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公开(公告)号：CN119106949B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411589294.6
申请日：2024-11-08
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06Q10/0637 , G01W1/10 , G01W1/18 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了融合精细地形特征的延伸期降水连续分布概率预报方法，包括：获取标准化的延伸期数值模式集合预报系统多成员多要素预报数据以及区域历史长时间序列降水观测数据，并提取历史降水连续分布特征；基于区域高分辨率精细地形数据，得到去尺度化的关键地形多维特征因子库；构建极限梯度提升U‑Net混合深度学习降水概率预报模型，并展开模型训练和优化；采用训练好的模型，产生改进的延伸期降水连续分布概率预报结果。本发明融合了精细地形数据，采用了加权交叉熵损失函数，有效处理了降水分布类别不平衡问题，提升了模型的泛化能力，改进了降水连续分布概率预报的预报性能，具有极高的应用价值。
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公开(公告)号：CN119046802B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411551204.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开一种基于强对流识别的集合同化成员构建方法，包括步骤：根据预报区域和预报时段，获取历史气象数据，并进行预处理，构建数据训练集；采用所述数据训练集，构建并训练获得用于识别强对流的类型的分类识别模型；构建集合成员生成模型，并基于不同的强对流的类型分别进行训练，为每种强对流的类型各构建集合成员生成模式；采用分类识别模型对预生成集合成员的天气进行分类，再根据分类结果，选择对应的集合成员生成模式生成集合同化成员。本发明可以有效的对强对流进行分类，结合历史同类型的强对流信息生成集合成员，本发明不需要对模式进行积分，且可以有效提高离散度，降低生成集合成员时对计算资源的需求。
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公开(公告)号：CN118604919A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411068531.4
申请日：2024-08-06
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G01W1/18 , G01W1/02 , G01W1/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/15 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了基于全天候天气背景的微波辐射计温湿廓线联合校正方法，包括：获取微波辐射计测量数据与无线电探空仪探测数据，进行数据清洗与标准化预处理；对影响微波辐射计测量精度的全天候天气背景因子特征进行标注，生成对应特征向量，形成无量纲的全天候天气背景因子库；采用引入一致性损失的联合损失函数，构建并训练融合微波辐射计测量、全天候天气背景及无线电探空仪探测的多层感知卷积长短期记忆网络深度学习模型；针对目标时间，基于微波辐射计测量与全天候天气背景特征，产生校正后的温湿度廓线反演结果。本发明提高了局地温度、湿度反演的一致性，能够准确、高效地实现对微波辐射计温湿廓线测量反演的联合校正，具有极高的应用价值。
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公开(公告)号：CN116070676A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310309893.7
申请日：2023-03-28
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06N3/0455 , G01K13/00 , G01W1/02 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于注意力机制和自编码器的高速公路路面温度预报方法，方法包括：采集高速公路路面温度观测数据及数值天气预报模式输出的多气象要素预报数据，进行预处理；基于神经网络搭建自编码器，并对区域高速公路路面温度进行编码，生成特征向量；搭建空间注意力机制与通道注意力机制融合的卷积神经网络模型，并展开训练；基于预设时间内的多气象要素产品生成全区域的高速公路路面温度预报。本发明能够生成全区域的高速公路路面温度预报，较传统的点对点预报而言更加便捷高效；采用空间注意力和通道注意力机制融合的卷积神经网络模型，具有高度非线性和强鲁棒性，有效提高了高速公路路面温度预报能力，有极强的应用价值。
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公开(公告)号：CN119167667A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411673710.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于大气科学和遥感研究领域，具体公开一种基于山地辐射效应的静止卫星陆上窗区通道资料同化方法，首先针对静止卫星的固定观测区域，基于高分辨率地形高程数据建立微观地形因子静态基础数据集。其次，在大气数值模式中引入次网格地形三维地表太阳辐射参数化方案实现地表辐射修正的快速计算，优化模式对地形复杂区地表辐射和地表温度的刻画能力，进而减小陆上红外亮温模拟偏差随地形的高度敏感性，提高卫星窗区通道资料的同化利用率和效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118246303A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410455978.0
申请日：2024-04-16
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F30/25 , G06F17/10 , G06C3/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及气象学和遥感科学领域。主要是适用于卫星红外亮温模拟的冰云散射特性分段式计算方法，包括根据待模拟的数值模式所采用的云微物理方案，确定冰晶粒子的粒径分布形式，以及冰云对应的粒径分布参数；将冰云粒子按照粒径大小进行分段，计算每段粒径范围内冰粒子对冰云整体辐射特性贡献的权重系数，制作为权重系数查找表；在快速辐射传输模型中，找到对应的权重系数，带入到冰云散射特性计算。本发明建立冰云散射特性分段计算方法，一方面保证计算效率以满足业务预报的需求，另一方面更加准确地计算冰云散射特性以降低红外亮温模拟误差。
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公开(公告)号：CN116430476B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310144339.8
申请日：2023-02-21
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明提供一种用于热带气旋预报的变分辨率网格设置方法，涉及气象研究领域，1、包括下述步骤：S1、根据预报需求和计算资源选择或生成一个变分辨率网格作为原始网格；S2、对原始网格沿其网格加密中心进行平移以生成若干新的网格，新的网格记为待选网格；S3、对于某个起报时刻，获取该起报时刻前最新的热带气旋主观路径预报；S4、对每个待选网格，计算热带气旋主观路径预报中热带气旋位置位于待选网格加密区域内的预报时刻总个数；S5、确定某个预报时刻最终用于模式预报的变分辨率网格。本发明方法为变分辨率全球模式的热带气旋预报提供了便捷、高效的网格设置方法，能够有效提高热带气旋的预报效果。
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公开(公告)号：CN116975523B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311231702.6
申请日：2023-09-22
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F17/18 , G06F17/16 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种强对流天气分型的资料同化背景误差协方差特征统计方法，涉及大气科学研究领域，包括如下步骤：步骤一、对研究区域的强对流天气形势进行分型；步骤二、根据空间相似度判据，判断新的预报场是否是强对流背景场，若是强对流背景场，进一步判定是属于步骤一分型出的哪一类型从而将当下新的预报场归类；步骤三、新的预报场归类后，挑选出该类型下的所有历史样本，然后基于频谱滤波技术对样本预报场进行全球模式大尺度背景误差协方差和区域模式小尺度背景误差协方差的分离，从而分析不同强对流天气类型下对流区与非对流区的
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公开(公告)号：CN118604919B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411068531.4
申请日：2024-08-06
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G01W1/18 , G01W1/02 , G01W1/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/15 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了基于全天候天气背景的微波辐射计温湿廓线联合校正方法，包括：获取微波辐射计测量数据与无线电探空仪探测数据，进行数据清洗与标准化预处理；对影响微波辐射计测量精度的全天候天气背景因子特征进行标注，生成对应特征向量，形成无量纲的全天候天气背景因子库；采用引入一致性损失的联合损失函数，构建并训练融合微波辐射计测量、全天候天气背景及无线电探空仪探测的多层感知卷积长短期记忆网络深度学习模型；针对目标时间，基于微波辐射计测量与全天候天气背景特征，产生校正后的温湿度廓线反演结果。本发明提高了局地温度、湿度反演的一致性，能够准确、高效地实现对微波辐射计温湿廓线测量反演的联合校正，具有极高的应用价值。
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公开(公告)号：CN119046802A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411551204.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开一种基于强对流识别的集合同化成员构建方法，包括步骤：根据预报区域和预报时段，获取历史气象数据，并进行预处理，构建数据训练集；采用所述数据训练集，构建并训练获得用于识别强对流的类型的分类识别模型；构建集合成员生成模型，并基于不同的强对流的类型分别进行训练，为每种强对流的类型各构建集合成员生成模式；采用分类识别模型对预生成集合成员的天气进行分类，再根据分类结果，选择对应的集合成员生成模式生成集合同化成员。本发明可以有效的对强对流进行分类，结合历史同类型的强对流信息生成集合成员，本发明不需要对模式进行积分，且可以有效提高离散度，降低生成集合成员时对计算资源的需求。
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