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公开(公告)号：CN112666559B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110108369.4
申请日：2021-01-27
Applicant: 苏州市气象局
Abstract: 本发明公开了一种多普勒天气雷达数据质量控制方法，包括如下步骤：基于多普勒天气雷达历史基数据资料，获得气象回波数据分布规律和地物杂波数据分布规律；基于气象回波数据分布规律和地物杂波数据分布规律，利用偏度方法识别地物杂波；根据数据分布规律和偏度方法设计雷达地物杂波滤波器，利用该雷达地物杂波滤波器进行滤波，获得去除地物杂波后的雷达滤波数据；基于多普勒天气雷达原始基数据和雷达滤波数据，确定雷达波束阻挡区的雷达波束阻挡率；进行雷达滤波数据修正。该方法可以有效识别、去除雷达基数据中的地物杂波，并对滤波后的雷达数据进行填补修正，实现对雷达基数据的质量控制，从而提高气象降水估测的准确率。
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公开(公告)号：CN119419747A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411450475.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 苏州市气象局
Abstract: 本发明提供了一种电力负荷预测方法及系统，涉及气象和电力研究领域，包括以下步骤：S1、获取近两年内的负荷数据和气象数据，并对数据进行日期类型标记；S2、对于短期内的不同日期分别构建训练数据集开展训练，得到对应日期的预测模型；S3、获取开展短期负荷预测的输入数据；S4、将S3中获取的数据分别输入对应的预测模型，得到短期负荷预测结果。本发明利用过去两年的电力负荷数据和对应时段内的气象数据，对日时间范围进行重新定义，区分工作日和非工作日，采用LightGBM机器学习方法，对短期电力负荷的变化进行学习训练，得出未来三天内的逐15分钟电力负荷预测。输出的电力负荷预测更加准确和精细，为电力部门业务决策提供有力的支持。
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公开(公告)号：CN118823384A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410792662.0
申请日：2024-06-19
Applicant: 苏州市气象局 , 南京气象科技创新研究院
IPC: G06V10/70
Abstract: 本发明提供一种基于高时空分辨率资料的东北冷涡客观识别方法及系统，涉及气象研究领域，包括以下步骤：S1、获取资料；S2、寻找位势高度场的局地最小值，筛选候选点；S3、计算冷中心位置并与候选点进行匹配，确定冷涡中心；S4、对冷涡中心进行追踪，筛选符合条件的冷涡过程；S5、剔除北上变性台风的虚假过程；S6、输出识别结果。本发明利用时空分辨率更高的再分析资料，对东北冷涡进行客观识别，并有效剔除了北上变性台风的虚假过程。输出的东北冷涡数据集更加准确、精细，包含更多中小尺度系统的影响细节，补充了冷涡初生和消亡阶段的环流特征，为冷涡相关研究提供有力的支持。
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公开(公告)号：CN117805939A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311842734.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 苏州市气象局
Abstract: 本发明公开了一种替代人工观测雷暴日的方法，包括以下步骤：S1：通过闪电定位系统获取闪电数据；S2：对获取的闪电数据进行质量控制；S3：建立年平均云地闪密度与人工观测雷暴日数的线性模型和幂模型；S4：分析闪电定位数据和人工观测雷暴日数的一致性；S5：验证闪电定位数据替代人工观测雷暴日数的可靠性。本发明通过对闪电定位数据的质量管控后建立了年平均云地闪密度与人工观测雷暴日数的线性模型和幂模型，并完成闪电定位数据和雷暴日数的一致性分析，再对闪电定位数据替代人工观测雷暴日数的可靠性进行验证，从而得出闪电定位数据替代人工观测雷暴日数的可行性。
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公开(公告)号：CN112666559A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110108369.4
申请日：2021-01-27
Applicant: 苏州市气象局
Abstract: 本发明公开了一种多普勒天气雷达数据质量控制方法，包括如下步骤：基于多普勒天气雷达历史基数据资料，获得气象回波数据分布规律和地物杂波数据分布规律；基于气象回波数据分布规律和地物杂波数据分布规律，利用偏度方法识别地物杂波；根据数据分布规律和偏度方法设计雷达地物杂波滤波器，利用该雷达地物杂波滤波器进行滤波，获得去除地物杂波后的雷达滤波数据；基于多普勒天气雷达原始基数据和雷达滤波数据，确定雷达波束阻挡区的雷达波束阻挡率；进行雷达滤波数据修正。该方法可以有效识别、去除雷达基数据中的地物杂波，并对滤波后的雷达数据进行填补修正，实现对雷达基数据的质量控制，从而提高气象降水估测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114325874B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110882759.7
申请日：2021-08-02
Applicant: 苏州市气象局
IPC: G01W1/02 , G01W1/10 , G01S13/95 , G01S13/89 , G06F16/903 , G06F16/906 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种强对流天气个例库系统的建立方法，包括如下步骤：采集强对流天气发生时的雷达回波数据、各高度层的气象要素数据、地面气象要素数据、气象卫星数据以及强对流天气发生前后的垂直风场、水平风场和风谱信息数据；将获得的数据进行数据质量控制；针对雷达回波数据，基于卷积神经网络和循环神经网络相结合的雷达外推模型，自动识别强对流天气类型；对各高度层的气象要素数据、地面气象要素数据、雷达回波数据以及气象卫星数据进行进一步分析；将获得的数据、强对流天气类型分析和其他分析结果录入数据库，建立强对流天气个例库系统。本发明可以为天气预报员提供可查询和分析的数据指标，便于天气预报员进行强对流天气的预报。
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公开(公告)号：CN118734089B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411028263.3
申请日：2024-07-30
Applicant: 苏州市气象局 , 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明涉及气象研究领域，具体涉及一种高空切断冷涡伴随气旋识别方法及系统。本发明的高空切断冷涡伴随气旋识别方法包括下述步骤：S1、获取资料；S2、对高空切断冷涡进行识别；S3、对同时段气旋进行识别；S4、将冷涡与气旋进行匹配；S5、输出识别结果。本发明的高空切断冷涡伴随气旋识别方法基于高分辨率的再分析资料，利用计算机技术，客观、高效的判断高空切断冷涡存在时低层是否有气旋配合，并输出识别结果，解决了预报员人工判断天气系统耗时费力、主观性强、研究时长有限等问题，为长时间序列冷涡和气旋的统计学特征提供有力支持。
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公开(公告)号：CN118734089A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411028263.3
申请日：2024-07-30
Applicant: 苏州市气象局 , 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明涉及气象研究领域，具体涉及一种高空切断冷涡伴随气旋识别方法及系统。本发明的高空切断冷涡伴随气旋识别方法包括下述步骤：S1、获取资料；S2、对高空切断冷涡进行识别；S3、对同时段气旋进行识别；S4、将冷涡与气旋进行匹配；S5、输出识别结果。本发明的高空切断冷涡伴随气旋识别方法基于高分辨率的再分析资料，利用计算机技术，客观、高效的判断高空切断冷涡存在时低层是否有气旋配合，并输出识别结果，解决了预报员人工判断天气系统耗时费力、主观性强、研究时长有限等问题，为长时间序列冷涡和气旋的统计学特征提供有力支持。
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公开(公告)号：CN117930243A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410110456.7
申请日：2024-01-26
Applicant: 苏州市气象局
Abstract: 本发明公开了基于深度学习和时空要素的雷达非降水回波质控方法，包括：S1：收集用于训练样本的雷达基数据；S2：将收集的雷达基数据进行极坐标系列到笛卡尔坐标系的转换，制成RGB雷达图像；S3：对RGB雷达图像中的每一个像素进行手工标记，将非降水回波分成不同种类；S4：将标记后的RGB雷达图像裁剪成特定像素的图片后作为训练样本数据集；S5：采用DeeplabV3+模型训练样本数据集；S6：使用混淆矩阵平均交并比评分对模型精度进行评价；S7：使用训练完成的DeeplabV3+模型对其他雷达回波做非降水回波的识别。本发明通过手工标注和深度学习DeeplabV3+模型结合建立训练数据集，再使用混淆矩阵平均交并比对模型精度进行评价，可以提高对雷达非降水回波质控的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114325874A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110882759.7
申请日：2021-08-02
Applicant: 苏州市气象局
IPC: G01W1/02 , G01W1/10 , G01S13/95 , G01S13/89 , G06F16/903 , G06F16/906 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种强对流天气个例库系统的建立方法，包括如下步骤：采集强对流天气发生时的雷达回波数据、各高度层的气象要素数据、地面气象要素数据、气象卫星数据以及强对流天气发生前后的垂直风场、水平风场和风谱信息数据；将获得的数据进行数据质量控制；针对雷达回波数据，基于卷积神经网络和循环神经网络相结合的雷达外推模型，自动识别强对流天气类型；对各高度层的气象要素数据、地面气象要素数据、雷达回波数据以及气象卫星数据进行进一步分析；将获得的数据、强对流天气类型分析和其他分析结果录入数据库，建立强对流天气个例库系统。本发明可以为天气预报员提供可查询和分析的数据指标，便于天气预报员进行强对流天气的预报。
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