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公开(公告)号：CN118260666A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410283458.6
申请日：2024-03-13
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
IPC: G06F18/2413 , G06F18/2321 , G06F18/213 , G01W1/18 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种用于天气预报不确定性诊断的方法及装置，其中方法包括基于集合预报中成员的预报变量和状态变量，利用预设的集合敏感性分析规则确定关键敏感区域；基于Tubing聚类算法对所述关键敏感区域的成员进行分类，得到中央类成员和Tubes类成员；对所述中央类成员、所述Tubes类成员中的极端成员进行比对，以基于比对结果诊断出导致天气预报不确定性发展的物理过程。充分结合了集合敏感性分析和Tubing聚类分析技术，以实时识别天气预报的敏感区域并进行预报分型，更精确地诊断天气预报的不确定性来源，从而改善预报的准确性和可靠性。克服了相关技术中，天气预报不确定性诊断的自动化程度需要提高的缺陷。
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公开(公告)号：CN115510945B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210928334.X
申请日：2022-08-03
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
IPC: G06F18/27 , G06F18/2415 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及一种基于主成分和Logistic分析地质灾害概率预报方法，包括从雨量、信息量数据库中提取灾害点雨量因子，灾害点雨量因子选取地质灾害易发度和表征降水的6个因子，表征降水的6个因子选取表征降水量和降水连续性的当日降水、前期有效降水、降水日数、最长连续降水日数，最长连续降水量，前3日最大降水量；根据灾害点雨量因子和易发度信息量，建立二分类数据系列；通过主成分分析方法得到主成分，并确定主要影响因子；对不同的主成分和主要影响因子进行Logistic回归；检验参数对比；得到最优Logistic概率模型。本专利对因子显著性进行研究后再进行回归，更科学性，在模型的检验中，建立的模型相对于原模型，命中率能提高30％左右。
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公开(公告)号：CN117055051B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311297102.X
申请日：2023-10-09
Applicant: 国家气象中心(中央气象台) , 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95 , G01S7/41 , G01S13/86 , G01W1/00 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/24
Abstract: 本发明提出一种基于多源数据的冰雹识别方法、系统、设备及存储介质，涉及天气识别技术领域，方法包括：首先，获取冰雹识别深度学习模型输入的多源数据并进行数据预处理，多源数据包括三维雷达反射率因子数据、FY4B卫星数据、ERA5环境场数据和DEM数据；随后计算冰雹单体的多属性特征，设置阈值，确定冰雹标签；最后，建立冰雹识别深度学习模型，冰雹识别深度学习模型包括融合模块和FEMU‑Net识别模块，融合模块负责实现多源数据的特征融合，FEMU‑Net识别模块负责将融合后的特征进行学习，输出冰雹识别结果。本发明的方案能准确区分冰雹和非冰雹区域，在冰雹识别方面取得了显著结果，在准确(56)对比文件张玉洁等.基于多源数据融合的综合气象观测产品系统设计与应用.气象与环境科学.2022,第45卷(第3期),96-102.
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公开(公告)号：CN117055051A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311297102.X
申请日：2023-10-09
Applicant: 国家气象中心(中央气象台) , 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95 , G01S7/41 , G01S13/86 , G01W1/00 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/24
Abstract: 本发明提出一种基于多源数据的冰雹识别方法、系统、设备及存储介质，涉及天气识别技术领域，方法包括：首先，获取冰雹识别深度学习模型输入的多源数据并进行数据预处理，多源数据包括三维雷达反射率因子数据、FY4B卫星数据、ERA5环境场数据和DEM数据；随后计算冰雹单体的多属性特征，设置阈值，确定冰雹标签；最后，建立冰雹识别深度学习模型，冰雹识别深度学习模型包括融合模块和FEMU‑Net识别模块，融合模块负责实现多源数据的特征融合，FEMU‑Net识别模块负责将融合后的特征进行学习，输出冰雹识别结果。本发明的方案能准确区分冰雹和非冰雹区域，在冰雹识别方面取得了显著结果，在准确性和鲁棒性方面均有明显提升。
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公开(公告)号：CN114818941A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210471345.X
申请日：2022-04-28
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
Abstract: 本发明提供一种分类强对流诊断分析系统，所述系统包括：温湿层结结构分析模块、风场分析模块；温湿层结结构分析模块，用于根据温度层结曲线、露点温度层结曲线、湿球温度层结曲线及状态曲线，获取大气垂直方向对流发生环境的热力分布和湿度分布情况；风场分析模块，用于获取大气的各高度层的风矢量，以进行图形化展示。本发明通过温湿层结结构分析模块和风场分析模块，对垂直方向对流发生的热力、湿度分布情况以及组织化程度和动力分布情况进行图像化的展示，并针对不同情景集成了分类强对流诊断指标，实现了分类强对流的量化分析，以便于用户可以清晰的进行对流发展的判断，以提高对强对流天气的预报水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114675349A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210213572.2
申请日：2022-03-04
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
Abstract: 本发明公开了一种数值模式产品分段式订正预报方法，该方法包括：按照预先设定的预报时段，重复以下步骤：步骤1)接收预报起始时刻的多元网格融合逐时产品、数值天气预报模式的近地面预报产品和多元网格融合极值产品；步骤2)对数值天气预报模式的近地面预报产品依次进行极值提取和空间插值预处理，再和多元网格融合极值产品共同输入当天全格点极值预报模型，得到极值网格订正预报产品；步骤3)基于多元网格融合逐时产品、极值网格订正预报产品和时空插值后的预报产品，采用分段式订正技术，得到该预报时段内的逐时网格订正预报产品；当天全格点极值预报模型采用全格点滑动回归极值网格建模订正技术实现滚动建模。
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公开(公告)号：CN113962465A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111248447.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
Abstract: 本申请实施例提供一种降水预报方法、设备、装置及存储介质，该方法包括：将用于降水预报的降水量数据进行离散化处理，得到离散化后的降水量级；将数值天气预报模式NWP的基本气象要素，确定为用于降水预报的预报因子；基于所述预报因子与所述降水量级，获取预先训练好的降水预报模型；基于所述降水预报模型进行降水多分类预测，得到连续的降水量预报结果。本申请实施例能够实现更精准的连续降水量预报。
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公开(公告)号：CN112698428A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110311134.5
申请日：2021-03-24
Applicant: 成都信息工程大学 , 国家气象中心(中央气象台) , 成都熠云科技有限公司
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明属于天气信息处理技术领域，公开了一种西南地区降水延伸期综合预报信息处理方法、处理系统，该发明主要由数据处理与预报服务端和智能应用端两部分构成。前者主要包括数据接收模块、数据低频处理模块、低频天气流型确定模块等模块；后者包括数据访问模块等模块。该系统通过多元回归及神经网络算法对低频天气的定量描述，结合低频天气图、低频扰动能量图等对西南地区延伸期降水进行综合预报。本发明使得预报结果更加直观，在一定程度上减少对于人工经验预报的依赖，受主观因素的影响较少。可以对预报工作者预报起到补充作用，把定性预测和定量预测两者正确的结合起来使用,可以有效的提高预报的效率与准确性。
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公开(公告)号：CN119515101A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411556014.1
申请日：2024-11-04
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
Abstract: 本申请公开了一种基于地气耦合遥感的下垫面起沙等级预报模型的构建方法，包括实时采集多源观测数据，对所述多源观测数据进行预处理，得到原始观测数据；通过所述原始观测数据获取关键气象预报因子，通过16天作为间隔统计获取样本数据集；采用气溶胶产品数据均值作为起沙量真值，利用随机森林算法对所述样本数据集进行训练和测试，构建识别起沙条件机器学习模型；采用识别起沙条件机器学习模型预测计算得到沙尘起沙指数后，根据新增积雪量以及降水相态和降水量产品进行模型结果修订，输出未来十天逐日起沙等级预报；本发明通过区分不同的降水类型和降水量，对起沙等级进行动态调整，以提高预报的准确性和针对性。
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公开(公告)号：CN118520325A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410986149.5
申请日：2024-07-23
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
IPC: G06F18/23213 , G06F17/18 , G06F18/2431 , G01W1/14
Abstract: 本公开实施例短时强降水等级划分方法及装置，包括基于耿贝尔分布函数进行各站点短时强降水重现期拟合，其中，基于短时强降水年最大值序列，利用线性矩法对拟合函数中的参数进行估计；基于拟合函数中的参数，利用K‑Means聚类算法对短时强降水均质区域进行划分；基于重现期对短时强降水危险性等级进行划分、以及基于不同均质区域重现期降水量值进行短时强降水等级划分。采用耿贝尔‑线性矩法建立各地短时强降水拟合函数，应用K‑Means聚类算法分区，形成短时强降水均质区域，建立基于重现期的危险性分级方法，实现短时强降水等级定量划分，为气象预报预警和服务评估提供标准规范。
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