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公开(公告)号：CN113050195A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110179775.X
申请日：2021-02-07
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
Abstract: 本发明公开了一种小时分辨率降水过程辨识方法，包括以下步骤：步骤1，识别方法，步骤2，强度定量计算方法即基于降水过程强度是降水强度、持续时间和覆盖范围三个指标共同作用的计算方法，本发明所述方法的优越效果是：给出了小时分辨率降水过程的辨识方法，定义了站点、大区域、小区域降水过程开始和结束条件，本发明所述方法形成了适用于中国的站点和区域小时分辨率降水过程强度定量计算方法，精准度高，检验论证显示结果均与实况相符，具有实用性，提升了气象服务的针对性和服务效益；本发明所述方法解决了与实际相符的适用于中国的从小时分辨率辨识降水过程的难题。
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公开(公告)号：CN111681121A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010360916.3
申请日：2020-04-30
Applicant: 国家气象中心(中央气象台) , 武汉区域气候中心 , 武汉农业气象试验站
Abstract: 本发明公开了一种带肩型单体钢架大棚风雪灾害预警综合指标确定方法，计算带肩型单体钢架塑料大棚在最佳高跨比、最佳骨架钢管间距条件下的理论最大承载力；调查分析得出大棚承受的雪压与风压之和达到大棚理论最大承载力约30％有大棚倒塌，大棚倒塌率随风雪压之和增加而快速增加，大多数大棚风雪压承载力不足理论最大承载力的60％；以最佳高跨比理论承载力的60％、50％、40％、30％为基础，提出大棚风雪灾害预警综合指标，即：当极大风力在4级时，24小时降雪量达到大雪等级即可造成中度至重度灾害，暴雪可造成重度、特重灾害；当极大风力在5级时，小雪即可造成轻度灾害；大雪可造成重度至特重灾害。
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公开(公告)号：CN119644474B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510168481.5
申请日：2025-02-17
Applicant: 国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于广义三角帽理论的多模式集成降水预报方法及系统，涉及气象预测技术领域，该方法通过实时获取多源数值模式数据，经空间标准化和实时频率匹配预处理消除系统性偏差，利用广义三角帽理论动态分析模式间差值序列的协方差矩阵以量化不确定性，并基于不确定性动态分配权重系数，最终加权集成输出标准化降水预报产品。可以无需依赖历史或实况观测数据，即可在暴雨和大暴雨预报中实现TS评分较国际先进模式（如ECMWF）提升49%‑124%，且在气象站点稀缺区域及台风、锋面等转折性天气场景下表现出高精度和强适应性，集成结果直接对接国家气象中心业务平台，支撑实时灾害预警决策。
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公开(公告)号：CN119937062A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510424908.3
申请日：2025-04-07
Applicant: 国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)
IPC: G01W1/10 , G06F18/214 , G06F18/2113 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种延伸期定量降水预报方法、系统、设备及介质，涉及天气预报领域。方法包括：基于某一格点当前预报时效，以实时预报的集合平均值为对象，在同预报时效经过集合平均处理的再预报数据样本库中，按照集合平均处理的再预报数据与实时预报的相似度进行排序，取排序的前预定义数值个再预报数据作为模式预报相似样本集；基于模式预报相似样本集，对应QPE资料，得到历史实况降水相似集；基于降水相似集，采用概率匹配平均技术和双线性插值技术，计算得到预定义天数的延伸期降水网格预报产品。本发明针对延伸期预报时效长，所需同期样本偏少，以及延伸期模式少，且预报不确定性大等问题，开展深入研究，建立新一代延伸期降水预报模型技术。
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公开(公告)号：CN119671250A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411620989.6
申请日：2024-11-14
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种水稻冷热联合灾害的灾损风险评估方法，其包括以下步骤：收集和整理双季早稻区气象站点逐日气象记录、市县冷热灾情和产量资料，建立冷、热灾害风险分析数据库；针对生长过程中的冷、热单一灾害和冷‑冷、冷‑热、冷‑冷‑热联合灾害，利用Copula函数构建不同组合下的分布函数；集合早稻减产率与冷、热灾害的致灾因子，通过Copula函数确立影响函数和阈值，构建灾损风险评估模型；分析计算不同重现期的危险性水平的早稻冷、热单一灾害和联合灾害减产水平，进行灾损风险分析。本发明基于多灾种的灾损风险评估解决了前期灾害评估中灾害导致的减产率难以分离的难点，从概率预报的角度为农作物产量预报提供一定重要参考。
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公开(公告)号：CN119599447A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510143113.5
申请日：2025-02-10
Applicant: 国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及冬小麦冻害预估技术领域，尤其涉及一种基于大数据的冬小麦冻害风险预估模型构建方法，该方法包括：获取预测数据；计算理想预估值；确定理想冻害网格；调整权重组合；确定实际冻害网格；生成冻害预估图。本发明通过多层次的动态调整机制，有效地整合了预测气温、历史冻害发生频率和作物发育期等多种因素，通过逐步调整权重组合和网格间距，模型能够针对不同区域和时段的气候变化、作物生长状态以及冻害历史进行优化，模型能够实时获取气象变化信息并进行灵活调整，提升了风险预警的预见性和响应速度，有效解决了依赖固定脆弱性系数和温度阈值导致面对不同气候条件和突发事件时预测准确性不足的问题。
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公开(公告)号：CN119596421A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411844835.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了基于台风数据融合技术的大风预报方法，涉及气象领域，解决了大风预报方法存在预报效果差的问题，包括步骤S1：分别对每一个处于大风预测周期的风力子区域进行气压数据分析，得到区域气压采集数据，步骤S2：根据区域气压采集数据对每一个风力子区域进行台风数据监测，并根据监测结果获取区域台风采集数据；步骤S3：根据区域气压采集数据和区域台风采集数据对每一个风力子区域进行区域地形分析，并根据分析结果获取区域地形采集数据；步骤S4：分别根据区域气压采集数据、区域台风采集数据以及区域地形采集数据对每一个风力子区域进行区域大风预报，本发明能够提高大风预报结果的准确性和针对性。
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公开(公告)号：CN119476448A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510055895.7
申请日：2025-01-14
Applicant: 国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)
Abstract: 本发明公开了一种气象语料库构建方法、系统及相关装置，属于气象数据处理技术领域。该方法包括：收集气象领域的原始语料文件，将原始语料文件转换成统一的markdown格式数据；对所述markdown格式数据进行清洗，并组织成统一结构化的气象语料库；将所述统一结构化的气象语料库结合外部知识库构建气象服务大模型所需要的各类数据集，各类数据集包括用于预训练的数据集、微调的数据集以及检索增强生成所需的数据集和评估基准数据集。该方法显著提高了构建效率，降低了人工成本，同时也确保了气象语料库的质量和一致性。
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公开(公告)号：CN118228864B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410317663.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
Abstract: 本发明公开了一种用于能见度订正集成预报的方法及装置，其中方法分别采用预设的概率密度匹配法以及滑动双权重法，对原始预报产品进行订正得到未来n0‑n2预报时效两个第一能见度订正预报产品；针对n0‑n1预报时效，基于一阶卡尔曼滤波结合历史能见度实况对所述两个第一能见度订正预报产品进行二次订正，得到两个第二能见度订正预报产品；将两个第一能见度订正预报产品作为针对n1‑n2预报时效的能见度订正预报产品；对所述两个第二能见度订正预报产品、以及所述能见度订正预报产品进行集成。通过本方法提高了预报的准确性。
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公开(公告)号：CN113962465B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111248447.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F30/27 , G01W1/10
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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