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申请/专利权人：中国气象科学研究院

摘要：本发明公开一种利用误差特征的闪电短时预报方法。利用误差特征提取深度学习模型挖掘闪电监测数据以及数值天气预报模式产品格点数据之间的误差特征，将误差特征与初始闪电预报结果进行结合，利用不同空间格点共享的注意力权重模块优化初始闪电预报结果，从而提高闪电预报能力。本发明提供的利用误差特征的闪电短时预报方法基于闪电监测数据与数值天气预报模式产品格点数据在起报时刻之前的时序重叠性，挖掘数值天气预报模式产品格点数据与闪电监测数据之间的误差特征，利用误差特征对预报模型的初始预报结果进行优化，提高了集成预报性能，对闪电预报的能力显著增强。

主权项：1.一种利用误差特征的闪电短时预报方法，其特征在于，包括：S1：确定起报时刻t0，收集起报时刻t0之前T0时间段以内的闪电监测数据并对其进行格点化处理，得到第一网格数据，收集起报时刻t0之前T0时间段以内的数值天气预报模式产品格点数据，得到第二网格数据，其中，第一网格数据与第二网格数据在空间上对齐；S2：确定待预测时间段t0～t0+T1，收集待预测时间段t0～t0+T1以内的数值天气预报模式产品格点数据，得到第三网格数据；S3：确定预报区域A，获取与预报区域A对应的第一网格数据、第二网格数据以及第三网格数据；S4：将第一网格数据和第三网格数据分别输入至N个基模型中进行计算，得到N个初始闪电预报结果其中N为大于或等于1的整数，i＝1，...，N，如下式： 其中，为第一网格数据，为第三网格数据，第一网格数据对应起报时刻t0之前介于t＝-p时刻至t＝-1时刻之间的p个时刻，第三网格数据对应预测时间段t0～t0+T1以内介于t＝0时刻至t＝T-1时刻之间的T个时刻，fi表示利用第i个基模型进行计算，每个初始闪电预报结果均包括t＝0时刻至t＝T-1时刻之间的T个预报结果，记为S5：将第一网格数据和第二网格数在通道维度上堆叠后进行融合，之后输入一误差特征提取深度学习模型，通过建模和数据挖掘的方式得到误差特征E，如下式： 其中，为第二网格数据，第二网格数据对应起报时刻t0之前介于时刻t＝-p至t＝-1时刻之间的p个时刻，Fusion表示在通道维度上堆叠后进行融合，ViT为误差特征提取深度学习模型；S6：将误差特征E与第i个基模型在第t个时刻的初始闪电预报结果在特征通道层面进行交叉注意力操作，以计算第i个基模型在第t个时刻未解码输出的权重如下式： 其中，t＝0，1，...，T-1，ChannelAttention表示对两个输入在特征通道层面进行交叉注意力操作，D、C分别为初始闪电预报结果的输出空间尺寸；S7：接收N个初始闪电预报结果以及步骤S6获得的第i个基模型在第t个时刻未解码输出的权重将根据集成策略加权并在空间格点维度进行堆叠，之后通过一时段共享的卷积模块产生最终的预报结果如下式： 其中，t＝0，1，...，T-1，SpaceConcat表示在空间格点维度上进行堆叠，Conv表示利用时段共享的卷积模块进行卷积操作。

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