基于垂直分层降尺度技术的城市地面风速精细化模拟方法

    公开(公告)号:CN115146564B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202210920740.1

    申请日:2022-08-02

    Abstract: 本发明涉及一种基于垂直分层降尺度技术的城市地面风速精细化模拟方法,包括步骤:将城市区域网格化,确定每个格点的混合层高度,根据混合层高度将格点划分为不高于所述混合层高度的受地面下垫面影响相对较大的粗糙子层以及高于所述混合层高度的受地面下垫面影响相对较小的惯性子层;将气象站监测的指定高度风速推算至位于惯性子层内的高空,然后将高空各站点风速插值到所有格点或所需要的部分格点上,然后对每个格点的插值风速按照下垫面不同,考虑不同高度其来风方向不同范围内粗糙度对风速的影响,分别推算至地表模拟高度。本方法可实现对长时间尺度、区域性的城市风速进行精细化模拟,有效的解决复杂下垫面风速观测问题。

    基于垂直分层降尺度技术的城市地面风速精细化模拟方法

    公开(公告)号:CN115146564A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202210920740.1

    申请日:2022-08-02

    Abstract: 本发明涉及一种基于垂直分层降尺度技术的城市地面风速精细化模拟方法,包括步骤:将城市区域网格化,确定每个格点的混合层高度,根据混合层高度将格点划分为不高于所述混合层高度的受地面下垫面影响相对较大的粗糙子层以及高于所述混合层高度的受地面下垫面影响相对较小的惯性子层;将气象站监测的指定高度风速推算至位于惯性子层内的高空,然后将高空各站点风速插值到所有格点或所需要的部分格点上,然后对每个格点的插值风速按照下垫面不同,考虑不同高度其来风方向不同范围内粗糙度对风速的影响,分别推算至地表模拟高度。本方法可实现对长时间尺度、区域性的城市风速进行精细化模拟,有效的解决复杂下垫面风速观测问题。

    一种基于卷积神经网络的时空演变相似预测方法

    公开(公告)号:CN116912528A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310995168.X

    申请日:2023-08-09

    Inventor: 张志琦 信飞

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的时空演变相似预测方法,包括:基于动力模式,获取识别要素的实时预测数据,与所述实时预测数据历史同期的识别要素的历史预测数据,与所述历史预测数据同一时期的识别要素的历史观测数据、与所述实时预测数据历史同期的预测要素的历史观测数据;分别截取关键区/目标区域并计算候ART;通过对识别要素候ART历史预测数据进行时间滑动构建学习样本,将学习样本输入CNN模型进行迭代训练;将识别要素候ART实时预测数据输入CNN模型,得到相似预测个例;将相似预测个例对应的滞后T候的预测要素的候ART观测求平均值,得到候ART的实时预测并转换为候距平后得到预测要素候距平的实时预测。

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