一种致灾气旋的多维度特征辨识方法和系统

    公开(公告)号:CN116303750B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310589703.1

    申请日:2023-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种致灾气旋的多维度特征辨识方法和系统。所述方法包括:根据气旋的路径判断致灾范围,将所述致灾范围划分格点,获取所述致灾范围内各格点的气象数据,所述气象数据包括格点风速和格点降雨量;基于历史台风数据确定所述气象数据的致灾阈值,包括风速致灾阈值和降雨致灾阈值;利用致灾阈值、致灾范围和气象数据构建致灾气旋的多维度特征识别模型,建立致灾事件多维特征数据库;根据致灾事件多维特征数据库,进行致灾气旋多维度特征辨识。本发明建立了“路径‑影响范围‑强度变化‑持续时间”多维度特征辨识方法来对致灾气旋的特征进行逐时刻的、多维度的辨识,为进一步准确评估致灾气旋的社会经济暴露度和脆弱性提供技术支持。

    一种复合型极端气候事件识别方法和系统

    公开(公告)号:CN113688539B

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202111212493.1

    申请日:2021-10-19

    Abstract: 本申请公开了一种复合型极端气候事件识别方法和系统,不同于单一气候指标阈值的识别方法,本方法结合各个气候指标类型对待识别区域的复合型极端气候进行识别,更加全面地识别出复合型极端气候的影响范围。进一步地,本方法还可以识别复合型极端气候区域内各个复合型极端气候子类型的中心格点的移动轨迹。进一步形象地展示复合型极端气候的影响变化,便于技术人员分析气候变化和复合型气候带来的影响。

    一种基于深度学习的气象大数据融合方法

    公开(公告)号:CN114547017B

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210450508.6

    申请日:2022-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的气象大数据融合方法,包括:构建得到多源气象数据样本;根据不同气候变量的原始分辨率,以最大化信息保留效率为约束,选取相应的超分倍数,得到优化后的超分辨率模块;采用聚焦式注意力机制构建时空注意力模块,根据不同气候变量的周期性特点,选择相应的时间步长;结合优化后的超分模型和时空注意力模块,构建得到气象数据融合模型;以气候变量的分辨率最小为损失函数,采用多源气象数据样本对气象数据融合模型进行训练;将采集到的多个数据源的实时气象数据导入训练完成的气象数据融合模型,得到高分辨率的融合气象数据。本发明能够解决多源气象数据分辨率差异的问题。

    一种动态过程中的区域性干旱事件识别方法

    公开(公告)号:CN114781500A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210375539.X

    申请日:2022-04-11

    Abstract: 本发明公开了一种动态过程中的区域性干旱事件识别方法,具体包括以下步骤:获得待识别区域内的指数格点数据;识别当前事件:采用步骤1中的标准化降水蒸散指数,对每个时刻的当前干旱事件的干旱范围的面积进行逐一识别;识别同一个干旱源事件,设定重合面积阀值;计算步骤2中的相邻时刻的当前干旱范围的重合面积,并与重合面积阀值进行比较判定,当相邻时刻的当前干旱范围的重合面积大于重合面积阀值时,则判断该相邻时刻的当前干旱事件属于同一个干旱源事件;该动态过程中的区域性干旱事件识别方法解决了干旱事件被重复计算,导致识别精准度不高的问题。

    一种基于深度学习的气象大数据融合方法

    公开(公告)号:CN114547017A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210450508.6

    申请日:2022-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的气象大数据融合方法,包括:构建得到多源气象数据样本;根据不同气候变量的原始分辨率,以最大化信息保留效率为约束,选取相应的超分倍数,得到优化后的超分辨率模块;采用聚焦式注意力机制构建时空注意力模块,根据不同气候变量的周期性特点,选择相应的时间步长;结合优化后的超分模型和时空注意力模块,构建得到气象数据融合模型;以气候变量的分辨率最小为损失函数,采用多源气象数据样本对气象数据融合模型进行训练;将采集到的多个数据源的实时气象数据导入训练完成的气象数据融合模型,得到高分辨率的融合气象数据。本发明能够解决多源气象数据分辨率差异的问题。

    基于索洛增长和存量递归的金属产业经济预估系统和方法

    公开(公告)号:CN114139770A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111333722.5

    申请日:2021-11-11

    Abstract: 本发明提供了一种基于索洛增长和存量递归的金属产业经济预估系统和方法,所述经济预估系统包括:一金属产业的经济数据库,用于存储经济数据;一数据预处理模块,其用于对金属产业的经济数据库进行数据预处理;一模型建立模块,其通过变量选择和模型寻优建立经济预估模型;一经济预估模块,其通过经济预估模型获取宏观经济预估结果和微观经济预估结果。一交互模块,用于输入经济数据和输出经济预估结果,本发明可以预测金属产业经济发展趋势,有利于政府部门对未来的金属产业提前做出科学的经济决策,防止产量过剩出现,最大化满足市场需求和经济收益。

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