级动态确定分析域径向范围，对于超强台风设定为1200-1500km，对于强台风设定为1000-1200km，对于普通台风设定为800-1000km；垂直范围统一为1000hPa至100hPa；S204. 方位扇区划分：在动态柱坐标系下将分析域划分为若干方位扇区，扇区宽度为30°~90°；S205. 时间演化跟踪：采用拉格朗日追踪方法或欧拉固定网格方法按1小时或3小时时间步长更新台风中心位置，并通过去噪卡尔曼滤波平滑中心定位与路径。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S300中，动态季风涌指数DMSI的构建及计算包括如下子步骤：S301. 季风涌诊断域确定：在距台风中心0.5~3.0倍七级风圈半径的环形区域内，选取与季风主导风向基本一致且低层经向风分量指向台风本体的象限或扇区作为初始季风涌候选区，筛选比湿高于预设阈值且风向与季风气候平均风向夹角小于预设阈值的网格单元作为季风涌诊断域；S302. 季风涌特征量计算：在季风涌诊断域内，对预设高度范围内各气压层的比湿与经向风分量的乘积进行垂直积分得到水汽加权经向风，对各气压层比湿与水平风矢量乘积进行垂直积分得到整层水汽输送通量IVT，并分别对水汽加权经向风和IVT在季风涌诊断域内进行面积平均或加权平均，构建反映季风涌水汽输入强度与输送方向性的特征量时序；S303. 季风涌指数形成与异常提取：对季风涌特征量进行归一化处理，并减去多年同期气候平均值得到季风涌异常量，再根据归一化强度和异常幅度构建DMSI的时空分布场。 5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S400中，IDII的计算至少在700~300hPa中高层气压范围内进行，对由水平风场与温度梯度场构建的温度平流项与位涡场相乘形成干侵入贡献项，并在满足比湿低于预设干阈值且位涡高于预设阈值的网格上进行垂直积分或层加权，得到反映干冷空气沿高压边缘通道或槽后区域向台风本体及其降水区侵入的IDII时空分布。 6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，步骤S400进一步包括对IDII的垂直相位一致性判定：分别在700~500 hPa与500~300 hPa子层计算IDII分量与下沉速度ω的相关性，当两子层的IDII均为正且与负的上升运动相关弱、与正的下沉运动相关强时，判定为抑制型干侵入；反之，当IDII高值同低层强辐合与上升共存时，判定为触发型干侵入，并在先验约束中赋予不同符号或权重。 7.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，步骤S400进一步包括对DMSI和IDII的南北分型差异化处理：根据台风登陆点纬度进行分类判别，当登陆点纬度低于27°N时判定为南方型台风，此时DMSI对降水的贡献占主导地位，设定DMSI权重系数为0.6~0.7，IDII权重系数为0.3~0.4；当登陆点纬度高于或等于27°N时判定为北方型台风，此时IDII对降水的贡献占主导地位，设定DMSI权重系数为0.3~0.4，IDII权重系数为0.6~0.7；对于路径复杂或转向明显的台风，采用移动平均方法计算前48小时台风中心纬度的均值作为判别依据；在台风登陆后不同阶段，根据DMSI和IDII的实时演化动态调整权重系数，当某一指数增长率超过另一指数增长率的2倍时，增加该指数的权重比例10-15%。 8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S500中，所述表征整层水汽输送与动力强迫的环境诊断量至少包括整层水汽通量IVT及其散度分解、边界层水汽收支项、850~700 hPa低层相对涡度和300~200 hPa高层散度的区域均值，并通过对DMSI、IDII及各环境诊断量进行归一化处理后构建多因子加权函数，以获得无量纲的融合先验约束场，权重系数通过历史ERLTC样本拟合或经验配置确定。 9.根据权利要求1或8所述的方法，其特征在于，步骤S500中，对融合先验约束场的无量纲取值划分多个风险等级区间，将先验约束场在空间上进行连通性分析和形态学平滑处理，形成具有边界清晰、连通性良好的ERLTC高风险、中风险和低风险掩膜区，并在后续模式空间加权与时窗约束过程中对不同等级的风险区域施加不同强度的加权系数或时间窗口长度。 10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S600中高分辨率数值模式采用多嵌套网格结构，其中外层网格提供大尺度背景场，内层高分辨率网格的初始时间与空间覆盖范围依据融合先验约束场动态设置，使内层网格始终覆盖ERLTC高风险区域；在积分过程中，根据先验约束场的空间分布，对内层网格内的云微物理参数化方案、对流参数化触发阈值或湍流混合系数进行参数优化。 11.根据权利要求1或10所述的方法，其特征在于，步骤S600进一步包括：在集合数值模式框架下，将融合先验约束场作为集合成员空间权重函数，对各集合成员在ERLTC高风险区域内的降水场进行区域评分与加权平均，剔除与先验严重不一致的成员，同时对高先验区域内赋予更能反映季风涌与干侵入协同特征的成员更高权重，形成与先验约束场一致的集合加权降水场。 12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S700中，ERLTC的极端降水阈值至少包括绝对阈值和相对阈值两类，绝对阈值根据目标区域历史观测统计设定为24小时降水量超过预设毫米值，相对阈值根据站点或网格多年同期降水气候分布设定为不低于第95百分位或第99百分位，当模式降水场在融合先验约束场高值区内同时满足绝对阈值与相对阈值条件且在时间上保持一定连续性时，判定该区域为登陆台风极端降水发生区。 13.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令用于执行权利要求1~12任一项所述基于IDII与DMSI融合驱动的ERLTC高分辨率数值模拟预测方法的步骤。 14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~12任一项所述基于IDII与DMSI融合驱动的ERLTC高分辨率数值模拟预测方法的步骤。