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公开(公告)号：CN119959923A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510025623.2
申请日：2025-01-07
Applicant: 安徽省气象台
IPC: G01S13/06 , G01S7/41 , G06F18/10 , G06F18/2131
Abstract: 本发明提供一种基于雷达组合反射率的集合同化平均场的重定位方法，该方法根据观测的雷达组合反射率持续改进集合平均场，不断修正模式预报初始场，减少误差积累，使预报结果在较长时间范围内保持较高的准确性。该方法基于模式预报数据与观测数据两种数据的相似程度，通过变换得到组合反射率的功率谱，并利用交叉谱建立两者之间联系，通过两者的位相差判断空间位置接近程度，位相差越小，说明功率谱位置接近，两者越稳合越相近；找出数值模式预报中最接近观测数据的集合成员，即集合成员与观测数据的空间距离最小的作为最优成员，以该最优成员代替集合平均，并更新集合成员，作为数值模式预报的初始场，提高集合预报的准确性。
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公开(公告)号：CN118707528B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410729706.5
申请日：2024-06-06
Applicant: 安徽省气象台
Abstract: 本发明公开了一种台风风场反演方法和系统，该方法通过对相邻时刻的回波强度变化量的分析，获取处于台风搜索区域内的各扇区网格在相邻时刻具有相关性的对应扇区网格，由此进行平流风矢量场的反演以及迭代平滑修正，剔除一些在雷达基数据质量控制过程中速度退模糊不完全的点，使得风场具有较好的整体性和连续性，提高了业务运行可行性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119310575A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411457134.6
申请日：2024-10-18
Applicant: 安徽省气象台
Abstract: 本发明公开了一种非降水回波的初始场反演方法和系统，该方法中逐高度层地利用影响半径内的水汽含量分析值的均值进行水凝物反演，从而可以抑制当前时刻的虚假对流。本发明方法逐高度层地利用影响半径内的风场分析值的均值进行风场反演，同时基于观测组合反射率因子采用温度判定法进行水凝物反演，由此，减弱未来的假对流区域和其他周围区域之间的热量和动量交换。
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公开(公告)号：CN118567002A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410731712.4
申请日：2024-06-06
Applicant: 安徽省气象台
Abstract: 本发明涉及降水预报技术领域，提供一种基于多模式优选集合的强降水短时预报方法，主要包括采用广义邻居法建立包含多种数值模式的初始预报集合；利用空间邻居模糊化技术进行实时检验评估，从初始预报集合中筛选出部分效果较好成员，作为短时降水预报成员集合；基于短时降水预报成员集合，采用膨胀处理方法进行短时降水预报。本发明提出的基于多模式优选集合的强降水短时预报方法，缩短了短时强降水的预报时间，解决了数值模式强降水评分偏低、难以优选的问题，通过数值预报结果的优胜劣汰提高了预报的准确度。
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公开(公告)号：CN117706512A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311706465.4
申请日：2023-12-13
Applicant: 安徽省气象台
Abstract: 本发明公开了一种融合温度判定与背景依赖的水凝物反演方法和系统，该水凝物反演方法融合了温度判定方法和背景依赖方法对目标区域的水凝物进行反演，既能有效减少温度判定方法中因经验参数以及简单的线性关系所带来的误差，又可以不过分依赖背景依赖方法中背景场本身的准确性，由此提高水凝物反演的准确性以更有效地同化雷达反射率因子。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116089884A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310086232.2
申请日：2023-02-09
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G01W1/14
Abstract: 本发明提供一种近实时降水估测模型的构建方法，包括：获取目标区域的历史卫星红外AGRI数据、地理地形数据和历史降水资料数据，并对所获取的数据进行预处理；构造基于多模型集成的近实时降水估测模型；以预处理后的历史AGRI数据、地理地形数据作为模型输入数据，并以预处理后的历史降水资料数据作为模型输出数据对所构造的近实时降水估测模型进行训练，并对训练后的近实时降水估测模型进行精度验证评估，完成模型构建。由该构建方法所构建的近实时降水估测模型能够更好地捕捉数据的潜在分布，获取更多关于数据底层结构的信息，具有更高的降水估测精度。可以较好地应用在强对流天气的监测。
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公开(公告)号：CN113591387A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110897546.1
申请日：2021-08-05
Applicant: 安徽省气象台
Inventor： 王根
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法及系统，方法包括采集卫星红外亮温资料和降水产品资料，通过K‑最邻近算法，识别视场点卫星红外通道亮温有无降水信号，如无降水信号，则视场点反演降水赋值为0，否则如有降水信号，则获得视场点降水信号样本；基于Huber范数约束构建降水反演方法，对视场点降水信号样本反演降水；系统包括资料获取模块、资料选择处理模块、降水反演模块、验证校对模块；本发明在“小样本”历史训练样本下，近实时反演降水，以监测台风或强对流天气，符合强对流天气“快变”的特性；本发明具有一定精度和质量，对于大气科学、水文气象、气候学、农业、生态环境、自然灾害防治等具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118501842B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410946712.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 安徽省气象台
Abstract: 本发明涉及风暴预警技术领域，具体涉及一种强对流风暴识别预警方法，通过自动站点观测获得第一强对流风暴影响范围，通过双偏振雷达单站观测获得第二强对流风暴影响范围，然后将第一强对流风暴影响范围和第二强对流风暴影响范围进行比较判断综合考虑获得第三强对流风暴影响范围及灾害等级，相对于仅通过自动站点观测或仅通过双偏振雷达单站观测，提升了预测的准确性，同时将自动站点观测结果与双偏振雷达单站观测结果进行比较关联，可以将自动站点观测赋值的灾害等级输出给双偏振雷达单站，解决了双偏振雷达单站不能输出对应强对流风暴影响范围内灾害等级的问题。
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公开(公告)号：CN116186486B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202211683319.X
申请日：2022-12-27
Abstract: 本发明公开一种基于广义集成学习的卫星资料反演温度廓线方法，包括如下步骤：S1、资料预处理；S2、构建机器学习样本；S3、构建广义集成学习的卫星资料反演温度廓线模型。本发明结合静止卫星高光谱红外亮温资料的高时间和高垂直分辨率特点，提出了广义集成学习方法。在优化调整3个基础机器学习模型(Random Forest、XGBoost和LightGBM)超参数基础上，动态最优加权将其集成，也可以根据不同问题选择别的模型或者规定模型的总个数。本发明采用广义集成学习优化每个基础机器学习模型的最佳权重，以获取更多关于数据底层结构的信息，从而提高反演温度廓线方法的反演精度。本发明具有一定精度和质量，对于大气科学、生态环境、全球变暖和边界层等领域的研究具有一定意义。
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公开(公告)号：CN116186486A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211683319.X
申请日：2022-12-27
Abstract: 本发明公开一种基于广义集成学习的卫星资料反演温度廓线方法，包括如下步骤：S1、资料预处理；S2、构建机器学习样本；S3、构建广义集成学习的卫星资料反演温度廓线模型。本发明结合静止卫星高光谱红外亮温资料的高时间和高垂直分辨率特点，提出了广义集成学习方法。在优化调整3个基础机器学习模型(Random Forest、XGBoost和LightGBM)超参数基础上，动态最优加权将其集成，也可以根据不同问题选择别的模型或者规定模型的总个数。本发明采用广义集成学习优化每个基础机器学习模型的最佳权重，以获取更多关于数据底层结构的信息，从而提高反演温度廓线方法的反演精度。本发明具有一定精度和质量，对于大气科学、生态环境、全球变暖和边界层等领域的研究具有一定意义。
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