公开(公告)号：CN119596421A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411844835.5

申请日：2024-12-16

Applicant: 国家气象中心(中央气象台)

Inventor： 钱奇峰 ,  黄奕武 ,  周冠博 ,  胡海川 ,  聂高臻 ,  王海平 ,  许映龙 ,  董林 ,  张玲

IPC: G01W1/10

Abstract: 本发明公开了基于台风数据融合技术的大风预报方法，涉及气象领域，解决了大风预报方法存在预报效果差的问题，包括步骤S1：分别对每一个处于大风预测周期的风力子区域进行气压数据分析，得到区域气压采集数据，步骤S2：根据区域气压采集数据对每一个风力子区域进行台风数据监测，并根据监测结果获取区域台风采集数据；步骤S3：根据区域气压采集数据和区域台风采集数据对每一个风力子区域进行区域地形分析，并根据分析结果获取区域地形采集数据；步骤S4：分别根据区域气压采集数据、区域台风采集数据以及区域地形采集数据对每一个风力子区域进行区域大风预报，本发明能够提高大风预报结果的准确性和针对性。

公开(公告)号：CN119377779A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411945815.7

申请日：2024-12-27

Applicant: 国家气象中心(中央气象台)

Inventor： 周冠博 ,  钱奇峰 ,  方翔 ,  陈炫志 ,  徐雅静 ,  聂高臻 ,  刘达

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及气象预测技术领域，融合多源卫星数据的台风快速增强趋势预测方法，包括：构建云图数据集，使用云图数据集对CNN空间特征提取器训练；构建时空序列数据集，将遥感云图序列输入CNN空间特征提取器，得到图像特征张量；使用图像特征张量和对应的台风相关参数序列对多模态融合特征提取器进行训练，得到多模态融合特征提取器；构建辅助序列数据集，将多模态融合特征和辅助序列特征拼接得到分类训练特征，对LSTM网络进行训练，并最终输出样本是否快速增强的置信度。本发明采用卫星遥感云图和多种气象数据进行多阶段编码融合，共同为预测台风强度是否快速增强提供信息来源，提升台风强度快速增强趋势判别的预测精度。