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一种强对流预报中强对流潜在落区预测方法及系统

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本发明属于大风预测技术领域，公开一种基于数值模式多源资料融合的强对流大风潜在落区预测方法及系统，采集10年以上强对流大风样本的训练集，利用机器学习方法建立强对流大风潜势预测模型，进一步利用机器学习方法优化强对流大风潜势预测模型，建立数值模式逐小时物理量预报产品与强对流大风实况的逻辑统计关系，用空间邻域法进行空间匹配，采用TS评分最优法提取逐月物理量组合阈值，再用多要素分级配料法可以将12小时内强对流潜在落区分割到逐小时，最终得到强对流大风概率预报产品。本发明对现有强对流大风的预测技术有所突破，并且通过动态学习可持续优化，大幅度提升强对流大风的预报准确率和预警提前量，显著提高强对流大风的预测能力。

著录项

公开/公告号CN115392584A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-11-25

原文格式PDF
申请/专利权人浙江省气象台;
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申请/专利号CN202211102588.2
发明设计人李文娟;罗玲;黄旋旋;彭霞云;罗然;张智察;
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申请日2022-09-09
分类号G06Q10/04;G06N20/20;G06Q50/26;G06N5/00;G06K9/62;
代理机构北京金智普华知识产权代理有限公司;
代理人张晓博
地址 310021 浙江省杭州市滨江区长河街道国慷街256号浙江省气象防灾减灾中心
入库时间 2023-06-19 17:45:13

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2022-11-25

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发明专利申请公布

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