1.一种修正雷达回波外推图像发散现象的方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：取某起报时刻雷达探测资料并采用雷达回波外推预报算法，计算未来某一时刻t0+Δt各高度层的雷达基本反射率数据，再将雷达基本反射率数据绘制成对应各高度层的雷达回波外推图像，记为RImg(t0+Δt,h,x,y)，简称RImg；其中，t0表示起报时间；Δt表示外推预报的时效，0<Δt<3小时；h表示高度层的高度，0

步骤2：取与步骤1雷达探测资料起报时刻t0时间上最相近的数值预报产品，从数值预报产品中提取与t0+Δt时刻最相近的降水要素并计算出与步骤1雷达回波外推图像各个相同高度层对应的基本反射率数据；

步骤3：将步骤2计算出的各个高度层的基本反射率数据绘制成回波图像记为MImg(t0+Δt,h,x’,y’)，简称MImg；其中，x’和y’分别表示该回波图像上任一像素的横坐标和纵坐标；再利用空间插值算法，将MImg(t0+Δt,h,x’,y’)转为与RImg(t0+Δt,h,x,y)具有相同地理范围、相同图像大小和相同坐标系的回波图像MImg(t0+Δt,h,x,y)；

步骤4：对雷达回波外推图像RImg(t0+Δt,h,x,y)中的发散点进行识别，判断是否存在下式情况：RImg＝255，且

式1

其中，RImg＝255表示RImg中某一坐标(x,y)处的像素值为255；Count(RImg,r)表示RImg中以r为半径，(x,y)为圆心的区域内像素值小于255的像素的数量；Sum(RImg,r)表示RImg中以r为半径，(x,y)为圆心的区域内像素的总数量；r取[2,5]的正整数；Ta为经验阈值；

步骤5：如果式1情况存在，即雷达回波外推图像RImg中(x,y)处为发散点，则对该点的像素值进行修补，修补过程如下：首先，定义一个数据集DSR(x,y,r)，用于记录RImg中以r为半径，以坐标(x,y)为圆心的区域内所有像素值小于255的坐标；

然后，对数据集DSR(x,y,r)中的每一个坐标，从MImg图像中提取相应坐标位置的像素值，并对这些像素值按其数值大小进行排序，形成有序序列MList(i,x,y)；其中，i为该序列中各项的序号；提取MImg图像中坐标(x,y)处的像素值，再从MList(i,x,y)中找到与该像素值差值绝对值最小的一项的序号，并将该序号记为Pos(x,y)；

接着，对数据集DSR(x,y,r)中的每一个坐标，从RImg图像中提取相应坐标位置的像素值，并对这些像素值按其数值大小进行排序，形成有序序列RList(i,x,y)，i为有序序列各项的序号；

最后，按下式计算RImg中(x,y)处的像素值：

其中，RList(i,x,y)[Pos(x,y)‑1]表示有序序列RList(i,x,y)中Pos(x,y)‑1项的像素值；RList(i,x,y)[Pos(x,y)+1]表示有序序列RList(i,x,y)中Pos(x,y)+1项的像素值；

步骤6：对雷达回波外推图像RImg中的每个像素点，逐层根据步骤4的方法识别是否为发散点；如果为发散点，则按照步骤5的方法对发散点的像素值逐个进行修补计算，当所有高度层所有发散点全部修补后，计算结果对应存储到RImg中替换修补前的像素值，如果不是发散点，不进行替换；由此得到修补后的雷达回波外推图像RImg’(t0+Δt,h,x,y)，简称RImg’；

步骤7：将步骤1起报时刻雷达探测资料绘制成雷达回波图像，记为RImg(t0,h,x,y)；将上述与起报时刻t0时间上最相近的数值预报产品按步骤2和步骤3的方法绘制成回波图像，记为MImg(t0,h,x,y)；计算雷达回波图像RImg(t0,h,x,y)与RImg’(t0+Δt,h,x,y)各像素的变化值，以及MImg(t0,h,x,y)与MImg(t0+Δt,h,x,y)各像素的变化值，计算方法为：RDif(x,y)＝RImg(t0,h,x,y)‑RImg’(t0+Δt,h,x,y)

MDif(x,y)＝MImg(t0,h,x,y)‑MImg(t0+Δt,h,x,y)

其中，RDif(x,y)是一个数据集，记录了雷达回波图像上的每一个像素从t0时刻到t0+Δt时刻像素值的差值；MDif(x,y)也是一个数据集，记录了数值预报产品回波图像上的每一个像素从t0时刻到t0+Δt时刻像素值的差值；

步骤8：计算数据集RDif(x,y)的中值，记为RMV，计算方法是将RDif(x,y)中各项按其数值大小排序后，提取处于该序列中间位置的值；计算数据集MDif(x,y)的中值，记为MMV；

步骤9：按下式计算MMV与RMV的倍率MP：MP＝MMV/RMV；

步骤10：利用倍率MP对修补后的雷达回波外推图像RImg’的像素值按下式逐层逐一进行修正：

RImg_New(t0+Δt,h,x,y)＝RImg’(t0+Δt,h,x,y)+Tc×MP×RDif(x,y)其中，修正后的雷达回波外推图像RImg_New(t0+Δt,h,x,y)的物理意义表示：以t0时刻为起报时间，外推预测Δt时刻，h高度上，任一坐标(x,y)处的像素值，简称RImg_New；Tc为经验系数。

2.根据权利要求1所述修正雷达回波外推图像发散现象的方法，其特征在于：步骤1中雷达回波外推预报算法采用最大相关法或交叉相关法。

3.根据权利要求2所述修正雷达回波外推图像发散现象的方法，其特征在于：步骤2中数值预报产品中降水要素包括湿度、降水量、气压、温度、水凝物和冰粒子气象信息。

4.根据权利要求3所述修正雷达回波外推图像发散现象的方法，其特征在于：步骤3中空间插值算法采用反距离权重算法。

5.根据权利要求4所述修正雷达回波外推图像发散现象的方法，其特征在于：步骤5中当有序序列MList中存在数值大小相同的像素值时，这些像素值之间的序列顺序可随机排序；当MList(i,x,y)中与MImg(x,y)像素差值绝对值最小存在多项时，多项中可任意选择其中一项的序号记为Pos(x,y)。

6.根据权利要求5所述修正雷达回波外推图像发散现象的方法，其特征在于：步骤5计算过程中，当Pos(x,y)＝0时，则RImg＝RList(i,x,y)[Pos(x,y)+1]；当Pos(x,y)＝Count(MImg,r)时，则RImg＝RList(i,x,y)[Pos(x,y)‑1]。

7.根据权利要求1‑6任一所述修正雷达回波外推图像发散现象的方法，其特征在于：对于步骤10得到的修正后的雷达回波外推图像RImg_New(t0+Δt,h,x,y)，采用与基本反射率数据转化为回波图像像素值相反的计算过程，将RImg_New(t0+Δt,h,x,y)中各个像素的像素值转化为基本反射率数据，再通过雷达气象学中的Z‑R关系理论方法，将基本反射率计算转化为降水方面的预报信息。