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公开(公告)号：CN119573894A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411606319.9
申请日：2024-11-12
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G01J5/80 , G01J5/00 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种先进的AGRI受杂散光污染期间的中红外波段生成方法，包括：收集AGRI未受杂散光污染期间的中红外波段和远红外波段的亮温观测数据，并对收集的中红外波段和远红外波段的亮温观测数据进行预处理；根据标记的中红外波段和远红外波段的亮温观测数据之间的映射关系，构建并训练由AGRI的远红外波段亮温观测数据生成中红外波段亮温数据的MWIR生成模型；根据训练完成的MWIR生成模型，输入AGRI受杂散光污染期间的远红外波段的亮温观测数据，生成同时刻中红外波段亮温数据。本发明可较为准确地生成杂散光污染期间的MWIR波段亮温数据，可以为静止卫星MWIR数据的质量提升提供可靠、可复制的技术方案。
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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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Patent Agency Ranking
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：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：CN119689612A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411853678.4
申请日：2024-12-16
Applicant: 南京气象科技创新研究院 , 中国气象科学研究院 , 湖南省气象台
IPC: G01W1/10 , G01R29/08 , G01S13/86 , G01S13/95 , G06N3/0455 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供一种闪电频次临近预报方法及系统，涉及闪电临近预报技术领域，该方法包括：获取目标区域在当前时段的强对流天气实测数据，其中，所述强对流天气实测数据至少包括天气雷达回波实测数据、闪电频次实测数据和静止卫星多通道实测红外亮温；基于预设时间预报间隔，将所述强对流天气实测数据输入至多分支编码闪电频次预报模型中，得到由所述多分支编码闪电频次预报模型输出的所述目标区域在下一时段的天气雷达回波预报数据和闪电频次预报数据，所述多分支编码闪电频次预报模型是基于标记有强对流天气标签的强对流天气样本数据训练得到的。本发明实现了闪电频次预报，并提高了闪电预报的准确率。
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公开(公告)号：CN118962853B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411449733.3
申请日：2024-10-17
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于风云静止卫星光谱成像仪的对流发生概率预报方法，包括如下步骤：步骤一、构建对流概率预测模型；步骤二、输出目标区域的对流概率预测初步结果：基于所构建的对流概率预测模型，输入目标格点#imgabs0#的卫星实时观测数据，即可得到其对流概率预测初步结果#imgabs1#；步骤三、校正目标格点的对流概率预测初步结果：通过进一步判断目标格点#imgabs2#的云团是否为对流云团来确定是否需要校正对流概率预测初步结果，以输出对流概率预测最终结果。由此可见，本发明能够根据卫星观测资料，实现实时的对流发生概率预警，为对流监测提供技术支撑，特别是对地基观测资料不足区域，如高原、海洋上空等，可以很好地提升对强对流天气的防灾减灾能力。
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公开(公告)号：CN118962853A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411449733.3
申请日：2024-10-17
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于风云静止卫星光谱成像仪的对流发生概率预报方法，包括如下步骤：步骤一、构建对流概率预测模型；步骤二、输出目标区域的对流概率预测初步结果：基于所构建的对流概率预测模型，输入目标格点#imgabs0#的卫星实时观测数据，即可得到其对流概率预测初步结果#imgabs1#；步骤三、校正目标格点的对流概率预测初步结果：通过进一步判断目标格点#imgabs2#的云团是否为对流云团来确定是否需要校正对流概率预测初步结果，以输出对流概率预测最终结果。由此可见，本发明能够根据卫星观测资料，实现实时的对流发生概率预警，为对流监测提供技术支撑，特别是对地基观测资料不足区域，如高原、海洋上空等，可以很好地提升对强对流天气的防灾减灾能力。
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