公开(公告)号：CN115657163B

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202211257265.0

申请日：2022-10-14

Applicant: 上海市气候中心(上海区域气候中心)

Inventor： 信飞 ,  卢楚翰 ,  沈逸晨

IPC: G01W1/10

Abstract: 本发明公开了基于人工智能模型的延伸期气象要素预报方法及系统，包括：采集气象要素的实况信息及10‑30天的模式预报信息包括71个成员；将模式预报信息插值至长三角地区格点内；对模式预报信息中的成员进行择优筛选，确定模式预报信息的优选成员；利用人工智能模型训练优选成员，确定训练模型的最优参数搭配方案以及计算的优选成员的权重值；根据权重值对模式预报信息的优选成员进行加权集成，输出预报结果。本发明引入机器学习模型至10‑30天延伸期预报，为解决气象预报的难点问题的提供了新的思路；本发明提出的延伸期预报方法的预报结果与主流的模式集合预报结果进行了比对，在一定程度上提升了准确度，取得了较好的效果。

公开(公告)号：CN115657163A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211257265.0

申请日：2022-10-14

Applicant: 上海市气候中心(上海区域气候中心)

Inventor： 信飞 ,  卢楚翰 ,  沈逸晨

IPC: G01W1/10

Abstract: 本发明公开了基于人工智能模型的延伸期气象要素预报方法及系统，包括：采集气象要素的实况信息及10‑30天的模式预报信息包括71个成员；将模式预报信息插值至长三角地区格点内；对模式预报信息中的成员进行择优筛选，确定模式预报信息的优选成员；利用人工智能模型训练优选成员，确定训练模型的最优参数搭配方案以及计算的优选成员的权重值；根据权重值对模式预报信息的优选成员进行加权集成，输出预报结果。本发明引入机器学习模型至10‑30天延伸期预报，为解决气象预报的难点问题的提供了新的思路；本发明提出的延伸期预报方法的预报结果与主流的模式集合预报结果进行了比对，在一定程度上提升了准确度，取得了较好的效果。