Matlab实现的雨量预报精度评估及插值优化

本篇文章主要探讨了雨量预报方法的评价，特别是针对特定地区（东经120度、北纬32度附近）的6小时雨量预报。该研究采用了MATLAB编程语言，以大量的数据（41天，每天4个时段，每时段91个数据点）为基础，构建了一个统计类模型。模型的关键步骤包括： 1. 数据预处理：首先，实测数据被导入为91x4的矩阵，而预测数据则分为两组，每组53x47，每个点都附带了经纬度信息。数据处理中，为了克服远距离点降雨量关联度不高的问题，采用了双线性插值技术，对预测值进行估算。 2. 插值与统计分析：通过插值得到的近似值替代实际观测值，进行细致的统计分析，包括期望值、方差的计算以及通过图像和表格来评估模型的精度。模型的亮点在于，它关注的是预测值与实测值的绝对误差的绝对值，而非误差本身，这样可以更全面地反映预报性能。 3. 算法设计：MATLAB代码编写得结构清晰，便于理解和扩展。算法灵活性体现在能够灵活调整样本大小，只需要更改循环次数。此外，算法还利用了变量和宏替换功能，提升了代码的通用性。 4. 结果评估：通过对比两种不同的预测方法，结果显示方法一在平均绝对误差和方差上略优于方法二，特别是在中到暴雨级别时表现较好。然而，两种方法在预报小雨和特大暴雨时的准确率都有待提高，尤其是特大暴雨预报的误差率较高，达到44.44%。 总结来说，这篇文章深入探讨了如何运用统计建模和MATLAB工具进行雨量预报的评估，并揭示了在实际应用中需要进一步优化的地方。尽管存在一些局限性，如小雨和特大暴雨的预报误差，但这项研究对于改进雨量预报系统提供了有价值的参考依据。