天气预报如何测量降水？
看到好多答案都是写代码的，那我就用大家能看懂的话解释一下这个看起来高深的东西吧！ 首先呢，这个图像来源于NCEP再分析数据（URL），是1°×1°的格点化全球连续大气场，每6小时更新一次，当然也可以下载更长时间的历史数据。 图片上展示的是某一天的20点钟的相对湿度，可以看到在太平洋中部有一个巨大的云雾区，这块区域就表示在这一秒里云区的面积大于平均面积的20%，换言之，在这前后各六个小时的时间里，云的分布情况都大于平均值的20%。所以这就可以用来代表这一天的降水量了嘛！是的！就是这么简单粗暴！ 那有的朋友可能就问了，如果这个时间点云层薄厚不一怎么办？或者说有的地方有雾、霾，也有可能有云吗？答案是肯定的，但是这样会产生一个问题，就是同一个时间不同地方的云可能会属于不同的积雨云，也就是说可能需要进行区域合并了。这个问题就好办多了，因为NCEP的数据本身就是经过了严格质量控制和数据集成的，我们只需要根据地理位置进行简单的人工干预即可。
上面说的是怎么找到需要的数据，接下来该说说怎么处理了。 首先，因为原始数据的时间分辨率没有达到每秒1度，而且存在大量空白值，需要先对数据进行插值处理。这里采用的方法是利用相邻网格点的数值进行线性内插。然后根据指定的门限值将小于该值的样本删除，再进行二次内插得到最终的结果。 由于本研究的关注点是雨滴大小的概率分布，故需要将降水量转为适合于概率统计的形式。对于雨滴大小而言，一毫米的雨滴体积大约是1毫立方，因此可以将降水量除以1000转换为以毫立方为单位，再通过以下公式把以毫立方为单位的降水量转换成概率。
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