-
公开(公告)号：CN118604919B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411068531.4
申请日：2024-08-06
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G01W1/18 , G01W1/02 , G01W1/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/15 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了基于全天候天气背景的微波辐射计温湿廓线联合校正方法，包括：获取微波辐射计测量数据与无线电探空仪探测数据，进行数据清洗与标准化预处理；对影响微波辐射计测量精度的全天候天气背景因子特征进行标注，生成对应特征向量，形成无量纲的全天候天气背景因子库；采用引入一致性损失的联合损失函数，构建并训练融合微波辐射计测量、全天候天气背景及无线电探空仪探测的多层感知卷积长短期记忆网络深度学习模型；针对目标时间，基于微波辐射计测量与全天候天气背景特征，产生校正后的温湿度廓线反演结果。本发明提高了局地温度、湿度反演的一致性，能够准确、高效地实现对微波辐射计温湿廓线测量反演的联合校正，具有极高的应用价值。
-
公开(公告)号：CN118656682B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411132246.4
申请日：2024-08-19
Applicant: 苏州市气象局 , 南京气象科技创新研究院 , 上海海事大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种航运能见度预测方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取历史气象数据、历史边界层微波辐射计数据、历史风廓线雷达数据和历史高空环流图；构建低能见度事件个例库；对低能见度事件个例库进行分类，得到多个低能见度事件个例子库；将低能见度事件发生当日的边界层微波辐射计数据和风廓线雷达数据添加至对应的低能见度事件个例子库中；确定每个低能见度事件个例子库中每个气象因子的权重系数，利用各个气象因子及其权重系数，对每个低能见度事件个例子库进行重构；利用每一个重构后的低能见度事件个例子库对长短期记忆神经网络进行训练，得到每个类别下的能见度预测模型；利用能见度预测模型，得到能见度预测结果。
-
公开(公告)号：CN114463947B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210050608.X
申请日：2022-01-17
Applicant: 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开一种基于时空网络卷积模型的对流性致灾强风预警预报方法，包括如下步骤：对天气雷达组网数据进行质控；将雷达数据插值到3km高度的等经纬度网格点上；对地面自动站要素观测数据进行采样和格点化；构建平均风临近预报数据集；将数据集进行训练与检验；构建基于深度学习的平均风临近预报模型；通过阵风系数构建分钟级平均风速与瞬时极大风速之间的关系，将平均风速的预报结果转化为阵风风速预报产品。本发明基于业务需求将多源数据进行融合，利用天气雷达组网观测以及地面自动站的分钟级要素观测，解决了业务上阵风千米网格临近预报的业务难题。
-
公开(公告)号：CN114463947A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210050608.X
申请日：2022-01-17
Applicant: 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开一种基于时空网络卷积模型的对流性致灾强风预警预报方法，包括如下步骤：对天气雷达组网数据进行质控；将雷达数据插值到3km高度的等经纬度网格点上；对地面自动站要素观测数据进行采样和格点化；构建平均风临近预报数据集；将数据集进行训练与检验；构建基于深度学习的平均风临近预报模型；通过阵风系数构建分钟级平均风速与瞬时极大风速之间的关系，将平均风速的预报结果转化为阵风风速预报产品。本发明基于业务需求将多源数据进行融合，利用天气雷达组网观测以及地面自动站的分钟级要素观测，解决了业务上阵风千米网格临近预报的业务难题。
-
公开(公告)号：CN115828187A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310113967.X
申请日：2023-02-15
Applicant: 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种星基和地基闪电数据融合方法，包括以下步骤：（1）星基、地基闪电数据有效数据选取；（2）计算星基和地基闪电数据融合的时间阈值；（3）计算星基和地基闪电数据融合的空间阈值；（4）构建数据融合方案，获得本地化全闪电数据集。本发明实现了星基和地基闪电数据的交叉融合，取长补短，解决了单一信息源带来的数据不完整性、不确定性问题，有助于更全面的认识闪电活动特征。融合后的全闪电数据可应用于雷电监测预警、强天气分析、雷电灾害调查鉴定以及雷电防护设计领域，为防雷减灾业务服务和研究工作提供科学支撑。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114880958A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210812014.8
申请日：2022-07-12
Applicant: 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多气象因子智能深度学习的能见度预报模型，主要包括数值预报模式选取、空间网格点多气象因子建模、特征提取与能见度映射、神经网络模型训练和能见度预报与模型参数更新等步骤，本发明利用深度学习技术结合数值预报及多气象因子建模，能实现对关键地区的精细化能见度预报。
-
公开(公告)号：CN118656682A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411132246.4
申请日：2024-08-19
Applicant: 苏州市气象局 , 南京气象科技创新研究院 , 上海海事大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种航运能见度预测方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取历史气象数据、历史边界层微波辐射计数据、历史风廓线雷达数据和历史高空环流图；构建低能见度事件个例库；对低能见度事件个例库进行分类，得到多个低能见度事件个例子库；将低能见度事件发生当日的边界层微波辐射计数据和风廓线雷达数据添加至对应的低能见度事件个例子库中；确定每个低能见度事件个例子库中每个气象因子的权重系数，利用各个气象因子及其权重系数，对每个低能见度事件个例子库进行重构；利用每一个重构后的低能见度事件个例子库对长短期记忆神经网络进行训练，得到每个类别下的能见度预测模型；利用能见度预测模型，得到能见度预测结果。
-
公开(公告)号：CN115828187B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310113967.X
申请日：2023-02-15
Applicant: 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种星基和地基闪电数据融合方法，包括以下步骤：（1）星基、地基闪电数据有效数据选取；（2）计算星基和地基闪电数据融合的时间阈值；（3）计算星基和地基闪电数据融合的空间阈值；（4）构建数据融合方案，获得本地化全闪电数据集。本发明实现了星基和地基闪电数据的交叉融合，取长补短，解决了单一信息源带来的数据不完整性、不确定性问题，有助于更全面的认识闪电活动特征。融合后的全闪电数据可应用于雷电监测预警、强天气分析、雷电灾害调查鉴定以及雷电防护设计领域，为防雷减灾业务服务和研究工作提供科学支撑。
-
公开(公告)号：CN114880958B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210812014.8
申请日：2022-07-12
Applicant: 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多气象因子智能深度学习的能见度预报模型，主要包括数值预报模式选取、空间网格点多气象因子建模、特征提取与能见度映射、神经网络模型训练和能见度预报与模型参数更新等步骤，本发明利用深度学习技术结合数值预报及多气象因子建模，能实现对关键地区的精细化能见度预报。
-
公开(公告)号：CN119202622B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411698203.2
申请日：2024-11-26
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F30/27 , G01W1/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了基于数值模式融合深度学习的路面温度预报方法，包括基于多要素预报数据及观测数据制作训练集与验证集；基于区域高分辨率多元下垫面数据，整合形成统一尺度的区域高分辨率多元下垫面特征库；构建基于注意力机制图卷积神经网络的深度学习路面温度预报模型，采用高斯加权损失函数，展开模型训练；采用训练好的模型，针对目标时间，基于数值天气预报模式多要素预报数据和区域高分辨率多元下垫面数据，生成基于数值模式融合深度学习的路面温度预报结果。本发明有效解决了不同尺度路面温度的样本非均衡问题，增强了模型对于路面温度极值的预报能力，提高了基于数值模式融合深度学习的高速公路路面温度预报准确率，具有极强的应用价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.031 seconds)
