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公开(公告)号：CN113591387B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110897546.1
申请日：2021-08-05
Applicant: 安徽省气象台
Inventor： 王根
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法及系统，方法包括采集卫星红外亮温资料和降水产品资料，通过K‑最邻近算法，识别视场点卫星红外通道亮温有无降水信号，如无降水信号，则视场点反演降水赋值为0，否则如有降水信号，则获得视场点降水信号样本；基于Huber范数约束构建降水反演方法，对视场点降水信号样本反演降水；系统包括资料获取模块、资料选择处理模块、降水反演模块、验证校对模块；本发明在“小样本”历史训练样本下，近实时反演降水，以监测台风或强对流天气，符合强对流天气“快变”的特性；本发明具有一定精度和质量，对于大气科学、水文气象、气候学、农业、生态环境、自然灾害防治等具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116186486B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202211683319.X
申请日：2022-12-27
Abstract: 本发明公开一种基于广义集成学习的卫星资料反演温度廓线方法，包括如下步骤：S1、资料预处理；S2、构建机器学习样本；S3、构建广义集成学习的卫星资料反演温度廓线模型。本发明结合静止卫星高光谱红外亮温资料的高时间和高垂直分辨率特点，提出了广义集成学习方法。在优化调整3个基础机器学习模型(Random Forest、XGBoost和LightGBM)超参数基础上，动态最优加权将其集成，也可以根据不同问题选择别的模型或者规定模型的总个数。本发明采用广义集成学习优化每个基础机器学习模型的最佳权重，以获取更多关于数据底层结构的信息，从而提高反演温度廓线方法的反演精度。本发明具有一定精度和质量，对于大气科学、生态环境、全球变暖和边界层等领域的研究具有一定意义。
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公开(公告)号：CN116186486A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211683319.X
申请日：2022-12-27
Abstract: 本发明公开一种基于广义集成学习的卫星资料反演温度廓线方法，包括如下步骤：S1、资料预处理；S2、构建机器学习样本；S3、构建广义集成学习的卫星资料反演温度廓线模型。本发明结合静止卫星高光谱红外亮温资料的高时间和高垂直分辨率特点，提出了广义集成学习方法。在优化调整3个基础机器学习模型(Random Forest、XGBoost和LightGBM)超参数基础上，动态最优加权将其集成，也可以根据不同问题选择别的模型或者规定模型的总个数。本发明采用广义集成学习优化每个基础机器学习模型的最佳权重，以获取更多关于数据底层结构的信息，从而提高反演温度廓线方法的反演精度。本发明具有一定精度和质量，对于大气科学、生态环境、全球变暖和边界层等领域的研究具有一定意义。
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公开(公告)号：CN115660448A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210645290.X
申请日：2022-06-09
Applicant: 安徽省气象科学研究所 , 安徽省气象台 , 中国气象局气象干部培训学院安徽分院(安徽省信息工程学校) , 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) , 安徽省气候中心 , 安徽建筑大学
Inventor： 张娇 , 王东勇 , 叶金印 , 姚晨 , 王根 , 魏凌翔 , 余金龙 , 安晶晶 , 朱红芳 , 邓淑梅 , 朱佳宁 , 郑淋淋 , 童金 , 罗静 , 周胜男 , 邱学兴 , 刘杰 , 杨祖祥 , 陆雅君 , 陶玮 , 丁从慧 , 邵立瑛 , 周晓晔 , 李劲 , 徐怡 , 娄珊珊 , 靳莉莉 , 姚叶青 , 刘晓蓓 , 谢五三 , 刘高平
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06F17/18 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种降雪冰冻天气即时性评价和预测性评估方法，该方法将积雪和电线结冰观测值分别进行增量变化处理，使其与天气预报业务中降雪和冻雨预报所表征的物理意义相一致，解决了观测资料和预报量表达形式不匹配问题，实现了用同一方法对降雪冰冻日和过程即时性评价与预测性评估无缝衔接；该方法采用综合量化指标对独立或叠加出现降雪和冻雨的降雪冰冻日和过程进行强度判定，解决了同时出现降雪和冻雨两种天气时需采用不同方法分析的问题。通过本发明，根据气象部门降雪和冻雨预报产品，参照历史降雪冰冻日和过程即时性评价，可实现对未来降雪冰冻日和过程的预测性评估，为政府、交通和供电等部门的应急决策和行业调度提供更精准服务。
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公开(公告)号：CN116089884A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310086232.2
申请日：2023-02-09
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G01W1/14
Abstract: 本发明提供一种近实时降水估测模型的构建方法，包括：获取目标区域的历史卫星红外AGRI数据、地理地形数据和历史降水资料数据，并对所获取的数据进行预处理；构造基于多模型集成的近实时降水估测模型；以预处理后的历史AGRI数据、地理地形数据作为模型输入数据，并以预处理后的历史降水资料数据作为模型输出数据对所构造的近实时降水估测模型进行训练，并对训练后的近实时降水估测模型进行精度验证评估，完成模型构建。由该构建方法所构建的近实时降水估测模型能够更好地捕捉数据的潜在分布，获取更多关于数据底层结构的信息，具有更高的降水估测精度。可以较好地应用在强对流天气的监测。
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公开(公告)号：CN113591387A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110897546.1
申请日：2021-08-05
Applicant: 安徽省气象台
Inventor： 王根
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开基于Huber范数约束的卫星资料反演降水方法及系统，方法包括采集卫星红外亮温资料和降水产品资料，通过K‑最邻近算法，识别视场点卫星红外通道亮温有无降水信号，如无降水信号，则视场点反演降水赋值为0，否则如有降水信号，则获得视场点降水信号样本；基于Huber范数约束构建降水反演方法，对视场点降水信号样本反演降水；系统包括资料获取模块、资料选择处理模块、降水反演模块、验证校对模块；本发明在“小样本”历史训练样本下，近实时反演降水，以监测台风或强对流天气，符合强对流天气“快变”的特性；本发明具有一定精度和质量，对于大气科学、水文气象、气候学、农业、生态环境、自然灾害防治等具有重要意义。
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