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申请/专利权人：南京气象科技创新研究院
摘要：本发明涉及大气科学研究领域，具体公开了一种基于多模式集成的灾害性大风空间结构预报改进方法。其包括如下步骤：对预报区域内的观测以及模式预报灾害性大风对象进行识别；分别计算识别出的观测场和模式预报场中灾害性大风对象的属性；将观测场中的灾害性大风对象与模式预报场中的灾害性大风对象进行匹配；并评估观测场与模式预报场中所有灾害性大风对象的整体空间相似度；以观测场与模式预报场中所有灾害性大风对象的空间相似度为权重，构建多模式集成预报模型。本发明通过分析灾害性大风的空间结构特征并改进多模式集成模型权重的计算方法，从而提高灾害性大风空间结构的数值预报技巧。
主权项：1.一种基于多模式集成的灾害性大风空间结构预报改进方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取预报区域内的历史观测资料和模式预报资料，分别识别出观测场和模式预报场中的灾害性大风对象；具体方法为：S11、对原始10m风速场在空间上用卷积半径R进行卷积处理以得到更加连续的风速场，卷积算法为： ；其中，为原始风速场，为卷积场，和为格点坐标；S12、对卷积场进行阈值控制得到掩膜场，即只关心卷积场中风速强度大于等于阈值的区域，阈值控制方法如下： ；S13、将掩膜场的连续区域内的格点赋值为原始10m风速场中相应格点的值即可得到重构场，重构场既保留了每个对象最原始的风速信息，同时也将达到风速阈值值得关注的灾害性大风对象识别出来，即： ；S2、分别计算识别出的观测场和模式预报场中灾害性大风对象的属性；S3、根据计算的灾害性大风对象的属性，将观测场中灾害性大风对象和模式预报场中灾害性大风对象进行匹配，并评估观测场与模式预报场中所有灾害性大风对象的整体空间相似度；S4、以观测场与模式预报场中所有灾害性大风对象的空间相似度为权重，构建多模式集成预报模型，形成预报产品进行灾害性大风预报。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京气象科技创新研究院 基于多模式集成的灾害性大风空间结构预报改进方法
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