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申请/专利权人：中国科学技术大学

摘要：本发明公开了一种基于变分辨率SCVT网格及机器学习的雷电预测方法，首先获取变分辨率SCVT网格数据并重新定位精细化区域、进行区域裁剪，形成有限区域SCVT网格，对有限区域SCVT网格进行图划分，得到图划分信息文件，然后对有限区域SCVT网格执行气象模拟，并依据图划分信息文件并行运算，获得的气象模拟结果文件转换为多边形几何对象并生成雷电事件标签，然后将生成了雷电事件标签的多边形几何对象其属性表导出作为数据集，对数据集进行机器学习训练，训练后的模型进行预测和SHAP可解释性分析。本发明解决了固定分辨率网格模拟的局限性，优化计算资源，提高模型预测的可解释性，从而对雷电事件的预测和理解更精确。

主权项：1.基于变分辨率SCVT网格及机器学习的雷电预测方法，其特征在于：具体包括有以下步骤：1、获取变分辨率SCVT网格数据并重新定位精细化区域，具体步骤为：获取变分辨率SCVT网格数据后，使用grid_rotate工具将变分辨率SCVT网格数据中高分辨率区域通过平移和逆时针旋转至重点关注区域，从而优化网格定位；2、对重新定位精细化区域后的变分辨率SCVT网格数据进行区域裁剪，形成有限区域SCVT网格，同时生成网格连通性文件；网格连通性文件包含以下信息：a、网格的数量，即优化后的变分辨率SCVT网格数据中总的网格单元总数；b、边的信息：对于每个网格单元，详细描述它与哪些相邻网格单元相连；3、对有限区域SCVT网格进行图划分，得到图划分信息文件；4、采用MPAS-A模式在有限区域SCVT网格进行区域气象模拟，同时依据图划分信息文件并行运算，获得气象模拟结果文件；5、将气象模拟后输出的气象模拟结果文件转换为矢量形式的多边形几何对象并提取机器学习所需的气象属性；6、读取雷电观测数据并转换经纬度坐标为点几何对象，遍历所有多边形几何对象，对每个多边形对象生成雷电事件标签，并将生成了雷电事件标签的多边形几何对象其属性表导出作为数据集；其中，生成了雷电事件标签的多边形几何对象包括内部发生雷电事件的多边形几何对象和内部未发生雷电事件的多边形几何对象；7、对数据集进行分层抽样，得到训练集和测试集，然后对训练集进行机器学习训练，测试集进行测试，得到训练后的模型，最后采用训练后的模型进行预测后，进行SHAP可解释性分析，获得各个气象属性对模型预测结果影响程度的分析结果。

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百度查询： 中国科学技术大学 基于变分辨率SCVT网格及机器学习的雷电预测方法