公开(公告)号：CN118191846A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410006224.7

申请日：2024-01-03

Applicant: 青海大学

Inventor： 魏加华 ,  乔禛 ,  晋婕妤 ,  雷昊玥 ,  王忠静 ,  李琼

IPC: G01S13/95 ,  G01W1/10 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了基于快速循环同化数值模式与雷达耦合的临近预报方法，涉及降水临近预报技术领域。包括：获取与降水时段对应的气象雷达观测数据；对获取的气象雷达观测数据进行预处理；逐小时同化操作；数值模式快速循环同化预报输出模拟结果；逐小时预报输出未来预设时间段的预报结果；构建基于多通道输入的深度学习临近预报模型；对深度学习临近预报模型进行训练；深度学习临近预报模型输出0‑3小时临近降水预报结果。本发明有助于实现提前预报时间(0‑1h→0‑3h)并提升降水临近预报精度的有益效果。

公开(公告)号：CN118191846B

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202410006224.7

申请日：2024-01-03

Applicant: 青海大学

Inventor： 魏加华 ,  乔禛 ,  晋婕妤 ,  雷昊玥 ,  王忠静 ,  李琼

IPC: G01S13/95 ,  G01W1/10 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了基于快速循环同化数值模式与雷达耦合的临近预报方法，涉及降水临近预报技术领域。包括：获取与降水时段对应的气象雷达观测数据；对获取的气象雷达观测数据进行预处理；逐小时同化操作；数值模式快速循环同化预报输出模拟结果；逐小时预报输出未来预设时间段的预报结果；构建基于多通道输入的深度学习临近预报模型；对深度学习临近预报模型进行训练；深度学习临近预报模型输出0‑3小时临近降水预报结果。本发明有助于实现提前预报时间(0‑1h→0‑3h)并提升降水临近预报精度的有益效果。

公开(公告)号：CN118194687A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410011156.3

申请日：2024-01-04

Applicant: 青海大学

Inventor： 魏加华 ,  晋婕妤 ,  王忠静 ,  乔禛 ,  李琼

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/26 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种物理机理与深度学习模型耦合的山洪预报方法，涉及小流域山洪预报领域。本发明包括以下步骤：获取气象水文数据；根据气象水文数据率定物理机理水文模型参数，建立物理机理水文模型；基于物理机理水文模型预报流量数据，并分别提取预报流量数据和历史流量数据的第一时序特征；获取降雨图数据，并利用图卷积神经网络与门控循环单元提取降雨图数据的第二时序特征；第一时序特征和第二时序特征经过全连接计算，实现山洪流量预测。本发明基于空域的图卷积神经网络与门控循环单元连接，挖掘降雨数据的时序特征，充分考虑了山区短历时降雨空间分布的不均匀性，提高模型预报精度。

公开(公告)号：CN119667822A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411825414.8

申请日：2024-12-12

Applicant: 青海大学

Inventor： 陈国昕 ,  王金钊 ,  康爱卿 ,  张雪莲 ,  索南看卓 ,  李琼 ,  温得平

IPC: G01W1/10 ,  G06Q10/04 ,  G06F17/18 ,  G06F30/27 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种基于降雨阈值的城市洪水预报方法，涉及水文学方面的数值模拟与计算领域，包括以下步骤：步骤一：收集某个积水点的持续的洪水事件记录并整理成专利中提出的方法所需要的格式，模型参数a、b、c的估计可通过编写Python代码，或利用统计软件的线性回归功能进行计算。该基于降雨阈值的城市洪水预报方法，通过对应用条件的限制，将降雨阈值关系引入了城市内涝预报。这种仅仅依赖降雨条件的内涝预报方技术不仅能够提供可靠的城市内涝预报结果，还具有非常高的的运行效率；将降雨阈值关系应用于城市洪水预报，以前这一定律通常之应用于滑坡和泥石流等具有二元特性的降雨引发的灾害事件。