1.一种基于MF‑SPCM的次季节降水预报订正方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤1：获取由美国国家环境预报中心NCEP提供的目标区域未来1‑6周的次季节至季节S2S的次季节降水预报结果、ERA5历史气象数据、数字高程模型DEM数据、北极极地涡旋相关数据；

步骤2：对数据进行预处理，首先对区域的ERA5历史气象数据进行处理从而得到日均值的气象数据，其中总降水量要素由每小时的降水统计为每日累积降水，总降水量作为标签时则是从预报起始日至最后一天的累积降水；数字高程模型DEM数据经过计算处理后得到海拔、坡度和坡向数据；北极极地涡旋数据也通过预处理后获得每天的位势高度值，最后对所有数据进行标准化计算；

步骤3：将数字高程模型DEM相关数据输入到多尺度特征卷积融合网络MFCFN中得到数字高程模型DEM特征；将ERA5过去30天的历史气象数据输入到时空注意卷积长短期记忆网络T‑SAConvLSTM模型中得到预报前期的时空特征；极地涡旋数据通过遥相关映射方法得到与预报数据维度一致的映射结果，接着利用T‑SAConvLSTM模型网络进一步提取时空特征；

最终得到多源数据的特征图；

步骤4：将多源数据特征图和待订正的降水预报数据输入到多源交叉注意力融合模块MCAF中，得到加权后的多源数据特征图；

步骤5：将加权后的多源数据特征图输入到融合了最大池化与密集连接块MDB的订正模块MDBU‑Net中，得到未来1‑6周的次季节累积降水预报订正结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于MF‑SPCM的次季节降水预报订正方法，其特征在于：

在步骤1中，降水预报数据、历史气象数据、数字高程模型DEM数据、北极极地涡旋数据都为格点数据；其中降水预报数据、历史气象数据和北极极地涡旋数据的空间分辨率都为

0.25°，10km，DEM数据空间分辨率为1km；降水预报统计的是累积降水，即由预报起始日至截至日的累积的降水数据，历史气象数据的时间分辨率为1小时；北极极地涡旋数据是在60°N‑90°N ，‑180°E‑180°E区域10hpa、50hpa、70hpa等势面上的位势高度数据，时间分辨率为1小时。

3.根据权利要求1所述的一种基于MF‑SPCM的次季节降水预报订正方法，其特征在于：

在步骤3中，多尺度特征卷积融合网络MFCFN采用层级化架构设计，通过多分支卷积路径与跨层连接机制实现多尺度特征的协同表征学习；具体而言，输入的三通道DEM原始数据包括海拔、坡度、坡向，它们经由包含残差块的深层特征提取单元进行处理，生成初始的DEM特征；其中残差块包含两个3×3卷积层、两个Bn层和两个ReLU激活函数层，另外残差连接分支包含一个1×1卷积层和一个Bn层；接着为了捕获地形数据的多尺度几何特征，在网络中设计了三组异构的卷积核，大小分别是7×7、5×5、3×3，使得模型能够分别在粗粒度、中等粒度和细粒度空间尺度下提取地形特征信息；在特征融合阶段，采用双阶段策略进行特征重构，以卷积核大小为5×5的层级为例，将上一层特征通过上采样操作恢复空间分辨率，同时将本层的特征利用1×1卷积进行通道维度缩减；通过像素级加法实现不同层级的特征语义对齐，并经由通道拼接操作整合多尺度特征图谱。

4.根据权利要求1所述的一种基于MF‑SPCM的次季节降水预报订正方法，其特征在于，在步骤3中，T‑SAConvLSTM模型网络由串联式架构实现，ERA5历史气象数据包括2m温度、10m风场、湿度气象要素，时间是从预报起始日前30天至预报起始日前1天，共计30天的历史气象数据；其中第一部分的TA模块包含了全局平均池化层 GAP、通道独立多层感知机CMLP以及Softmax函数；气象数据首先通过GAP提取时序特征，再经由CMLP进行非线性变换，接着通过Softmax函数生成具有物理意义的时间注意力权重矩阵，最后将模型权重矩阵与输入数据进行加权，实现关键气象演变阶段的自适应增强；第二部分则是将空间注意力嵌入到ConvLSTM单元中，构建出SAConvLSTM网络模型，最终二者联合构建出具有物理可解释性的时空特征提取器，将前一模块的输出数据输入到SAConvLSTM模型中，最后得到历史气象要素特征图；计算过程如式（1）所示：           (1)

其中， 代表逐元素乘法， 和 分别代表输入数据和输出数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于MF‑SPCM的次季节降水预报订正方法，其特征在于，在步骤4中，多源交叉注意力融合模块MCAF由自注意力模块和交叉注意力模块构成；首先通过并行自注意力机制分别建模预报数据和多源数据特征的内部时空关联性，预报分支利用自注意力层捕捉预报各时期间的潜在累积关系，辅助特征分支则通过自注意力增强地形、环流要素的空间相关性表征；随后，两组经过自注意力加权的特征张量被输入到交叉注意力层，其中辅助特征作为查询向量，预报数据作为键值对，通过可学习的注意力权重矩阵建立跨模态的动态特征映射关系，实现气象系统演变规律与多源气象因子的协同建模；最终，交叉注意力输出与辅助特征分支的加权特征通过通道维度拼接，并经由1×1卷积实现跨模态特征的维度对齐与非线性融合；具体计算过程如下：(2)

(3)

(4)

其中， 为预报查询向量， 为预报键向量， 为预报值向量； 为键向量维度，用于缩放注意力得分的归一化因子； 为归一化指数函数，将计算结果转换为概率分布，把数值映射到0 ‑ 1之间且总和为1； 代表预报注意力输出矩阵，通过加权聚合操作得到的最终特征表示，结合了历史信息和当前查询的关注点； 为辅助特征查询向量； 为辅助特征键向量； 为辅助特征值向量； 代表1×1卷积，用于调整预报数据加权特征的通道数，使其与辅助数据通道数一致； 为辅助特征注意力输出矩阵； 、 与 分别是由、 计算得来的张量；Concat代表通道拼接操作； 为融合注意力矩阵。

6.根据权利要求1所述的一种基于MF‑SPCM的次季节降水预报订正方法，其特征在于：

在步骤3中，遥相关映射方法包含三个步骤：

（1）基于预报数据的空间维度初始化一个空值张量矩阵作为相关场容器；

（2）通过Pearson相关系数算法逐格点计算同期ERA5降水场与极地涡旋场之间的时序相关性矩阵，并识别极地涡旋场中具有最大相关系数的空间坐标点；

（3）将最优关联点的位势高度值映射至空矩阵中对应的ERA5地理空间位置，得到的映射矩阵即为遥相关的映射结果，计算流程如式(5)至式(8)所示：(5)

(6)

(7)

(8)

其中， 为建立的空张量矩阵， 代表空张量矩阵， 为ERA5降水

场， 为极地涡旋场， 为Pearson相关系数计算结果， 为协方差，

为标准差； 为最大相关性的极地涡旋场格点位置， 为该特定位置上

极地涡旋场的值； 为承载极地涡旋场关键信息的数据载体。

7.根据权利要求1所述的一种基于MF‑SPCM的次季节降水预报订正方法，其特征在于：

在步骤5中，订正模块MDBU‑Ne采用最大池化操作对输入特征图执行空间维度压缩，在保留气象要素显著特征的同时抑制噪声干扰；随后构建包含三层密集连接结构的卷积块，其中每一层卷积操作的输入均由其前序所有层的输出特征图沿通道维度拼接构成，即第n层的输入通道数为初始输入通道数与n‑1层输出通道数之和；编码阶段正是通过这种跨层梯度传播机制深度挖掘多源数据融合特征图的时空关联特征；最终将最大池化路径输出的粗粒度特征与密集卷积路径提取的细粒度特征进行通道维度拼接，形成兼具空间鲁棒性与细节分辨能力的复合特征表达；在解码阶段，通过反卷积实现上采样操作时，首先对低分辨率特征图执行反卷积运算，将特征图空间分辨率恢复至编码器对应层级尺寸；随后通过跳跃连接获取编码器同层输出的多尺度特征，二者通过通道拼接实现跨层级特征融合；最后模型获得未来1‑6周的累积降水结果。