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公开(公告)号：CN117214978A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311212914.X
申请日：2023-09-20
Applicant: 南京信大气象科学技术研究院有限公司 , 南京信大气象科技有限公司
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于统计模型预报海上风电场高空风场数据的方法及设备。该方法包括采集历史N天的ECMWF细网格预报数据和目标海上风电场所属地区的探空站数据并解析；搭建该探空站50米高度风与目标海上风电场50米高度风的一元线性回归模型；搭建该探空站50米高度风与ECMWF预报的10米风、100米风、200米风的多元线性回归模型；将ECMWF实时预报数据代入至多元线性回归模型中，以获得ECMWF预报的50米高度风数据；将ECMWF预报的50米高度风数据代入至一元线性回归模型中，以计算出未来设定时段内目标海上风电场50米高度风数据。本发明可提高风场预报准确率，对海上风场气象服务综合保障有重要意义。
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公开(公告)号：CN115203596A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202211138314.9
申请日：2022-09-19
Applicant: 南京信大气象科学技术研究院有限公司 , 南京信大气象科技有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于最短距离匹配的台风路径段相似匹配方法及设备。该方法包括获取当前台风数据、多个历史台风数据和匹配参数，基于当前台风数据提取待匹配点的时间和坐标，计算每一历史台风的每段历史台风路径段与待匹配点的最短距离及最近点，将与最小的最近距离对应的最近点筛选输出；对当前台风与多个历史台风分别往回计算获得多对匹配点，基于最短匹配距离对每对匹配点进行相似度计算，计算每一历史台风与当前台风之间的多对匹配点的相似度平均数，并作为该历史台风与当前台风的相似度输出。本发明有效地提高相似台风的识别准确性，在一定程度上提升预报人员进行台风分析的效率，提高防灾减灾业务水平。
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公开(公告)号：CN112255611A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011171264.5
申请日：2020-10-28
Applicant: 南京信大气象科学技术研究院有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明实施例公开了大气科学技术领域的一种基于雷达探测数据的下击暴流智能识别方法，包括如下步骤：S1、建立随雷达探测时间t变化的雷达探测数据D(t)，并定义D(t‑1)、D(t‑2)直至D(t‑n)分别为t时刻之前的1‑n个时间周期的雷达探测数据；S2、建立随雷达探测数据D(t)变化的雷达回波图像Pa(D(t))和雷达径向速度图像Pb(D(t))。本发明通过从有限的数据集中获得尽可能多的有效信息，避免陷入局部的极值，并寻求最优参数；通过多个模型可以用于模型集成，提升模型识别的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN115755227B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310032172.6
申请日：2023-01-10
Applicant: 南京信大气象科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的三维雷达外推方法。该方法包括获取雷达基数据，并对所述雷达基数据进行质量控制处理，读取回波强度数据，并对回波强度数据进行预处理，以设定的时间间隔为一个单位构建3D雷达回波数据集，构建深度神经网络模型，将3D雷达回波数据集输入至构建好的深度神经网络模型中，以获得预报的回波强度。本发明将原先聚焦于二维的雷达回波外推，推广至三维的雷达回波外推，建立以仰角φ，方位角ω和径长γ为坐标系的空间结构，比以二维空间表达雷达回波特性更加符合雷达回波的实际情况，可以对雷达回波的生消变化进行有效的预报，并使模型更加符合拥有时序信息的三维回波数据结构。
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公开(公告)号：CN115203596B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211138314.9
申请日：2022-09-19
Applicant: 南京信大气象科学技术研究院有限公司 , 南京信大气象科技有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于最短距离匹配的台风路径段相似匹配方法及设备。该方法包括获取当前台风数据、多个历史台风数据和匹配参数，基于当前台风数据提取待匹配点的时间和坐标，计算每一历史台风的每段历史台风路径段与待匹配点的最短距离及最近点，将与最小的最近距离对应的最近点筛选输出；对当前台风与多个历史台风分别往回计算获得多对匹配点，基于最短匹配距离对每对匹配点进行相似度计算，计算每一历史台风与当前台风之间的多对匹配点的相似度平均数，并作为该历史台风与当前台风的相似度输出。本发明有效地提高相似台风的识别准确性，在一定程度上提升预报人员进行台风分析的效率，提高防灾减灾业务水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115144835A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211069438.6
申请日：2022-09-02
Applicant: 南京信大气象科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的卫星反演天气雷达反射率的方法。该方法包括读取卫星多通道数据，将气象卫星的6.5um和7.1um通道数据辐射定标，将8.5um、10.8um、12um和13.5um通道数据辐射定标后计算对应通道的亮度温度，并获取卫星云掩膜数据，将组合反射率中的多层基本反射率投影到笛卡尔坐标系上，提取多层基本反射率的最大值作为空间分辨率为0.01°×0.01°格网的数值，将上述数据通过投影变换与空间插值到0.01°×0.01°的格点上，读取SRTM_DEM数据，并将其空间分辨率插值到上述格网上，然后数据匹配到雷达反射率覆盖的空间范围。本发明相对于传统的线性拟合方法能够有更好的效果。
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公开(公告)号：CN111766641B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010901847.2
申请日：2020-09-01
Applicant: 南京信大气象科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及大气科学领域，提出一种以深度神经网络为模型，以雷达回波图像为主要输入，利用光流技术生成回波移动光流图像作为辅助输入，通过数据集增强、代价函数优化和模型泛化性能优化等步骤，实现对强对流天气智能识别的方法。本申请提出一种基于深度神经网络技术的强对流天气智能识别方法，该方法能够将以往由气象工作者主观研读雷达资料来分析强对流天气的过程自动化、定量化，提高了对强对流天气识别相关业务的可靠性和时效性。
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公开(公告)号：CN115291302B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210835781.0
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京信大气象科学技术研究院有限公司 , 南京信大气象科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于频率与百分位匹配的逐小时降水订正预报方法及设备。该方法获取全球模式的实时降水预报数据和历史预报降水数据，通过时间作差计算出逐3小时累计降水数据，并将计算出结果存在数组中；采用三次样条插值法对所述数组的时间进行降尺度处理，以获得1小时累计降水模式的预报数据；基于频率匹配法进行降水预报订正；基于百分位匹配法进行降水预报订正；将上述订正后的预报降水数值通过权重比配获得最终订正降水预报数据。本发明有效地提高气象领域模式降水订正产品性能，提升预报人员进行天气系统分析的效率，提高预报、预警业务自动化水平，推进气象工作与MICAPS业务平台自动化进一步发展与应用。
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公开(公告)号：CN112255611B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202011171264.5
申请日：2020-10-28
Applicant: 南京信大气象科学技术研究院有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明实施例公开了大气科学技术领域的一种基于雷达探测数据的下击暴流智能识别方法，包括如下步骤：S1、建立随雷达探测时间t变化的雷达探测数据D(t)，并定义D(t‑1)、D(t‑2)直至D(t‑n)分别为t时刻之前的1‑n个时间周期的雷达探测数据；S2、建立随雷达探测数据D(t)变化的雷达回波图像Pa(D(t))和雷达径向速度图像Pb(D(t))。本发明通过从有限的数据集中获得尽可能多的有效信息，避免陷入局部的极值，并寻求最优参数；通过多个模型可以用于模型集成，提升模型识别的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN115755227A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310032172.6
申请日：2023-01-10
Applicant: 南京信大气象科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的三维雷达外推方法。该方法包括获取雷达基数据，并对所述雷达基数据进行质量控制处理，读取回波强度数据，并对回波强度数据进行预处理，以设定的时间间隔为一个单位构建3D雷达回波数据集，构建深度神经网络模型，将3D雷达回波数据集输入至构建好的深度神经网络模型中，以获得预报的回波强度。本发明将原先聚焦于二维的雷达回波外推，推广至三维的雷达回波外推，建立以仰角φ，方位角ω和径长γ为坐标系的空间结构，比以二维空间表达雷达回波特性更加符合雷达回波的实际情况，可以对雷达回波的生消变化进行有效的预报，并使模型更加符合拥有时序信息的三维回波数据结构。
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