公开(公告)号：CN119476249A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510077774.2

申请日：2025-01-17

Applicant: 国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)

Inventor： 吕终亮 ,  白新萍 ,  孟宏欣 ,  刘盼 ,  贺雅楠 ,  韩丰 ,  何锡汶

IPC: G06F40/186 ,  G06F40/284 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种天气公报材料自动生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取气象预报实况数据和国家级天气公报的公报类型，根据所述公报类型通过数据服务接口对所述气象预报实况数据进行处理，获得气象信息；根据分析服务接口对所述气象信息进行分析，获得符合预设规范的气象服务文字数据；将所述气象服务文字数据输入至公报自动生成服务模型，通过材料组织接口输出综合公报材料，能够有效提升服务材料的编写效率，自动生成的预报文本内容正确、语句通顺、语义、语法正确，文本风格符合预报员行文习惯，保障了文档的正确性、一致性、规范性，规避了手工操作时可能导致的错误，提高了天气公报材料自动生成的速度和效率。

公开(公告)号：CN118312925B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410734176.3

申请日：2024-06-07

Applicant: 国家气象中心(中央气象台)

Inventor： 张小雯 ,  盛杰 ,  杨波 ,  夏景明 ,  陆冰鉴 ,  郑永光 ,  韩丰 ,  罗玲 ,  方翀 ,  关良 ,  曹艳察 ,  王丽颖

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2337 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01W1/02 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明提出一种雷暴大风识别方法、系统、设备及介质，属于气象智能识别领域。方法包括：构建雷暴大风识别模型；将风速时序输入站点时序特征编码器，得到风速时序编码特征；将格点资料数据输入多源格点资料编码器，得到格点资料编码特征；将风速时序编码特征和格点资料编码特征输入多模态特征融合模块进行特征融合后得到解码，得到有无雷暴大风的二分类结果；通过将5km邻域命中、5km邻域漏报和5km邻域空报带入TS评分，构建TS_LOSS损失函数；根据TS_LOSS损失函数和BCE_LOSS损失函数，得到TG_LOSS损失函数训练雷暴大风识别模型。本发明提出的方案能够精确地识别雷暴大风，其命中率更高，空报和漏报更少。

公开(公告)号：CN118312925A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410734176.3

申请日：2024-06-07

Applicant: 国家气象中心(中央气象台)

Inventor： 张小雯 ,  盛杰 ,  杨波 ,  夏景明 ,  陆冰鉴 ,  郑永光 ,  韩丰 ,  罗玲 ,  方翀 ,  关良 ,  曹艳察 ,  王丽颖

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2337 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01W1/02 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明提出一种雷暴大风识别方法、系统、设备及介质，属于气象智能识别领域。方法包括：构建雷暴大风识别模型；将风速时序输入站点时序特征编码器，得到风速时序编码特征；将格点资料数据输入多源格点资料编码器，得到格点资料编码特征；将风速时序编码特征和格点资料编码特征输入多模态特征融合模块进行特征融合后得到解码，得到有无雷暴大风的二分类结果；通过将5km邻域命中、5km邻域漏报和5km邻域空报带入TS评分，构建TS_LOSS损失函数；根据TS_LOSS损失函数和BCE_LOSS损失函数，得到TG_LOSS损失函数训练雷暴大风识别模型。本发明提出的方案能够精确地识别雷暴大风，其命中率更高，空报和漏报更少。