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一种短时强降水预报方法及计算机设备和存储介质

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摘要

一种短时强降水预报方法，其包括：通过深度学习将各雷达站点的雷达图像拼接扩展为全域雷达图像；对所述全域雷达图像进行去噪声处理从而生成去噪全域雷达图像；基于泰勒冻结假设和尺度不变的特征变换SIFT描述子，对去噪全域雷达图像进行云团运动轨迹跟踪计算；以及将去噪全域雷达图像输入预先建立的雷达反射因子降水关系模型得到雷达定量降水分布图以预测强降水云团的强降水量，其中，所述雷达反射因子降水关系模型是基于雷达和降水的相同时间段历史数据构建的。本发明通过雷达图像拼接，提高云团路径的预测准确度；通过构建雷达反射率因子降水强度关系模型进而提高对降水量的预测准确度；从而解决短时强降水预报时效短的问题。

著录项

公开/公告号CN114898206A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-08-12

原文格式PDF
申请/专利权人中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;
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申请/专利号CN202210345759.8
发明设计人甄妍;靳双龙;王勃;刘晓琳;胡菊;宋宗朋;郭于阳;马振强;滑申冰;张艾虎;
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申请日2022-03-31
分类号G06V20/10(2022.01);G06V10/30(2022.01);G06V10/46(2022.01);G06V10/82(2022.01);G06Q10/04(2012.01);G06Q50/26(2012.01);G06N3/08(2006.01);
代理机构北京安博达知识产权代理有限公司 11271;
代理人徐国文
地址 100192 北京市海淀区清河小营东路15号
入库时间 2023-06-19 16:20:42

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