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公开(公告)号：CN118191781A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410598635.X
申请日：2024-05-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于雷达图像空间映射的冰雹自动识别方法，属于涉及自然灾害防御中的气象灾害预警领域。包括获取雷达基本反射率图；利用不同颜色代表的强度值对雷达回波进行等级划分，并检测雷达中心坐标；将雷达回波信息进行空间映射，在新雷达图像空间中为雷达回波强度建立字典；展开该字典后，将原雷达强回波区域对应的V形缺口和TBSS特征，变换为新雷达图像空间强回波后的标准矩形和三角形；由是否存在强回波后的标准矩形或三角形，判断雷达强回波区域是否存在V形缺口和TBSS；若存在，则在原雷达图像中标识，并计算冰雹出现的位置。本发明为冰雹的监测和预警的自动化，消除预报员持续性高强度分析压力提供一种快速和准确的方法。
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公开(公告)号：CN111008355B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN201910873302.2
申请日：2019-09-16
Applicant: 华风气象传媒集团有限责任公司 , 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信任传播的气象地面要素插值方法，具体涉及气象数据插值领域，具体方法步骤如下：S1、设置概率密度核函数，计算站点密度；S2、增加虚拟站点；S3、使用k‑NN Barnes二分因子图算法建立因子图；S4、kNN梯度检验；S5、引入数值高程数据，使用信任传播算法，在站点‑站点因子图的基础上对站点V进行气象要素插值计算；S6、在站点‑格点场因子图的基础上，利用站点V气象要素值，对格点场中各格点进行气象要素插值计算；S7、计算风速变化量。本发明通过建立站点‑站点因子图、站点‑格点场因子图，实现快速多要素的离散站点到格点场的插值；通过包含DEM数据的信任传播算法进行插值，提高各气象要素插值结果的准确率。
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公开(公告)号：CN113327301B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110570222.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T9/00 , G06T5/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度类比网络在多维度雷达数据下的强对流外推方法及系统，方法包括以下步骤：(1)特征图像编码：对多个雷达图像进行编码获得多个特征图像；(2)利用深度视觉类比网络学习所述多个雷达图像与所述多个特征图像，得到外推雷达图像；(3)将所述特征图像喂入外推网络得到外推特征图像；(4)利用优化器对所述外推特征图像与所述外推雷达图像进行第一次优化，再对第一次优化后的输出进行二次优化。该方法利用两个网络同时外推出雷达图像和基于编码的特征图像，再用优化器对它们分别做优化，最后在对双网络的输出做二次优化，优化了强对流外推的过程，得到的强对流预测图像也更加精确且方法简单易行。
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公开(公告)号：CN113239722B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110345106.5
申请日：2021-03-31
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习在多尺度下的强对流外推方法与系统，方法包括以下步骤：接收雷达图像数据，提取所述雷达图像数据的隐含状态特征；对所述隐含状态特征进行卷积，并将卷积结果输入TrajGRU网络中，进行强对流外推得到雷达图；将所述雷达图进行第二次卷积并同时进行批正则化获得外推图像数据。该方法对雷达图像数据训练得到外推图像，用于强对流天气如暴雨、雷暴、冰雹等极端天气的预报。
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公开(公告)号：CN114355482B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210002182.0
申请日：2022-01-04
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光流和气象数值预报的强对流天气识别方法及系统，其中方法主要体现在计算光流，搭建模型并训练模型，所述模型包括NWP stream模块和Optical flow模块，在训练器中输入的一次训练数据包含一个NWP数据以及所述NWP数据所对应的光流数据，其中光流数据的计算方法为：在数据集中根据样本数据的时间戳向前查找上一个时间戳所对应的数据集文件，基于这两个文件所对应的计算光流的函数，计算出对应的光流数据，NWP数据输入NWP stream模块的分支，光流数据输入Optical Flow模块的分支，所述NWP数据以及所述光流数据同时进行卷积运算，同时进行求导，在模型最后进行矩阵相加，输入SoftMax层得出最终结果。本发明可以实现强对流天气的细粒度分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112131958B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010882801.0
申请日：2020-08-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种自动识别西南低涡的方法，属于天气技术领域。本发明利用位势高度场数据，首先设置参数，接着对格点进行色域空间投影处理，对不同层级的数据点赋予不同颜色的色阶，再对西南低涡进行识别，最后对西南低涡进行要素统计，即获得西南低涡的位置。本发明通过以上设计，在高空等压面中自动识别西南低涡，利用数字图像方法对西南低涡的关键特征进行分析，避免使用等值线方法的欠缺和不足，提高分析效率，为中国西南及东部经济最发达、人口最密集区域的防灾减灾工作做出贡献。
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公开(公告)号：CN111650673B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202010505143.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明提供了一种利用风场资料订正低涡中心位置的方法，首先利用位势高度场，分析闭合位势高度等值线并筛选判断低涡区域，接着找到低涡区域中最内圈等值线；通过风场计算涡度数据，在低涡最内圈范围内定位具有最大涡度值的点，记为低涡极值点；最后利用低涡极值点以及其四周相邻数据点中的风场信息进行判断。本发明通过以上设计，解决了在高空等压面中不能自动订正低涡中心准确位置的问题，提高了分析效率和定位精度，为实现精细准确的自动化分析预报打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN111239852B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202010032949.5
申请日：2020-01-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01W1/00
Abstract: 本发明提供了一种利用风场数据自动识别高空横槽的方法，读取风场格点数据；选择分析点：取某一格点为分析点，其相邻的西南、正南以及东南的格点分别设为第一辅助分析点、第二辅助分析点以及第三辅助分析点；根据确定的分析点的三种情况进行分析，得到节点；设置阈值，遍历所有节点，根据所述阈值判定并标记为槽点；对比相邻槽点的位势高度；依次连接所述保留的槽点，从而完成横槽的自动识别。本发明解决了现有气象业务中的横槽分析依然通过人机交互的方式，由预报人员根据自身经验进行手工操作，存在一系列相关弊端的问题。本发明实现了在高空水平风场中自动分析横槽，为实现自动化分析预报打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN112734017B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110354588.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种降水量预测模型的建立方法，属于降水量预测技术领域，该方法包括以下步骤：S1：获取台站数据进行预处理，然后通过监督学习方式对预处理后的台站数据进行填补，得到补齐站点数据；所述台站数据包括站点坐标、站点坐标对应的要素值；S2：将归一化后的补齐站点数据送入神经网络进行特征提取；S3：将经特征提取后的数据输入Seq2Seq神经网络中进行编码，得到隐状态后再进入Seq2Seq神经网络中进行解码，输出预测气象空间特征序列；S4：基于Transformer神经网络对所述预测气象空间特征序列进行解码得到降水量预测模型。该方法建立的模型可用于精确预测一时间段内的降水量。
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公开(公告)号：CN109239809B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810868025.1
申请日：2018-08-02
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于弦切法的天气槽脊线提取方法，其包括以下步骤：S1、根据气象的格点数据计算等值线；S2、判断每条等值线是否为闭合等值线，若是则进入步骤S3，否则进入步骤S4；S3、获取该闭合等值线上的脊点和槽点并进入步骤S6；S4、获取每条非闭合等值线上的弦切点；S5、从非闭合等值线上的弦切点中选取脊点或槽点；S6、根据槽线连接规则和脊线连接规则分别将槽点和脊点连接为槽线和脊线，完成天气槽脊线的提取。本发明合理采用数据源，根据气象的格点数据计算等值线，并自动从等值线中提取出槽脊线，有效提高槽脊线的提取效率，便于相关人员分析天气形势和天气系统，进行天气预报。
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