公开(公告)号：CN118536806A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410596051.9

申请日：2024-05-14

Applicant: 北京城市气象研究院 ,  北京市气象台(北京区域中心气象台、北京市决策气象服务中心)

Inventor： 张西雅 ,  扈海波 ,  吴宏议 ,  许智棋 ,  王媛媛 ,  尚晶 ,  荆浩 ,  马小会

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/067 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于量化模型的大风气象灾害风险预测方法及系统，包括获取历史数据，包括地理位置、环境数据、气象数据和灾害数据，地理位置包括纬度、经度和海拔，环境数据包括植被指数和地形类型，气象数据包括风速、气压和温度；对地理位置和灾害数据进行分类得到风险区域，根据风险区域得到第一数据，基于环境数据和灾害数据的关联度得到第二数据；融合第一数据和第二数据得到动态的风险评分，根据风险评分、气象数据和灾害数据建立风险预测模型；将待预测数据输入风险预测模型得到预测结果。本发明通过量化模型为大风气象灾害的风险预测和管理提供了一种更为科学、高效的决策支持工具。

公开(公告)号：CN118295043A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410437997.0

申请日：2024-04-12

Applicant: 北京市气象台(北京区域中心气象台、北京市决策气象服务中心)

Inventor： 郝翠 ,  李梓铭 ,  戴翼 ,  邢楠 ,  李靖 ,  吴进 ,  张楠楠 ,  刘湘雪 ,  于波 ,  付宗钰

IPC: G01W1/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06N3/098 ,  G01W1/02

Abstract: 一种基于机器学习的气象要素预报预测方法及系统。其首先获取气象要素的时间序列，接着，将所述气象要素的时间序列中的各个气象要素分别进行嵌入关联编码以得到气象要素嵌入编码特征向量的序列，然后，将所述气象要素嵌入编码特征向量的序列通过基于自相关注意力网络的时间维度编码器以得到时间维度自相关气象要素语义编码特征向量的序列，接着，将所述时间维度自相关气象要素语义编码特征向量的序列通过基于先验分布的气象要素预测编码器以得到气象要素预测编码特征，最后，基于所述气象要素预测编码特征，确定气象要素短期预测值。