公开(公告)号：CN113640769B

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202110997434.3

申请日：2021-08-27

Applicant: 南京信息工程大学 ,  南京市气象局

Inventor： 钱代丽 ,  束宇 ,  王兴

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/95 ,  G01W1/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于深度神经网络的天气雷达基本反射率预测方法，该方法与常用的天气雷达基本反射率预测方法相比，更关注对基本反射率空间形态演变趋势的预测，该方法采用了基本反射率分层迭代的思想，将不同极值空间的基本反射率二维数据特征代入深度神经网络模型进行训练，与直接将基本反射率数据代入深度神经网络模型相比，本方法能在一定程度上降低数据样本中因各种地物杂波对深度神经网络模型训练过程产生的不良影响，优化对基本反射率空间结构演变趋势的预测效果，进而提高天气雷达基本反射率预测的准确性。

公开(公告)号：CN113640769A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202110997434.3

申请日：2021-08-27

Applicant: 南京信息工程大学 ,  南京市气象局

Inventor： 钱代丽 ,  束宇 ,  王兴

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/95 ,  G01W1/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于深度神经网络的天气雷达基本反射率预测方法，该方法与常用的天气雷达基本反射率预测方法相比，更关注对基本反射率空间形态演变趋势的预测，该方法采用了基本反射率分层迭代的思想，将不同极值空间的基本反射率二维数据特征代入深度神经网络模型进行训练，与直接将基本反射率数据代入深度神经网络模型相比，本方法能在一定程度上降低数据样本中因各种地物杂波对深度神经网络模型训练过程产生的不良影响，优化对基本反射率空间结构演变趋势的预测效果，进而提高天气雷达基本反射率预测的准确性。

公开(公告)号：CN214540762U

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202120598435.6

申请日：2021-03-24

Applicant: 南京市气象局

Inventor： 刘冬晴 ,  姜有山 ,  戴竹君 ,  毛宇清 ,  李聪 ,  束宇 ,  周鹏 ,  张鹭 ,  李菁 ,  鲁蓉 ,  施逸 ,  陈曲 ,  李正金 ,  王淞 ,  高旸

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/248 ,  G06F16/27 ,  G06F16/22 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本实用新型公开了一种重污染天气监测分析系统，包括站点数据服务器、记录区域内雨量分布数据的雨量站数据库、记录区域内风场和颗粒物分布数据的气象站数据库、记录区域内大气污染物排放数据的排放源数据库、数据处理终端、共享磁盘、客户端和高速内存总线；雨量站数据库、气象站数据库和地方污染排放源数据库分别与站点数据服务器相连，数据处理终端与站点数据服务器通过高速内存总线相连，客户端与数据处理终端相连，数据处理终端和站点数据服务器分别与共享磁盘相连。本实用新型的重污染天气监测分析系统通过雨量分布数据、风场和颗粒物分布数据、大气污染物排放数据监控、分析、预测重污染天气发生。