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公开(公告)号：CN116975523A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311231702.6
申请日：2023-09-22
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F17/18 , G06F17/16 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种强对流天气分型的资料同化背景误差协方差特征统计方法，涉及大气科学研究领域，包括如下步骤：步骤一、对研究区域的强对流天气形势进行分型；步骤二、根据空间相似度判据，判断新的预报场是否是强对流背景场，若是强对流背景场，进一步判定是属于步骤一分型出的哪一类型从而将当下新的预报场归类；步骤三、新的预报场归类后，挑选出该类型下的所有历史样本，然后基于频谱滤波技术对样本预报场进行全球模式大尺度背景误差协方差和区域模式小尺度背景误差协方差的分离，从而分析不同强对流天气类型下对流区与非对流区的背景误差协方差多尺度特征差异。本发明通过改进背景误差协方差同化方法，从而改进数值模式背景误差的描述能力。
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公开(公告)号：CN117572534A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311587715.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G01W1/10 , G06F18/15 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和人工智能的能见度短临预报方法，涉及天气预报技术领域，包括如下步骤：步骤一、收集地面自动站气象数据及区域模式的预报场数据；步骤二、将区域模式的预报场数据和地面自动站气象数据采用插值操作进行时空匹配，之后进行标准化处理，构建能见度短临预报数据集；步骤三、建立基于多变量的0‑12小时逐小时的能见度短临预报模型；步骤四、建立基于多变量的0‑12小时逐小时的能见度短临预报系统；本发明利用改进的PhyDNet深度学习方法，建立的能见度预报模型，实现了空间分辨率为3km、时间分辨率为1h的0‑12h能见度预报，并且评估了能见度预报模型的有效性，为能见度短临预报准确率的提升提供可靠、可复制的技术方案。
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公开(公告)号：CN116975523B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311231702.6
申请日：2023-09-22
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F17/18 , G06F17/16 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种强对流天气分型的资料同化背景误差协方差特征统计方法，涉及大气科学研究领域，包括如下步骤：步骤一、对研究区域的强对流天气形势进行分型；步骤二、根据空间相似度判据，判断新的预报场是否是强对流背景场，若是强对流背景场，进一步判定是属于步骤一分型出的哪一类型从而将当下新的预报场归类；步骤三、新的预报场归类后，挑选出该类型下的所有历史样本，然后基于频谱滤波技术对样本预报场进行全球模式大尺度背景误差协方差和区域模式小尺度背景误差协方差的分离，从而分析不同强对流天气类型下对流区与非对流区的
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公开(公告)号：CN114509734A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210409068.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G01S7/40 , G01S13/95 , G01W1/18 , G06F16/215 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公开一种基于雨滴谱的双偏振天气雷达数据质量实时评估方法，包括如下步骤：S1、数据获取；S2、数据预处理：对雨滴谱数据进行清洗，对双偏振天气雷达数据采用质量控制算法标记受污染的雷达数据所在格点；S3、数据评估：根据雨滴谱数据反演雨滴直径，在雨滴谱数据反演的粒子直径≤1mm时，采用微雨滴法对双偏振天气雷达系统误差进行实时评估；在雨滴谱数据反演的粒子直径＞1mm时，反演各偏振参量，并将其作为真值与雷达对应的偏振参量进行偏差分析，实现对雷达数据质量的评估。本发明综合了微雨滴法优势和雨滴谱反演方法优势，可以实现对双偏振天气雷达由于雷达系统偏差造成的差分反射率数据质量误差的实时评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112946655A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110111297.9
申请日：2021-01-27
Applicant: 江苏省气象科学研究所 , 南京气象科技创新研究院 , 南京大学
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明公开了一种基于近地面散度场的下击暴流识别计算方法，首先提取多普勒天气雷达探测的对流回波的反射率因子与径向速度信息，经过质量控制，获得质控后的速度资料与反射率因子信息，然后使用线性最小二乘法，计算获得多仰角的散度，通过设定的距离阈值、反射率因子阈值，获得初步删选的对流回波多仰角散度分布，在此基础上提取对流回波的辐合、辐散的垂直分布，分析其空间结构，基于暖季典型下击暴流个例建立的散度阈值得到下击暴流发生概率。本申请的方法能够弥补下击暴流监测与预报预警的不足，解决敏感用户监测下击暴流、并对其产生的灾害性大风进行预报预警的需求。
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公开(公告)号：CN117290810B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311584724.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F18/25 , G01W1/10 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 明可以大幅提升对短时强降水的概率预测能力。本发明公开了一种基于循环卷积神经网络的短时强降水概率预报融合方法，涉及大气科学研究领域，包括如下步骤：步骤一、建立降水短时预测的融合数据集，并将融合数据集划分为降水短时预测训练集、验证集和测试集；步骤二、使用步骤一中的降水短时预测训练集和验证集，训练出基于循环卷积神经网络的降水时序预测模型；采用训练出的基于循环卷积神经网络的降水时序预测模型，获取未来6‑18小时的小时降水量时空预报结果；步骤三、采用步骤二中得到的降水(56)对比文件庄潇然 等.基于深度学习的融合降水临近预报方法及其在中国东部地区的应用研究 《.气象学报》.2023,286-303.郑玉 等.基于循环神经网络改进雷达定量估测强降水《.中国科技论文》.2020,第15卷(第5期),585-592.WU Zhi-peng 等.A COMBINEDVERIFICATION METHOD FOR PREDICTABILITY OFPERSISTENT HEAVY RAINFALL EVENTS OVEREAST ASIA BASED ON ENSEMBLE FORECAST.《JOURNAL OF TROPICAL METEOROLOGY》.2020,1-12.Xiaoran Zhuang 等.SpatialPredictability of Heavy Rainfall Eventsin East China and the Application ofSpatial-Based Methods of ProbabilisticForecasting《.atmosphere》.2019,1-19.Angelica N. Caseri 等.A convolutionalrecurrent neural network for strongconvective rainfall nowcasting usingweather radar data in SoutheasternBrazil《.Artificial Intelligence inGeosciences》.2022,1-6.
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公开(公告)号：CN117290810A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311584724.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F18/25 , G01W1/10 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于循环卷积神经网络的短时强降水概率预报融合方法，涉及大气科学研究领域，包括如下步骤：步骤一、建立降水短时预测的融合数据集，并将融合数据集划分为降水短时预测训练集、验证集和测试集；步骤二、使用步骤一中的降水短时预测训练集和验证集，训练出基于循环卷积神经网络的降水时序预测模型；采用训练出的基于循环卷积神经网络的降水时序预测模型，获取未来6‑18小时的小时降水量时空预报结果；步骤三、采用步骤二中得到的降水时空预测结果，对LightGBM分类模型进行训练，得到短时强降水分类模型，获取未来6‑18小时的逐小时的短时强降水事件的概率预测结果。本发明可以大幅提升对短时强降水的概率预测能力。
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公开(公告)号：CN114509734B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210409068.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G01S7/40 , G01S13/95 , G01W1/18 , G06F16/215 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公开一种基于雨滴谱的双偏振天气雷达数据质量实时评估方法，包括如下步骤：S1、数据获取；S2、数据预处理：对雨滴谱数据进行清洗，对双偏振天气雷达数据采用质量控制算法标记受污染的雷达数据所在格点；S3、数据评估：根据雨滴谱数据反演雨滴直径，在雨滴谱数据反演的粒子直径≤1mm时，采用微雨滴法对双偏振天气雷达系统误差进行实时评估；在雨滴谱数据反演的粒子直径＞1mm时，反演各偏振参量，并将其作为真值与雷达对应的偏振参量进行偏差分析，实现对雷达数据质量的评估。本发明综合了微雨滴法优势和雨滴谱反演方法优势，可以实现对双偏振天气雷达由于雷达系统偏差造成的差分反射率数据质量误差的实时评估。
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公开(公告)号：CN112946655B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110111297.9
申请日：2021-01-27
Applicant: 江苏省气象科学研究所 , 南京气象科技创新研究院 , 南京大学
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明公开了一种基于近地面散度场的下击暴流识别计算方法，首先提取多普勒天气雷达探测的对流回波的反射率因子与径向速度信息，经过质量控制，获得质控后的速度资料与反射率因子信息，然后使用线性最小二乘法，计算获得多仰角的散度，通过设定的距离阈值、反射率因子阈值，获得初步删选的对流回波多仰角散度分布，在此基础上提取对流回波的辐合、辐散的垂直分布，分析其空间结构，基于暖季典型下击暴流个例建立的散度阈值得到下击暴流发生概率。本申请的方法能够弥补下击暴流监测与预报预警的不足，解决敏感用户监测下击暴流、并对其产生的灾害性大风进行预报预警的需求。
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