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公开(公告)号：CN116108971B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211640103.5
申请日：2022-12-20
Applicant: 中国民用航空局空中交通管理局航空气象中心
Abstract: 本申请公开了一种基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法及系统，用于对待预报地点有无雷暴的预报模式进行筛选，获取最优的预报模式；所述方法包括：在预报模式中找到能够代表预报地点位置的格点；选取该格点周围N*N的格点范围，N为大于1的奇数；获取上述不同范围的格点，不同的时间维度发生/未发生过雷暴的实况；将不同预报模式的预报结果与实况进行对比检验，筛选出评分最高的格点范围选择、覆盖率和预报时间尺度作为优选的预报模式。根据本申请的技术方案，本发明的优势在于：对待预报地点区域内雷暴定点预报具有指导意义，为今后的气象要素预报服务决策提供参考依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116108971A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211640103.5
申请日：2022-12-20
Applicant: 中国民用航空局空中交通管理局航空气象中心
Abstract: 本申请公开了一种基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法及系统，用于对待预报地点有无雷暴的预报模式进行筛选，获取最优的预报模式；所述方法包括：在预报模式中找到能够代表预报地点位置的格点；选取该格点周围N*N的格点范围，N为大于1的奇数；获取上述不同范围的格点，不同的时间维度发生/未发生过雷暴的实况；将不同预报模式的预报结果与实况进行对比检验，筛选出评分最高的格点范围选择、覆盖率和预报时间尺度作为优选的预报模式。根据本申请的技术方案，本发明的优势在于：对待预报地点区域内雷暴定点预报具有指导意义，为今后的气象要素预报服务决策提供参考依据。
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公开(公告)号：CN115508917B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211463489.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 中国民用航空局空中交通管理局航空气象中心
IPC: G01W1/10 , G06F16/9537 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及气象预测技术领域，公开了一种机场气象要素预报方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：在预设数值模式下，获取机场周边预设区域在预报时刻之前第一预设时间范围内的数值模式预报数据；在数值模式预报数据中提取关联气象要素对应的关联气象要素数值模式预报数据，其中，关联气象要素为与目标气象要素具有关联关系的机场周边气象要素；基于关联气象要素数值模式预报数据和预先训练好的气象要素预报模型，对目标气象要素进行预报，得到目标气象要素预报结果，气象要素预报模型基于关联气象要素历史数值模式预报数据和目标气象要素历史机场观测数据训练得到。本实施例能够提高机场气象要素的预报效率以及预报准确度。
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公开(公告)号：CN115508917A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211463489.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 中国民用航空局空中交通管理局航空气象中心
IPC: G01W1/10 , G06F16/9537 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及气象预测技术领域，公开了一种机场气象要素预报方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：在预设数值模式下，获取机场周边预设区域在预报时刻之前第一预设时间范围内的数值模式预报数据；在数值模式预报数据中提取关联气象要素对应的关联气象要素数值模式预报数据，其中，关联气象要素为与目标气象要素具有关联关系的机场周边气象要素；基于关联气象要素数值模式预报数据和预先训练好的气象要素预报模型，对目标气象要素进行预报，得到目标气象要素预报结果，气象要素预报模型基于关联气象要素历史数值模式预报数据和目标气象要素历史机场观测数据训练得到。本实施例能够提高机场气象要素的预报效率以及预报准确度。
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公开(公告)号：CN115827710B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211640107.3
申请日：2022-12-20
Applicant: 中国民用航空局空中交通管理局航空气象中心
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06N20/00 , G01W1/02
Abstract: 本申请公开了一种气象要素多模式预报结果的筛选方法，用于多种气象预报模式的筛选；所述方法包括：对M个模式的L个预报结果采用N种机器学习算法进行气象要素预报的计算得到一个数据集；计算起报点前不同时间段的统计预报值的均方根误差；采用权重逐渐下降的方式构建误差系数；计算起报点前不同时间段的统计预报值的相关系数；采用权重逐渐下降的方式构建相关系数系数；根据误差系数和相关系数系数构建筛选因子，选取筛选因子最大的预报模式和机器学习算法作为最优的气象要素预报方法。本发明的优势在于：为气象要素的快速、准确预报提供了有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN115827710A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211640107.3
申请日：2022-12-20
Applicant: 中国民用航空局空中交通管理局航空气象中心
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06N20/00 , G01W1/02
Abstract: 本申请公开了一种气象要素多模式预报结果的筛选方法，用于多种气象预报模式的筛选；所述方法包括：对M个模式的L个预报结果采用N种机器学习算法进行气象要素预报的计算得到一个数据集；计算起报点前不同时间段的统计预报值的均方根误差；采用权重逐渐下降的方式构建误差系数；计算起报点前不同时间段的统计预报值的相关系数；采用权重逐渐下降的方式构建相关系数系数；根据误差系数和相关系数系数构建筛选因子，选取筛选因子最大的预报模式和机器学习算法作为最优的气象要素预报方法。本发明的优势在于：为气象要素的快速、准确预报提供了有力的技术支撑。
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