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公开(公告)号：CN114895381B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210808046.0
申请日：2022-07-11
Applicant: 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开一种基于双线偏振雷达的地闪分级预警方法，包括如下步骤：S1、获得每个雷达观测距离库上的霰的概率；S2、识别每个距离库上对应位置是否为霰，并结合反射率因子反演霰质量；S3、识别对流区域作为潜在雷暴区域；S4、在雷暴区域内计算回波顶高、垂直累计液态水含量和特定稳定层高度以上霰质量。利用客观识别雷暴范围内特定温度层高度以上霰质量、垂直累计液态水含量和回波顶高，从而判断该雷暴发生地闪频率高低或有无地闪，首次实现地闪频率临近预报，为预报人员发布预警提供信息。
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公开(公告)号：CN114895381A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210808046.0
申请日：2022-07-11
Applicant: 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开一种基于双线偏振雷达的地闪分级预警方法，包括如下步骤：S1、获得每个雷达观测距离库上的霰的概率；S2、识别每个距离库上对应位置是否为霰，并结合反射率因子反演霰质量；S3、识别对流区域作为潜在雷暴区域；S4、在雷暴区域内计算回波顶高、垂直累计液态水含量和特定稳定层高度以上霰质量。利用客观识别雷暴范围内特定温度层高度以上霰质量、垂直累计液态水含量和回波顶高，从而判断该雷暴发生地闪频率高低或有无地闪，首次实现地闪频率临近预报，为预报人员发布预警提供信息。
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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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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：CN118859212B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411273627.4
申请日：2024-09-12
Applicant: 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开一种大气波涌识别方法，包括如下步骤：基于天气雷达观测数据，筛选出其中窄带回波和弱回波带；为每个窄带回波或弱回波带绘制路径，并在其路径上选取若干个地面观测站作为采样点；绘制窄带回波或弱回波带经过前后一段时间内，各采样点的温度、气压和风矢量变化曲线；根据大气波涌的判据，结合所述各采样点的温度、气压和风矢量变化曲线，判断该条窄带回波或弱回波带是否为大气波涌。本发明在输入数据、窄带回波识别阈值，大气波涌识别判据等方面做了诸多修改与完善，对大气波涌具有较好的识别效果。
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Patent Agency Ranking
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：CN114415136A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210314856.0
申请日：2022-03-29
Applicant: 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开一种连续波天气雷达在线标定回波强度的方法，包括如下步骤：从连续波天气雷达基数据中分别提取出回波强度、多普勒速度、速度谱宽和回波功率四个参数；对四种参数进行特征分析，获取其中目标物为飞机的观测数据，将其回波功率与对应的位置记录保存为一个样本；对样本的回波功率进行位置处理，对样本的回波功率进行雷达散射截面RCS订正；由多个样本之间修正后的回波功率的波动情况判断雷达性能的稳定性。本发明适用于所有的连续波天气雷达回波强度标定，可以在不关机的情况下迅速检测出雷达性能变化，及时标定雷达，提高雷达数据精度，保证雷达观测数据的一致性。
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公开(公告)号：CN113189678A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110474843.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 南京气象科技创新研究院 , 江苏省气象科学研究所 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源观测资料的降水天气现象综合识别方法，首先提取雨滴谱仪探测的分钟降水粒子谱分布(粒径和数浓度)和下落速度信息，经过质量控制，获得质控后的降水粒子谱分布和下落速度。然后基于雨滴谱仪观测的粒子谱分布和下落速度信息，以及气象站点位置上的环境温度信息，引入模糊逻辑的识别方法，识别出不同类型的降水天气现象。最后，针对识别出来的降水类型，进一步根据强度和连续性变化，细分具体的降水子类型，实现更为精细化的天气现象识别。本申请的方法基于多源观测手段和模糊逻辑算法，能够解决目前雨滴谱仪对天气现象误识率过高的问题，实现降水现象的准确识别。
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公开(公告)号：CN113933845B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111211856.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 南京气象科技创新研究院 , 南京大学 , 江苏省气象科学研究所
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明公开了一种基于双线偏振雷达的地面降雹识别和预警方法，包括利用双线偏振雷达观测数据建立训练样本，利用二维高斯分布和一维正态分布拟合统计样本，建立ZH‑ZDR、LKDP和交叉相关系数CC的模型，从而计算每个雷达观测距离库上的冰雹和非冰雹概率，将探空温度插值到雷达观测坐标高度上，利用温度信息和统计冰雹在垂直高度的概率密度函数，对识别冰雹进行约束，并通过统计垂直累计液态水含量，确定对应的强对流三维结构信息，从而判断对应位置是否存在冰雹，能够提供明确的地面降雹，并结合预警的预设条件，为预报人员发布预警提供信息。
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