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公开(公告)号：CN110515081A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910560579.X
申请日：2019-06-26
申请人： 南京信息工程大学 , 南京信大气象科学技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开一种雷达回波零度层亮带智能识别预警方法，该方法以天气雷达资料为主要数据源，对雷达回波零度层亮带进行智能识别和预警，通过3个判定公式以及一系列计算流程，将以往需要由气象业务人员主观分析、判定的业务流程自动化、标准化，对雷达回波零度层亮带的各种潜在特征进行客观且定量地分析，提高了相关业务的实时性和预警的时效性，为相关业务的自动化、智能化开展提供一种新的技术手段。本发明的一种雷达回波零度层亮带智能识别预警方法，利用上一时刻的雷达基数据文件和常规探空观测资料、数值模式资料，对“疑似”或“确定”存在零度层亮带进行细化分区，提高了对雷达回波零度层亮带识别的客观性和准确性。
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公开(公告)号：CN110310501B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201910560577.0
申请日：2019-06-26
申请人： 南京信息工程大学 , 南京信大气象科学技术研究院有限公司
IPC分类号： G08G1/0967 , H04W4/02 , H04W4/44 , G01W1/10 , G01W1/02
摘要： 本发明公开一种机动车高速公路团雾监测预报方法，该方法利用车载环境气象传感器和能见度观测仪对高速公路沿线的气象条件进行实时观测，结合高速公路自动站等已有观测设备和数值预报产品，形成更加密集、更加精准的气象观测网格化资料和预报产品，为高速公路沿线的能见度预报，特别是空间小尺度的团雾预报，提供一种新的技术手段，本发明的机动车高速公路团雾监测预报方法对车载能见度观测数据进行质量控制和对数据质量指标进行评估，能够有效排除无效观测记录、异常观测记录和非经认证的车辆记录，为能见度预报提供更加准确、可靠的实况能见度数据，进而提升预报的准确性和客观性。
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公开(公告)号：CN110310501A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910560577.0
申请日：2019-06-26
申请人： 南京信息工程大学 , 南京信大气象科学技术研究院有限公司
IPC分类号： G08G1/0967 , H04W4/02 , H04W4/44 , G01W1/10 , G01W1/02
摘要： 本发明公开一种机动车高速公路团雾监测预报方法，该方法利用车载环境气象传感器和能见度观测仪对高速公路沿线的气象条件进行实时观测，结合高速公路自动站等已有观测设备和数值预报产品，形成更加密集、更加精准的气象观测网格化资料和预报产品，为高速公路沿线的能见度预报，特别是空间小尺度的团雾预报，提供一种新的技术手段，本发明的机动车高速公路团雾监测预报方法对车载能见度观测数据进行质量控制和对数据质量指标进行评估，能够有效排除无效观测记录、异常观测记录和非经认证的车辆记录，为能见度预报提供更加准确、可靠的实况能见度数据，进而提升预报的准确性和客观性。
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公开(公告)号：CN110515081B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201910560579.X
申请日：2019-06-26
申请人： 南京信息工程大学 , 南京信大气象科学技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开一种雷达回波零度层亮带智能识别预警方法，该方法以天气雷达资料为主要数据源，对雷达回波零度层亮带进行智能识别和预警，通过3个判定公式以及一系列计算流程，将以往需要由气象业务人员主观分析、判定的业务流程自动化、标准化，对雷达回波零度层亮带的各种潜在特征进行客观且定量地分析，提高了相关业务的实时性和预警的时效性，为相关业务的自动化、智能化开展提供一种新的技术手段。本发明的一种雷达回波零度层亮带智能识别预警方法，利用上一时刻的雷达基数据文件和常规探空观测资料、数值模式资料，对“疑似”或“确定”存在零度层亮带进行细化分区，提高了对雷达回波零度层亮带识别的客观性和准确性。
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公开(公告)号：CN115755227B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310032172.6
申请日：2023-01-10
申请人： 南京信大气象科学技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的三维雷达外推方法。该方法包括获取雷达基数据，并对所述雷达基数据进行质量控制处理，读取回波强度数据，并对回波强度数据进行预处理，以设定的时间间隔为一个单位构建3D雷达回波数据集，构建深度神经网络模型，将3D雷达回波数据集输入至构建好的深度神经网络模型中，以获得预报的回波强度。本发明将原先聚焦于二维的雷达回波外推，推广至三维的雷达回波外推，建立以仰角φ，方位角ω和径长γ为坐标系的空间结构，比以二维空间表达雷达回波特性更加符合雷达回波的实际情况，可以对雷达回波的生消变化进行有效的预报，并使模型更加符合拥有时序信息的三维回波数据结构。
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公开(公告)号：CN115144835A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211069438.6
申请日：2022-09-02
申请人： 南京信大气象科学技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的卫星反演天气雷达反射率的方法。该方法包括读取卫星多通道数据，将气象卫星的6.5um和7.1um通道数据辐射定标，将8.5um、10.8um、12um和13.5um通道数据辐射定标后计算对应通道的亮度温度，并获取卫星云掩膜数据，将组合反射率中的多层基本反射率投影到笛卡尔坐标系上，提取多层基本反射率的最大值作为空间分辨率为0.01°×0.01°格网的数值，将上述数据通过投影变换与空间插值到0.01°×0.01°的格点上，读取SRTM_DEM数据，并将其空间分辨率插值到上述格网上，然后数据匹配到雷达反射率覆盖的空间范围。本发明相对于传统的线性拟合方法能够有更好的效果。
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公开(公告)号：CN111766641B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010901847.2
申请日：2020-09-01
申请人： 南京信大气象科学技术研究院有限公司
摘要： 本发明涉及大气科学领域，提出一种以深度神经网络为模型，以雷达回波图像为主要输入，利用光流技术生成回波移动光流图像作为辅助输入，通过数据集增强、代价函数优化和模型泛化性能优化等步骤，实现对强对流天气智能识别的方法。本申请提出一种基于深度神经网络技术的强对流天气智能识别方法，该方法能够将以往由气象工作者主观研读雷达资料来分析强对流天气的过程自动化、定量化，提高了对强对流天气识别相关业务的可靠性和时效性。
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公开(公告)号：CN115144835B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211069438.6
申请日：2022-09-02
申请人： 南京信大气象科学技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的卫星反演天气雷达反射率的方法。该方法包括读取卫星多通道数据，将气象卫星的6.5um和7.1um通道数据辐射定标，将8.5um、10.8um、12um和13.5um通道数据辐射定标后计算对应通道的亮度温度，并获取卫星云掩膜数据，将组合反射率中的多层基本反射率投影到笛卡尔坐标系上，提取多层基本反射率的最大值作为空间分辨率为0.01°×0.01°格网的数值，将上述数据通过投影变换与空间插值到0.01°×0.01°的格网上，读取SRTM_DEM数据，并将其空间分辨率插值到上述格网上，然后数据匹配到雷达反射率覆盖的空间范围。本发明相对于传统的线性拟合方法能够有更好的效果。
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公开(公告)号：CN111766641A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010901847.2
申请日：2020-09-01
申请人： 南京信大气象科学技术研究院有限公司
摘要： 本发明涉及大气科学领域，提出一种以深度神经网络为模型，以雷达回波图像为主要输入，利用光流技术生成回波移动光流图像作为辅助输入，通过数据集增强、代价函数优化和模型泛化性能优化等步骤，实现对强对流天气智能识别的方法。本申请提出一种基于深度神经网络技术的强对流天气智能识别方法，该方法能够将以往由气象工作者主观研读雷达资料来分析强对流天气的过程自动化、定量化，提高了对强对流天气识别相关业务的可靠性和时效性。
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公开(公告)号：CN112255611B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202011171264.5
申请日：2020-10-28
申请人： 南京信大气象科学技术研究院有限公司
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明实施例公开了大气科学技术领域的一种基于雷达探测数据的下击暴流智能识别方法，包括如下步骤：S1、建立随雷达探测时间t变化的雷达探测数据D(t)，并定义D(t‑1)、D(t‑2)直至D(t‑n)分别为t时刻之前的1‑n个时间周期的雷达探测数据；S2、建立随雷达探测数据D(t)变化的雷达回波图像Pa(D(t))和雷达径向速度图像Pb(D(t))。本发明通过从有限的数据集中获得尽可能多的有效信息，避免陷入局部的极值，并寻求最优参数；通过多个模型可以用于模型集成，提升模型识别的准确率和稳定性。
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