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公开(公告)号：CN117237677B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117236201A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311525721.X
申请日：2023-11-16
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。
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公开(公告)号：CN117233870B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311518550.8
申请日：2023-11-15
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01W1/10 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法，包括以下步骤：（1）收集自动气象站逐10分钟站点观测数据；生成格点场数据（2）基于格点场数据，建立用于深度学习模型训练的标准气象序列数据集，并进行归一化处理；（3）构建耦合卷积神经网络‑循环神经网络‑对抗生成神经网络的深度学习模型，利用标准气象序列数据集针对降水进行训练，并通过在网络中增加噪声，生成集合预报；（4）利用超分辨率对生成的降水预报进行降尺度，获得高时空分辨率的短临降水集合预报；本发明将卷积神经网络、循环神经网络与对抗生成神经网络结合，提高了模型的预报真实性；利用超分辨率技术，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117237677A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117233870A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518550.8
申请日：2023-11-15
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01W1/10 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法，包括以下步骤：（1）收集自动气象站逐10分钟站点观测数据；生成格点场数据（2）基于格点场数据，建立用于深度学习模型训练的标准气象序列数据集，并进行归一化处理；（3）构建耦合卷积神经网络‑循环神经网络‑对抗生成神经网络的深度学习模型，利用标准气象序列数据集针对降水进行训练，并通过在网络中增加噪声，生成集合预报；（4）利用超分辨率对生成的降水预报进行降尺度，获得高时空分辨率的短临降水集合预报；本发明将卷积神经网络、循环神经网络与对抗生成神经网络结合，提高了模型的预报真实性；利用超分辨率技术，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117236201B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311525721.X
申请日：2023-11-16
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。
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公开(公告)号：CN114647018B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210184638.X
申请日：2022-02-23
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于冷池的飑线强度评估方法，包括步骤Step1.根据位温、水汽以及各类水凝物物理量计算扰动位温密度；Step2.基于等高面浮力计算方法，利用扰动位温密度求等高面浮力，并判断冷池边界，计算冷池强度；Step3.利用主成分分析法，结合冷池强度、地面风速、地面变压、地面变温、模拟雷达回波综合计算分析飑线强度；Step4.根据步骤Step3得到的飑线强度分析整体飑线强度，完成对整体飑线强度的评估；通过考虑不同天气要素以及不同气象要素之间具有相关性对飑线强弱的影响，来计算飑线强度，并综合评价飑线强度，给飑线的预报以及气象部门发布紧急预案提供技术支撑，具有鲁棒性好、计算结果准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN113032510B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110360971.7
申请日：2021-04-02
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F16/29 , G06F16/245
摘要： 本发明涉及集合预报技术领域。本发明针对现有LBGM法中局地范围内的格点对调整系数的贡献权重相等，忽视了局地范围内格点之间的差异性问题，提供一种基于LBGM的扰动生成方法，通过引入局地半径，以有限区域内的每个格点为中心，划定对应的局地范围，通过高斯函数计算局地范围内周围格点对中心格点的高斯权重，从而得到中心格点的预报均方根误差，确定扰动公式；其中，通过高斯函数计算局地范围内周围格点对中心格点的高斯权重。在原有LBGM方法的基础上，提出高斯权重来更精细地表示局地范围内格点间的相关性，从而提高对流可分辨尺度集合预报的有效性。
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公开(公告)号：CN113032510A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110360971.7
申请日：2021-04-02
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F16/29 , G06F16/245
摘要： 本发明涉及集合预报技术领域。本发明针对现有LBGM法中局地范围内的格点对调整系数的贡献权重相等，忽视了局地范围内格点之间的差异性问题，提供一种基于LBGM的扰动生成方法，通过引入局地半径，以有限区域内的每个格点为中心，划定对应的局地范围，通过高斯函数计算局地范围内周围格点对中心格点的高斯权重，从而得到中心格点的预报均方根误差，确定扰动公式；其中，通过高斯函数计算局地范围内周围格点对中心格点的高斯权重。在原有LBGM方法的基础上，提出高斯权重来更精细地表示局地范围内格点间的相关性，从而提高对流可分辨尺度集合预报的有效性。
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公开(公告)号：CN110659448A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910885433.2
申请日：2019-09-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种非正交集合预报初值扰动算法，具体涉及集合预报初值扰动算法领域，具体算法步骤如下：S1、对于某一给定时刻t0，在数值模式初始分析场上叠加一个小扰动；S2、模式同时向前积分受扰初始场和未扰动初始场至t1时刻；S3、用t1时刻得到的扰动预报减去控制预报；S4、适时缩放上一步所获取的输出模，使之按照某一范数与初始扰动一致；S5、把缩放后的扰动，即输入模叠加到t1时刻分析值上；S6、重复S2-S5之间的步骤。本发明在于专门针对高分辨率或对流尺度的天气系统集合预报，从理论设计上看它能够充分地考虑下垫面气象要素不均匀、集合预报扰动增长的空间局地性和独立性，具有一定的原创性。
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