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公开(公告)号：CN118153795A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311028459.8
申请日：2023-08-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京气象科技创新研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/02 , G06Q50/26 , G06F18/241 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种大红袍生境分析方法，获取待评估地区的环境数据集；预处理获取的环境数据集；根据预处理后的环境数据集确定环境评价因子；利用层次分析法确定各环境评价因子的权重；根据预处理后的环境数据集以及各环境评价因子的权重确定待评估地区种植大红袍的综合适宜度。本发明能够定量化分析待评估地区的环境对于大红袍生长的适宜度。
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公开(公告)号：CN105046358B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201510422511.7
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种风暴尺度集合预报扰动方法，以观测资料分析、同化和数值模拟为主要手段，将集合预报方法和强对流天气预报相结合，针对全球中期集合预报和风暴尺度强对流集合预报的本质差异，围绕建立适用于多类型风暴系统并根据实时发展的强对流系统特征自适应的构造扰动方案的风暴尺度集合预报系统这一最终目标。有益效果为：通过变分同化的集合使得集合扰动具有物理和动力的协调性；通过随机物理扰动方法改善边界层模式变量的集合离散度；通过自适应地选择对实时发展的风暴系统敏感的扰动变量选择对风暴发展影响最显著和敏感的变量进行扰动，更有针对性，也增加了集合离散度。
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公开(公告)号：CN104992071B
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201510422796.4
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于集合资料同化技术的初始扰动方法，包括如下步骤：1）将扰动信息构造WRFDA 3D‑Var的三个集合分量，通过迭代的方法极小化代价函数来获取统计最优的真实大气状态的估计值X；2）设定不相关的全球集合预报初始条件，形成新的代价函数，3）在WRF3DVAR同化系统中加入新观测；4）从ECMWF的全球尺度集合预报中提取多个包含各个气象要素的垂直廓线；5）为每个集合成员都运行所述新观测的WRF3DVAR同化系统，同化观测集合和大尺度模式场的集合，生成进行集合预报的最终集合成员。有益效果为：采用集合变分同化方法得到的集合成员能够将风暴尺度和大尺度的扰动信息有机地结合起来，代价函数以模式为动力约束，使得集合扰动具有物理和动力的协调性，并且使初始扰动和侧边界扰动相互协调一致。
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公开(公告)号：CN119442057A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510033475.9
申请日：2025-01-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种多地形土壤侵蚀时空驱动力的分析系统，包括以下步骤：收集土壤侵蚀相关数据；对研究区地形进行划分；利用RUSLE模型计算研究区土壤侵蚀模数，并根据土壤侵蚀分类标准对侵蚀模数进行等级划分；对比不同地形区土壤侵蚀模数、侵蚀等级的差异，RUSLE模型驱动因子空间分布、时间变化的差异；在空间上通过地理探测器分析不同地形土壤侵蚀RUSLE模型驱动因子的空间分异特征；在时间上通过随机森林回归分析自然和人为因子的时间分异特征，并通过结构方程模型分析自然和人为因子的驱动强度；该系统综合空间与时间维度，针对多地形条件下的土壤侵蚀差异进行归因分析，有助于增强对不同地形侵蚀差异及其机制的理解。
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公开(公告)号：CN117574329B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410051354.2
申请日：2024-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了基于集成学习的二氧化氮精细化空间分布方法，收集目标区域对二氧化氮浓度产生影响因素的原始数据，将原始数据进行预处理；将预处理之后的原始数据分别与二氧化氮浓度进行相关性分析，将相关性高的原始数据作为预测变量；构建Stacking模型作为集成学习模型，利用原始数据训练Stacking模型；将训练之后的Stacking模型作为二氧化氮浓度预测模型，利用该浓度预测模型对待测区域进行二氧化氮浓度预测。本发明采用集成学习方法，融合多个机器学习模型，包括6个基模型和1个元模型，提高二氧化氮浓度的精细化空间分布预测准确度；同时减少对异常点和噪声数据的过拟合，提高模型的稳定性和泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112418666B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202011318672.9
申请日：2020-11-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于服务对象的精细化暴雨影响评估方法。属于大气与环境科学领域。该发明包括以下步骤：根据DEM数据、径流系数、降雨强度、网格大小等计算得到积水区及积水深度(不属于本发明范畴)；通过查阅国内外标准、论文、资料等，制定研究区内主要行业的影响评估指标；对土地利用数据进行处理，进行按行业归类；结合土地利用归类后数据、行业影响评估指标、积水深度，综合计算得到每一个服务对象的评估等级；对全区域的服务对象的评估等级进行异常值剔除；计算得到基于服务对象的暴雨影响评估；计算得到行业暴雨影响评估；计算得到社会经济暴雨影响评估；计算得到区域暴雨影响评估；计算得到综合暴雨影响评估。
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公开(公告)号：CN115453665B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211413378.5
申请日：2022-11-11
Applicant: 南京气象科技创新研究院 , 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种雷达定量估测降水的自动优化方法，本发明的核心是开发了一种雷达反射率资料结合地面站点雨量计资料定量估测降水的自动优化算法，实现了动态确定Z‑I关系式的最优A、b经验系数，本算法可操作性强，克服了传统雷达降水估测中A、b经验系数固定，降水估测精度很难提高的问题。
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公开(公告)号：CN114936476A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210859900.6
申请日：2022-07-22
Applicant: 南京气象科技创新研究院 , 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于情景模拟的城市暴雨积涝风险评估模型算法，主要包括城市暴雨强度计算、暴雨积水等级确定、以及基于重现期和降雨历时等不同情景下的城市暴雨积涝风险评估等步骤。本发明建立了一种基于情景模拟的城市暴雨积涝风险评估模型，本模型利用不同重现期、不同降雨历时降水量情景造成的城市积水深度进行城市暴雨积涝风险评估，可应用于城市建设规划、城市积涝管理等领域，为城市洪灾风险防范提供科学依据。
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公开(公告)号：CN105046358A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510422511.7
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种风暴尺度集合预报扰动方法，以观测资料分析、同化和数值模拟为主要手段，将集合预报方法和强对流天气预报相结合，针对全球中期集合预报和风暴尺度强对流集合预报的本质差异，围绕建立适用于多类型风暴系统并根据实时发展的强对流系统特征自适应的构造扰动方案的风暴尺度集合预报系统这一最终目标。有益效果为：通过变分同化的集合使得集合扰动具有物理和动力的协调性；通过随机物理扰动方法改善边界层模式变量的集合离散度；通过自适应地选择对实时发展的风暴系统敏感的扰动变量选择对风暴发展影响最显著和敏感的变量进行扰动，更有针对性，也增加了集合离散度。
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公开(公告)号：CN119696049A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411738210.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 南京信息工程大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘俊 , 蒙飞 , 夏旻 , 祁鑫 , 刘一峰 , 梁是 , 王勇 , 王礼文 , 潘玲玲 , 刘毅 , 孙知博 , 耿建 , 王运 , 孙阳 , 常鹏 , 杨宏 , 毛文博 , 徐鹏 , 郭晓蕊 , 周竞 , 汤必强
IPC: H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/06 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于约束时空图神经网络的机组组合调度方法及相关装置，方法包括收集电网每天各时刻母线负荷数据与电力系统负荷数据；以每天为单位构建机组组合问题，在约束条件下求解得到对应的最优机组功率；使用滑动窗口，将母线负荷与对应的最优机组功率按照时段进行划分；基于扩充之后的训练数据集，将划分后的母线负荷作为输入数据，将对应的最优机组功率作为数据标签，训练预先建立的时空图神经网络模型；对需要预测的母线负荷数据按照时段进行划分，输入训练好的时空图神经网络模型，得到机组组合调度方案。本发明提高了基于数据驱动的机组组合方案求解精度，减少了调用求解器耗时以及计算量，构建线性约束层及后处理方法，完善了预测结果的可靠性。
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