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申请/专利权人：湖南省气象台;中国气象科学研究院;南京气象科技创新研究院
摘要：本发明公开了一种针对强对流天气的气象预报方法及系统，属于气象预报技术领域，所述方法包括获取历史多源数据，所述历史多源数据为从多个来源收集和整合的气象相关数据；对预处理后的历史多源数据进行划分，分别输入至预先构建的多种深度学习模型中进行训练；应用训练好的深度学习模型进行气象预报，并输出预报结果，本发明能够实现0‑12小时短时强降水和雷暴大风的客观预报。
主权项：1.一种针对强对流天气的气象预报方法，其特征在于，包括：获取实时多源数据，输入到预先训练好的多种深度学习模型，输出预报结果；所述训练好的多种深度学习模型的训练过程，包括：获取历史多源数据，所述历史多源数据为从多个来源收集和整合的气象相关数据；对历史多源数据进行进行预处理；对预处理后的历史多源数据进行划分，分别输入至预先构建的多种深度学习模型中进行训练，得到训练好的多种深度学习模型；所述多种深度学习模型的构建方法，包括：构建0-2小时的预报模型，所述0-2小时的预报模型包括：基于SEResUNet深度神经网络的雷暴大风预报模型和基于U2Net深度神经网络与PhyDnet深度神经网络的短时强降水预报模型；构建2-12小时的预报模型，所述2-12小时的预报模型包括：基于StaRSU深度神经网络的雷暴大风落区预报模型和短时强降水落区预报模型；所述对预处理后的历史多源数据进行划分，分别输入至预先构建的多种深度学习模型中进行训练，包括：对于0-2小时的预报模型，从实况观测数据中提取临近实况数据，通过临近实况数据对0-2小时的预报模型进行训练；对于2-12小时的预报模型，则利用CMA-GD模式的预报数据、多普勒天气雷达以及区域自动站的实况观测数据作为输入数据，通过多源特征融合对2-12小时的预报模型进行训练。
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权利要求：
百度查询： 湖南省气象台 中国气象科学研究院 南京气象科技创新研究院 一种针对强对流天气的气象预报方法及系统
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