公开(公告)号：CN119760563A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411806241.5

申请日：2024-12-10

Applicant: 广西壮族自治区气象科学研究所

Inventor： 赵华生 ,  黄小燕 ,  吴玉霜 ,  黄颖 ,  黄琼慧 ,  何立 ,  孙崇智 ,  李明志 ,  欧阳荣谦 ,  祁丽燕 ,  李生艳 ,  林墨

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和EC数值预报的中短期暴雨预报方法，包括：获取历年的雨量实况观测数据和EC数值模式预报数据，并基于获取的数据构建EC数值模式预报样本数据集；基于EC数值模式预报样本数据集获得预报模型多通道数据并进行预处理；构建初始中短期暴雨预报模型和对应的损失函数，结合预报模型多通道数据对初始中短期暴雨预报模型进行训练，通过训练后的模型获得未来降水量格点预报场。本发明利用EC数值预报数据作为Unet变异体模块的输入，提升暴雨预报精度15％以上，设计加权损失函数，根据雨量大小赋予权重，实现50mm以上暴雨的高精度预报，为防灾减灾提供精准服务。

公开(公告)号：CN119717069A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411775697.X

申请日：2024-12-05

Applicant: 广西壮族自治区气象科学研究所 ,  广西壮族自治区气象台(广西壮族自治区海洋气象台)

Inventor： 黄小燕 ,  赵华生 ,  吴玉霜 ,  黄颖 ,  黄琼慧 ,  何立 ,  孙崇智 ,  李明志 ,  欧阳荣谦 ,  祁丽燕 ,  李生艳 ,  林墨

IPC: G01W1/10 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及气象技术领域，具体涉及一种基于UKAN的24h内逐小时极大风预报方法，首先获取整点时段的历史实况极大风速数据和EC细网格数值模式预报产品资料，分别建立地面资料通道数据和高空资料通道数据，并进行输入数据的放缩预处理；接着构建基于UKAN的深度学习极大风速预报模型，确定模型训练的损失函数，使用数据对模型进行训练，最后使用训练后的深度学习极大风速预报模型计算得到未来0‑24h逐小时极大风速预报场。本发明通过设计UKAN极大风速预报模型以及站点数据损失函数的构建，提高0‑24h逐小时极大风速的预报精度，具有良好的应用前景，为防灾减灾提供更精准的预报服务。