1.一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据北斗导航卫星的历史观测值提取ZWD值、相应的降雨量和相应的时间序列；

步骤2、根据不同季节分别计算ZWD值在临近降雨时间前12小时的每小时变化率；

步骤3、采用ZWD值以及相应的每小时变化率，和对应的降雨量数据建立降雨和降雨时长预测阈值；

步骤4、获取待预测时北斗导航卫星的观测值，并提取待预测时的ZWD值，进而根据建立降雨和降雨时长预测阈值，输出降雨和降雨时长的预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，其特征在于，所述ZWD值得计算方法为：首先，根据获取历史观测值通过加权最小二乘算法和GEO卫星加权策略解算ZTD；

然后，利用Sa经验模型解算ZHD；

最后，利用ZTD，ZWD，ZHD三者的关系解算ZWD，计算方法如下：；

式中，ZTD表示对流层天顶总延迟，ZHD为干延迟，ZWD表示湿延迟。

3.根据权利要求1所述的一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，其特征在于，所述历史观测值包括伪距、载波相位观测值、精密星历、精密钟差以及相应的地球章动。

4.根据权利要求1所述的一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，其特征在于，所述步骤3中，建立降雨预测阈值的方法为：首先，设置初始降雨预测阈值；

然后，统计历史数据中降雨事件，并计算每个降雨事件前12个小时的ZWD值变化率，得到12个值，当12个值中至少存在一个值大于初始预测阈值，则预测为有雨事件；若不存在一个值大于初始预测阈值，则预测为无雨事件；并记录下所有预测结果，其中预测结果包括预测有降雨，真实也有降雨，记为Pture；预测有降雨，但实际没有降雨，记为Pfalse；预测没有降雨，但实际有降雨，记为Pmiss；

根据预测结果计算预测成功率、预测错误率和预测遗失率；

调整初始降雨预测阈值，并重复上述步骤；

根据预测成功率、预测错误率和预测遗失率选取最优降雨预测阈值。

5.根据权利要求4所述的一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，其特征在于，所述预测成功率、预测错误率，以及预测遗失率的计算方法为：；

式中，TPR，WPR和MFR分别表示预测正确率，预测错误率,以及预测遗失率，其中Rtotal为实际降雨事件总和；Ptotal为预测降雨事件总和。

6.根据权利要求4所述的一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，其特征在于，所述ZWD值变化率的计算方法为：；

式中，ΔZWDr 表示ZWD的每小时变化率；ZWDp 表示当前时刻的ZWD值，也即预测时刻的ZWD值；ZWDi 表示要计算那一个小时时刻的ZWD值。

7.根据权利要求1所述的一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，其特征在于，所述步骤3中，建立降雨时长预测阈值的方法为：首先获取历史数据中所有降雨事件，并计算所有降雨事件的ZWD值，然后将所有ZWD值按区间进行分类，完成分类后统计每个类别下降雨时长；

将每个类别下所有降雨时长进行求合平均得到平均降雨时长；

根据平均降雨时长确定降雨时长预测参考值；

最后，将每个类别已经对应的降雨时长预测参考值作为一个数据对，从而将每个类别的数据对作为降雨时长预测阈值。