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公开(公告)号：CN117970532A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410144842.8
申请日：2024-02-01
Applicant: 南京大学连云港高新技术研究院 , 南京大学
Abstract: 本发明属于气象学技术领域，公开了一种基于台风水汽通量涡旋特征的中心定位方法及系统，首先依据相邻时次的等高面回波资料通过CLTREC方法计算出台风环流场，并结合反射率估测雨强计算出台风水汽通量；然后，以迭代的方法寻找和过去参考中心有限范围内水汽通量特征最相似的位置作为当前时次的初始台风估测中心；最后，通过搜索涡旋特征最大来确定当前时次的台风的最优估测中心。本发明可以更好的自适应识别不同尺度,不同形状结构的近海台风中心定位,从而全方位的改善中国台风气象业务的台风中心定位精度和稳定性等问题，为台风主观定位提供更为科学的技术支撑。
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公开(公告)号：CN117332365A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311229939.0
申请日：2023-09-22
Applicant: 南京大学连云港高新技术研究院 , 南京大学 , 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种多波段天气雷达数据融合方法，步骤1、建立带约束的雨滴谱分布模型；步骤2、建立多波段天气雷达数据反演模型；步骤3、气象监测；步骤4、修正雷达参量；步骤5、多波段雷达参量数据转换，具体为：步骤5‑1、选择设定转换波段；步骤5‑2、确定待转换波段的雨滴谱参数；步骤5‑3、转换；步骤6、格点插值；步骤7、融合。本发明能够将多波段雷达数据进行融合，尽可能降低由于多波段雷达探测同一天气目标本身存在的差异，从而方便用户在强对流天气的监测、预警和预报工作中多波段天气雷达数据的应用。
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公开(公告)号：CN117612353A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311334501.9
申请日：2023-10-16
Applicant: 南京大学连云港高新技术研究院 , 南京大学 , 南京气象科技创新研究院
IPC: G08B31/00 , G08B21/10 , G08B21/18 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于多维变量特征的龙卷分级预警方法，包括步骤1、雷达天气扫描；步骤2、识别强对流区域；步骤3、计算雷达反演涡度；步骤4、识别龙卷特征：具体包括构建贝叶斯分类模型、最底层仰角识别龙卷特征、以及倒数第二层仰角识别龙卷特征；步骤5、龙卷预报：当最低两个仰角中任意一个仰角识别到7个距离库以上的龙卷特征，并且最大涡度强度超过5×10‑3s‑1，则预警龙卷；当最低两个仰角都识别到7个距离库以上的龙卷特征，涡度强度超过10×10‑3s‑1，则预警强龙卷；否则预报无龙卷。本发明结合涡度强度和两层低仰角中具有龙卷特征的距离库数量，对龙卷进行分级预警，从而为预报人员及时发布准确预警信号提供重要参考，提高龙卷预警能力。
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公开(公告)号：CN118334590B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410757477.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于监控盲区积水探测技术领域，公开了一种多相机协同的监控盲区积水范围探测方法及系统，对监控相机进行注册，获取相机的位置、视域范围，倾斜角等参数，实现监控传感网的搭建；制作监控相机积水数据集，采用基于FCN深度学习模型的监控视频积水范围提取方法，获取视频中积水的分布；使用“监控视频—2D地图”空间映射模型，计算视频中积水在现实世界的位置坐标；建立监控盲区积水范围推算的概率图模型，获取监控相机盲区的积水范围；耦合监控视域和盲区积水信息，获取积水的全局分布信息。本发明可在现有的城市监控资源上进行部署和实施，大大降低了植入和维护的开销，实现高分辨率的全天候降雨观测。
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公开(公告)号：CN110940984B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201911169202.8
申请日：2019-11-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于变分分析的双偏振雷达比差分相移快速估算方法，步骤为接收双偏振雷达一个平面扫描内，经过去系统相位、去折叠处理后的ΦDP；将比差分相移KDP作为变分分析的状态向量，将ΦDP为KDP的距离积分作为观测算子，将ΦDP作为观测，构建变分分析的代价函数；在变分分析的状态向量和变分分析的代价函数中引入B样条插值算子；利用LBFGSB算法最小化代价函数，并在其中引入状态变量为非负的条件，求得非负的KDP。该方法兼顾了业务天气雷达监测所需要的计算效率以及将KDP应用到定量降雨估测时所需要的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110749871A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911071135.6
申请日：2019-11-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了双偏振天气雷达的参量估算方法，包括接收雷达水平通道和垂直通道的I/Q数据；采用模糊逻辑算法或贝叶斯分类算法对I/Q数据进行地物识别；对识别为地物的距离库进行地物抑制；对处理后的I/Q数据，用传统算法估算SNR、谱宽σv；如果当前距离库SNR大于等于其指定门限，则使用传统算法来计算其他参量，如果当前距离库SNR小于其指定门限，则进一步判断谱宽σv，如果谱宽σv大于谱宽指定门限，则依然使用传统算法来估算其他参量，否则使用多阶相关算法来重新估算谱宽以及其他参量；将估算后的参量按照径向存放，进行初步的质量控制，形成基数据产品。该方法能有效提升在低信噪比时参量估算的数据质量，拓展资料应用范围。
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公开(公告)号：CN118465305B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410917282.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 南京大学
IPC: G01P5/24 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于气象学、计算机听觉、深度学习技术领域，公开了一种基于监控相机音频数据的风速测量深度学习方法及系统，包括：监控音频数据的分离与获取；提取监控风声的均方根能量和MEL频谱图作为风声的时、频域特征；引入双注意力机制，建立SA‑CNN风声频域特征提取深度学习模型和CA‑CNN风声时域特征提取深度学习模型，进而形成风速测量深度学习模型。本发明从监控相机这一崭新视角，将监控风声的时频域特征进行融合实现风速的精准计算。本发明易于部署和实施，无需对已安装的监控相机进行拆卸和标定，便于气象、交通、城市管理等部门的引入和应用。
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公开(公告)号：CN110749871B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201911071135.6
申请日：2019-11-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了双偏振天气雷达的参量估算方法，包括接收雷达水平通道和垂直通道的I/Q数据；采用模糊逻辑算法或贝叶斯分类算法对I/Q数据进行地物识别；对识别为地物的距离库进行地物抑制；对处理后的I/Q数据，用传统算法估算SNR、谱宽σv；如果当前距离库SNR大于等于其指定门限，则使用传统算法来计算其他参量，如果当前距离库SNR小于其指定门限，则进一步判断谱宽σv，如果谱宽σv大于谱宽指定门限，则依然使用传统算法来估算其他参量，否则使用多阶相关算法来重新估算谱宽以及其他参量；将估算后的参量按照径向存放，进行初步的质量控制，形成基数据产品。该方法能有效提升在低信噪比时参量估算的数据质量，拓展资料应用范围。
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公开(公告)号：CN112965069B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110299224.7
申请日：2021-03-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了双偏振雷达频域地物抑制方法，包括对水平通道和垂直通道的I/Q数据进行加窗和FFT处理，计算频域内的功率谱和相位谱；使用频域数据，计算水平通道和垂直通道的基底噪声并筛选出噪声和有效信号分界点；选择水平通道和垂直通道中零频及其相邻两个功率谱数据，确定地物回波所占的频点；分别滤除水平通道和垂直通道中确定为地物回波的频谱分量，按照高斯型对气象回波进行拟合填补，使相邻两次拟合结果符合功率差或径向速度差的要求。该方法提高了双偏振雷达的地物抑制能力，对双偏振雷达参量估算质量的提升有重要意义。
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公开(公告)号：CN112731402A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011498401.6
申请日：2020-12-17
Applicant: 南京大学
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明公开了基于多阶相关的天气雷达噪声实时估算方法，包括使用雷达I/Q数据逐个距离库地计算当前径向数据中各距离库的总功率R0以及多阶相关方法估算的信号功率SlagN；使用R0和SlagN差值获得噪声初值NlagN，并按径向计算每个距离库的噪声初值标准差；根据标准差的门限以及数据的连续性来筛选各阶NlagN；选择同径向中NlagN中均值最小且大于噪声参考值Nref的数据作为该径向最终的噪声功率。如果NlagN中所有结果均小于Nref，则使用Nref作为当前径向的噪声功率。该方法提高了天气雷达的噪声估算精度，对雷达探测能力的提升以及参量估算精度的提高有重要意义。
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