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摘要：本发明公开了第三极区域气候变化监测大数据方法和应用平台，涉及气候数据管理技术领域，该方法包括：采集地面观测站和卫星遥感数据的实时数据，获得多源气候数据；获得第三极区域的地形特征；对多源气候数据进行加权融合，生成气候监测数据；对异常数据进行修正，生成修正数据；利用气候变化预测模型进行修正数据的气候变化预测，生成预测气候变化结果；将预测气候变化结果通过可视化窗口展示，并生成气候报告。解决了现有气候监测管理存在的难以精准、全面地捕捉第三极区域多源数据的细微差异和动态演变，进而导致气候变化预测的精准性及可靠性不足的技术问题，达到了提高第三极区域气候变化预测的准确性和可靠性的技术效果。

主权项：1.第三极区域气候变化监测大数据方法，其特征在于，包括：采集地面观测站和卫星遥感数据的实时数据，获得多源气候数据；提取第三极区域内不同区域的高程信息、坡度信息和地貌信息，获得所述第三极区域的地形特征；基于所述地形特征的数据融合策略对所述多源气候数据进行加权融合，生成气候监测数据；对所述气候监测数据进行实时质量评估，获得异常数据，利用邻域站点数据和历史气候监测数据对所述异常数据进行修正，生成修正数据，包括：设置质量评估指标体系，所述质量评估指标体系包括数据完整性指标、时空一致性指标和异常值检测指标；基于所述质量评估指标体系对所述气候监测数据进行实时监控，识别所述异常数据；利用基于所述历史气候监测数据构建的气候监测模型进行所述异常数据的分析，获得异常分析结果；通过所述邻域站点数据按照所述异常分析结果对所述异常数据进行修正，生成所述修正数据；利用气候变化预测模型进行所述修正数据的气候变化预测，生成预测气候变化结果，包括：根据历史修正数据提取历史气候变化数据、历史冰川退缩数据和历史冻土解冻数据；基于所述历史气候变化数据、历史冰川退缩数据和历史冻土解冻数据对深度学习模型进行训练与反馈训练，生成所述气候变化预测模型，其中，所述气候变化预测模型包括第一预测模型和第二预测模型；将所述修正数据输入所述第一预测模型，获得冰川退缩预测数据和冻土解冻预测数据，将所述冰川退缩预测数据和冻土解冻预测数据输入所述第二预测模型；将通过所述第二预测模型获得的预测温度参数、预测降水参数、预测风速参数和预测积雪深度参数添加至所述预测气候变化结果；将所述预测气候变化结果通过可视化窗口展示，并生成气候报告。

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