-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119644474B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510168481.5
申请日：2025-02-17
Applicant: 国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于广义三角帽理论的多模式集成降水预报方法及系统，涉及气象预测技术领域，该方法通过实时获取多源数值模式数据，经空间标准化和实时频率匹配预处理消除系统性偏差，利用广义三角帽理论动态分析模式间差值序列的协方差矩阵以量化不确定性，并基于不确定性动态分配权重系数，最终加权集成输出标准化降水预报产品。可以无需依赖历史或实况观测数据，即可在暴雨和大暴雨预报中实现TS评分较国际先进模式（如ECMWF）提升49%‑124%，且在气象站点稀缺区域及台风、锋面等转折性天气场景下表现出高精度和强适应性，集成结果直接对接国家气象中心业务平台，支撑实时灾害预警决策。
-
公开(公告)号：CN118169779A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410298058.2
申请日：2024-03-15
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
Abstract: 本发明公开了基于格站一体化的智能网格预报系统，属于气象预报技术领域。基于格站一体化的智能网格预报系统，流程如下：步骤一、收集整理数据；步骤二、对步骤一中收集整理的数据进行预处理得到数据集1、数据集2和数据集3；步骤三、基于步骤二中预处理得到的数据，建立站点订正预报模型和网格订正预报模型；该系统是将传统的站点订正预报和近期研发的网格订正预报方案创新性的整合，同时将FRI空间插值方法和最优插值进行有机结合进行格站融合，既保留了单纯的网格订正预报产品在空间上的精细化程度，同时又能与站点订正预报产品保持一致，让整个预报场既有较高的准确率，又保持了时空精度，保证了网格预报产品的高质量和稳定性。
-
公开(公告)号：CN118068453A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410300754.2
申请日：2024-03-15
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明提出一种基于多源预报产品的大释用短期降水预报方法和系统。属于气象预测技术领域。其中，方法包括：采用拼接技术将地面气象观测站点降水数据和多源融合降水实况分析数据拼接为降水实况复合场，解决了在观测站点密集区和稀疏区降水样本选择问题。针对数值天气模式网格预报产品的等压面物理量数据，采用等高插值算法进行数据变化，将传统的模式等压面物理量数据变化为离地等高度位置的物理量数据，使数据统一。结合降水实况复合场和带有等高度位置的物理量因子数据，利用集成学习方法建立降水发生预报模型、降水量预报模型、极端降水发生预报模型以及极端降水量修正预报模型，四个模型，成为建模区域统一的大释用降水预报模型。
-
公开(公告)号：CN119644474A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510168481.5
申请日：2025-02-17
Applicant: 国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于广义三角帽理论的多模式集成降水预报方法及系统，涉及气象预测技术领域，该方法通过实时获取多源数值模式数据，经空间标准化和实时频率匹配预处理消除系统性偏差，利用广义三角帽理论动态分析模式间差值序列的协方差矩阵以量化不确定性，并基于不确定性动态分配权重系数，最终加权集成输出标准化降水预报产品。可以无需依赖历史或实况观测数据，即可在暴雨和大暴雨预报中实现TS评分较国际先进模式（如ECMWF）提升49%‑124%，且在气象站点稀缺区域及台风、锋面等转折性天气场景下表现出高精度和强适应性，集成结果直接对接国家气象中心业务平台，支撑实时灾害预警决策。
-
公开(公告)号：CN118068453B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410300754.2
申请日：2024-03-15
Applicant: 国家气象中心(中央气象台)
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明提出一种基于多源预报产品的大释用短期降水预报方法和系统。属于气象预测技术领域。其中，方法包括：采用拼接技术将地面气象观测站点降水数据和多源融合降水实况分析数据拼接为降水实况复合场，解决了在观测站点密集区和稀疏区降水样本选择问题。针对数值天气模式网格预报产品的等压面物理量数据，采用等高插值算法进行数据变化，将传统的模式等压面物理量数据变化为离地等高度位置的物理量数据，使数据统一。结合降水实况复合场和带有等高度位置的物理量因子数据，利用集成学习方法建立降水发生预报模型、降水量预报模型、极端降水发生预报模型以及极端降水量修正预报模型，四个模型，成为建模区域统一的大释用降水预报模型。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.024 seconds)
