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公开(公告)号：CN118536063B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202410626300.4
申请日：2024-05-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G01W1/10
Abstract: 本发明属于大气科学技术领域，公开了一种基于多尺度控制变量的变分多尺度同化方法及系统，包括：S1，背景误差预报样本生成；S2，对背景误差样本进行尺度分离，获取大尺度和小尺度背景误差统计样本；S3，构建多尺度的背景误差协方差矩阵，基于控制变量转换算法，统计大尺度背景误差和小尺度背景误差特征；S4，在背景误差协方差矩阵中建立大尺度与小尺度背景误差间的跨尺度相关；S5，基于三维变分同化框架，引入大尺度控制变量以及小尺度控制变量，构建多尺度的三维变分同化方法；S6，引入数值模式背景场和观测场，求解多尺度的三维变分同化代价函数的极小化，实现单次同化分析中，不同尺度天气信息的同时、协调更新。
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公开(公告)号：CN119623853A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411706565.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G01W1/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于大气科学技术领域，公开了一种基于气象大模型的集合‑变分混合同化系统及方法，采用一种具有物理约束的方式(RANDOMMV)对大气初始场进行随机扰动，基于人工智能气象大模型的强大推演能力，快速生成集合成员，以保证成员多样性并减小采样误差。在此基础上，采用集合‑变分混合同化方法，结合动态的集合背景误差协方差和通过NMC方法估计的静态背景误差，构建集合‑变分混合同化系统，实现对多源观测数据的有效同化。本发明能够保证AI集合预报成员的物理一致性与稳定性。结合了由历史预报数据的差异场推导的长期平均的静态误差信息与集合预报的流依赖背景误差信息；动静结合，增强了混合同化系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114019504B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111303843.5
申请日：2021-11-05
Applicant: 南京大学
IPC: G01S13/88 , G01W1/00 , G06T3/4023
Abstract: 本发明公开了基于变分分析的星载Ka/W双频云雨雷达粒子谱反演方法，步骤为接收雷达扫描径向上的Ka和W波段反射率因子观测，即ZKa和Zw；利用数值模式进行三维线性插值得到观测点的温度T；确定各观测点上粒子的特性，并计算在Ka和W波段云降水粒子的后向散射截面和消失截面；将伽马分布模型中Dm和Nw参数作为变分分析的状态向量，将ZKa和ZW作为观测量，构建变分分析的代价函数，其中观测算子中考虑云降水粒子谱计算的反射率因子和单位距离衰减；利用LBFGSB算法最小化代价函数，并在其中引入状态变量Dm为非负的条件，求得Dm、Nw及云降水粒子谱。该方法解决了观测强降水时Ka和W频段雷达电磁波强衰减导致观测不到地表信号而造成的衰减订正困难的问题。
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公开(公告)号：CN110940984B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201911169202.8
申请日：2019-11-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于变分分析的双偏振雷达比差分相移快速估算方法，步骤为接收双偏振雷达一个平面扫描内，经过去系统相位、去折叠处理后的ΦDP；将比差分相移KDP作为变分分析的状态向量，将ΦDP为KDP的距离积分作为观测算子，将ΦDP作为观测，构建变分分析的代价函数；在变分分析的状态向量和变分分析的代价函数中引入B样条插值算子；利用LBFGSB算法最小化代价函数，并在其中引入状态变量为非负的条件，求得非负的KDP。该方法兼顾了业务天气雷达监测所需要的计算效率以及将KDP应用到定量降雨估测时所需要的精度。
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公开(公告)号：CN114019504A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111303843.5
申请日：2021-11-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于变分分析的星载Ka/W双频云雨雷达粒子谱反演方法，步骤为接收雷达扫描径向上的Ka和W波段反射率因子观测，即ZKa和Zw；利用数值模式进行三维线性插值得到观测点的温度T；确定各观测点上粒子的特性，并计算在Ka和W波段云降水粒子的后向散射截面和消失截面；将伽马分布模型中Dm和Nw参数作为变分分析的状态向量，将ZKa和ZW作为观测量，构建变分分析的代价函数，其中观测算子中考虑云降水粒子谱计算的反射率因子和单位距离衰减；利用LBFGSB算法最小化代价函数，并在其中引入状态变量Dm为非负的条件，求得Dm、Nw及云降水粒子谱。该方法解决了观测强降水时Ka和W频段雷达电磁波强衰减导致观测不到地表信号而造成的衰减订正困难的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107621637B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710793970.5
申请日：2017-08-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于单多普勒雷达的切变区风场反演方法，该方法包括以下步骤：首先使用局部约束并假设在一个足够小的邻域内所有点的风速相等，同时在邻域选取时加入径向速度一致性约束，使算法能够适用于切变区风场；再利用最小二乘法计算得到一个初步的反演结果；然后引入一个全局约束泛函数并假设风速在整个反演区域满足一定条件；最后通过求解泛函数最小值的方法优化反演结果。该方法仅需单多普勒雷达某一时刻观测到的径向速度场即可反演包括切变区域在内的实际风场。
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公开(公告)号：CN107942305A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710944522.0
申请日：2017-10-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了双偏振雷达系统初始差分相位的在线标定方法，其特征在于：选取雷达某一径向上最靠近雷达的n个降水回波点，所述降水回波点的相关系数ρhv大于0.95，将所述降水回波点的ΦDP进行最小二乘法线性拟合，若拟合斜率大于0，则将拟合的直线在第一个有效点位置的值设为该径向对应的 若拟合斜率小于等于0，则将回波的中值作为该径向对应的 最后将各径向上对应的 的中值设定为整个体扫初始差分相位。该方法可以提升对双偏振雷达系统初始差分相位标定精度。
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公开(公告)号：CN119780845A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510288488.0
申请日：2025-03-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于UNet的PPI雷达回波智能滤波方法，包括以下步骤：基于多重阈值滤波和腐蚀膨胀等形态学处理方法生成毫米波云雷达观测数据的标签，以构建高质量的雷达回波分类数据集；依据地物杂波的统计特征，从原始观测数据中提取出多个特征参量，作为原始数据集的补充；将这些特征参量与观测数据拼接后输入到基于UNet的深度网络中进行模型训练，最终得到雷达回波滤波模型；本发明在多个评估指标下均优于传统UNet网络，能高效、准确识别雷达数据中的气象回波和地物杂波。
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公开(公告)号：CN119294466A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411825310.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/084 , G01S7/41 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N5/045 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于气象预报技术领域，公开了一种信息融合的双偏振雷达城市强降水短临预报深度学习方法及系统。本发明基于深度学习技术，结合强降水的物理机制，通过“空间→时间→时空融合”的研究思路，提出了一种新的基于气象雷达数据的城市强降水短临预报方法。该方法通过分析强降水的时空分布特征，提取高维空间特征，发展超分辨率强降水空间特征提取模型，并结合强降水的时间演变特征，采用LSTM和时空特征融合模型，对强降水进行精确预报，提升城市强降水预报的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN118536063A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410626300.4
申请日：2024-05-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G01W1/10
Abstract: 本发明属于大气科学技术领域，公开了一种基于多尺度控制变量的变分多尺度同化方法及系统，包括：S1，背景误差预报样本生成；S2，对背景误差样本进行尺度分离，获取大尺度和小尺度背景误差统计样本；S3，构建多尺度的背景误差协方差矩阵，基于控制变量转换算法，统计大尺度背景误差和小尺度背景误差特征；S4，在背景误差协方差矩阵中建立大尺度与小尺度背景误差间的跨尺度相关；S5，基于三维变分同化框架，引入大尺度控制变量以及小尺度控制变量，构建多尺度的三维变分同化方法；S6，引入数值模式背景场和观测场，求解多尺度的三维变分同化代价函数的极小化，实现单次同化分析中，不同尺度天气信息的同时、协调更新。
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