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公开(公告)号：CN116362389A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310258878.4
申请日：2023-03-14
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
Abstract: 本申请公开一种线路覆冰厚度预测方法和装置，涉及气象预测技术领域。方法包括：对获取到的地面气象数据、标准等压面气温和云顶气温数据进行分析，确定是否具备出现冻雨的条件；在确定具备出现冻雨的条件的情况下，依据地面气象数据，从多个预设的厚度增量预测方式中选择目标厚度增量预测方式；使用目标厚度增量预测方式对线路覆冰厚度增量进行预测，结合覆冰初始厚度，进而获得线路覆冰厚度。选择与地面气象数据相匹配的目标厚度增量预测方式对线路覆冰厚度进行预测，从而使用该目标厚度增量预测方式对线路覆冰厚度进行预测，使获得的线路覆冰厚度更准确。
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公开(公告)号：CN119047354B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411554555.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心) , 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了基于地基云图的DNI超短期预报方法，涉及DNI预报技术领域，包括以下步骤：整合DNI历史气象观测数据和污染物数据，经过预处理后，建立了基于污染物浓度的DNI衰减比例模型；通过晴空和云层条件下的气象数据计算DNI相对衰减值，作为因变量；获取不同污染物并进行组合，利用方差分析识别出初始污染物组合；以初始组合为基础训练DNI衰减比例模型，并逐步增加污染物组合，构建污染物训练输出集合。通过数据分析筛选出可接受泛用性的污染物组合，为DNI预测提供了坚实基础；计算云对DNI的衰减值。基于不同污染物类型的DNI预测子模型，修正初始DNI预测值，获得最终的DNI预测结果，该方法提高了DNI预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119047354A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411554555.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心) , 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了基于地基云图的DNI超短期预报方法，涉及DNI预报技术领域，包括以下步骤：整合DNI历史气象观测数据和污染物数据，经过预处理后，建立了基于污染物浓度的DNI衰减比例模型；通过晴空和云层条件下的气象数据计算DNI相对衰减值，作为因变量；获取不同污染物并进行组合，利用方差分析识别出初始污染物组合；以初始组合为基础训练DNI衰减比例模型，并逐步增加污染物组合，构建污染物训练输出集合。通过数据分析筛选出可接受泛用性的污染物组合，为DNI预测提供了坚实基础；计算云对DNI的衰减值。基于不同污染物类型的DNI预测子模型，修正初始DNI预测值，获得最终的DNI预测结果，该方法提高了DNI预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117557919A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311342753.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心) , 安徽气象信息有限公司
Abstract: 融合FY‑4A卫星与站点观测数据的雾区识别系统，属于雾区系统技术领域，为了解决站点单站监测结果精度高，但受经济、地理环境等因素制约，部分交通线路能见度监测站点数量不足如国省道、江河湖面等，大雾监测受限的问题；本申请通过雾区数字化子系统流程化输出基于卫星数据以及站点数据联合下的雾区格点文件，以及通过数字化提取子系统汲取雾区数字化子系统中的各个数据进行多元学习建模，最后达到使用站点能见度观测数据对模型计算结果进行订正，完善雾区识别结果的准确性的目的。
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