-
公开(公告)号：CN118153786B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410579397.8
申请日：2024-05-11
Applicant: 江苏省气象台
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的对流性大风短时预报方法及系统，涉及对流性大风预报技术领域。包括获取待预报地区历史地面自动站观测资料数据与对应时间段的区域数值模式未来预报变量，并对数据进行预处理，建立待预报地区的对流性大风短时预报数据集，以建立的所述流性大风短时预报数据集，基于PhyDNet的深度学习网络，训练生成对流性大风短时预报模型，利用训练生成的对流性大风短时预报模型，输入待预报地区临近预报时间的地面观测资料数据和区域数值模式未来的预报变量，生成该区域的对流性大风短时预报。本发明提出的预报方法，能缩短对流性大风的预报时间，提高预报的准确度以提高对流性大风的预报能力，减少因自然灾害带来的损失。
-
公开(公告)号：CN118153786A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410579397.8
申请日：2024-05-11
Applicant: 江苏省气象台
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的对流性大风短时预报方法及系统，涉及对流性大风预报技术领域。包括获取待预报地区历史地面自动站观测资料数据与对应时间段的区域数值模式未来预报变量，并对数据进行预处理，建立待预报地区的对流性大风短时预报数据集，以建立的所述流性大风短时预报数据集，基于PhyDNet的深度学习网络，训练生成对流性大风短时预报模型，利用训练生成的对流性大风短时预报模型，输入待预报地区临近预报时间的地面观测资料数据和区域数值模式未来的预报变量，生成该区域的对流性大风短时预报。本发明提出的预报方法，能缩短对流性大风的预报时间，提高预报的准确度以提高对流性大风的预报能力，减少因自然灾害带来的损失。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117849907B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410259267.6
申请日：2024-03-07
Applicant: 江苏省气象台 , 华象科技(南京)有限公司
Abstract: 本发明公开了基于多源数据的气象灾害靶向预警方法及系统，涉及气象预警技术领域，为了解决气象数据监测不精准以及气象灾害无法准确预警的问题。本发明的湿度传感器还包括视频采集器，当监测区域的湿度值不在标准湿度范围内时，视频采集器将监测区域进行图像采集，并判断监测区域是否有雨水，若存在雨水气象则及时将监测区域的雨水降水量数据进行监测，大大降低了雨水不明显时，无法监测雨水降水量的问题，进行曲线重叠对比可以更直观的对比他们之间的变化趋势和相似性，可以更好地理解数据的动态变化，从而为决策制定提供更准确、更全面的信息。
-
公开(公告)号：CN119066984B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411548741.3
申请日：2024-11-01
Applicant: 江苏省气象台
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N20/00 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的数值预报高阶湍流参数化处理方法，该方法利用大涡模拟提取云物理过程中湍流垂直运动的分布特征，构建包含大气动力学物理机制的机器学习训练数据集；根据数据集，采用期望最大化算法获取湍流垂直运动的双高斯概率密度函数，将获得双高斯概率密度函数的混合权重与大涡模拟中垂直速度的偏度进行拟合，获得数值预报参数化中所需的概率密度函数混合权重与偏度关系式；根据混合权重与偏度关系式构建数值预报模式湍流运动参数化方程。本发明显著提升了与该大气物理过程相关的低云云量模拟准确性。
-
公开(公告)号：CN119066984A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411548741.3
申请日：2024-11-01
Applicant: 江苏省气象台
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N20/00 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的数值预报高阶湍流参数化处理方法，该方法利用大涡模拟提取云物理过程中湍流垂直运动的分布特征，构建包含大气动力学物理机制的机器学习训练数据集；根据数据集，采用期望最大化算法获取湍流垂直运动的双高斯概率密度函数，将获得双高斯概率密度函数的混合权重与大涡模拟中垂直速度的偏度进行拟合，获得数值预报参数化中所需的概率密度函数混合权重与偏度关系式；根据混合权重与偏度关系式构建数值预报模式湍流运动参数化方程。本发明显著提升了与该大气物理过程相关的低云云量模拟准确性。
-
公开(公告)号：CN119089668A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411138810.3
申请日：2024-08-19
Applicant: 江苏省气象台 , 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明涉及垂直切变基流地形重力波参数化，具体涉及一种数值模式垂直切变基流地形重力波参数化评估方法。本发明的数值模式垂直切变基流地形重力波参数化评估方法通过垂直切变基流地形重力波解析解，研发了数值模式中的考虑垂直切变效应的地形重力波参数化新方案，能够表征垂直切变效应，从而更好地刻画数值模式中地形重力波动量通量的分布；通过考虑垂直切变效应，从而能够更好地刻画大尺度环流场的基本特征，进一步提高数值模式的模拟效果。
-
公开(公告)号：CN117849907A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410259267.6
申请日：2024-03-07
Applicant: 江苏省气象台 , 华象科技(南京)有限公司
Abstract: 本发明公开了基于多源数据的气象灾害靶向预警方法及系统，涉及气象预警技术领域，为了解决气象数据监测不精准以及气象灾害无法准确预警的问题。本发明的湿度传感器还包括视频采集器，当监测区域的湿度值不在标准湿度范围内时，视频采集器将监测区域进行图像采集，并判断监测区域是否有雨水，若存在雨水气象则及时将监测区域的雨水降水量数据进行监测，大大降低了雨水不明显时，无法监测雨水降水量的问题，进行曲线重叠对比可以更直观的对比他们之间的变化趋势和相似性，可以更好地理解数据的动态变化，从而为决策制定提供更准确、更全面的信息。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.019 seconds)
