[发明专利]一种基于多源观测数据的对流天气临近预报方法及装置

权利要求书

1.一种基于多源观测数据的对流天气临近预报方法，其特征在于，包括：

获取预处理的对流天气的多源观测数据；

根据所述多源观测数据和预先训练过的预报模型，获取反映所述对流天气随时间和空间范围实时变化的生消演变特征；

所述预报模型的预先训练，包括：

获取历史数据；所述历史数据包括预报区域内的预设时间序列对应的多源观测历史数据和对流天气现象观测历史数据；

格点化处理所述多源观测历史数据和所述对流天气现象观测历史数据；并采用格点化处理后的对流天气现象观测历史数据标记格点化处理后的多源观测历史数据，以建立训练样本集和测试样本集；

利用所述训练样本集和所述测试样本集对所述预报模型进行训练，以获得训练过的预报模型；

所述生消演变特征包括反映所述对流天气随时间变化的时间演变特征和反映所述对流天气随空间范围变化的空间范围特征；相应的，所述方法还包括：

在所述预设时间序列中截取目标时间序列；其中，所述目标时间序列是以对流天气事件发生时刻为基准，每间隔一个预报周期依次向所述发生时刻之前获取的Tn次多源观测历史数据；所述对流天气事件的发生是根据所述对流天气现象观测历史数据确定的；

提取与所述目标时间序列对应的标记的多源观测历史数据的相关特征作为所述时间演变特征；

在所述预报区域内获取所述对流天气事件发生所在格点周围的N×N个格点，并提取N×N个格点对应的空间范围内的标记的多源观测历史数据的相关特征作为所述空间范围特征；其中，所述N的数值是根据每个格点的预设分辨率、所述目标时间序列对应的序列长度和预设对流移动速度计算得到的；

根据所述生消演变特征和所述预报模型，获取所述对流天气的临近预报结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源观测数据包括卫星多通道探测数据、多普勒天气雷达数据、自动气象站观测数据和闪电定位数据中的至少两种，其中：

所述卫星多通道探测数据用于观测对流初生的相关特征；

所述多普勒天气雷达数据用于观测对流生消演变的结构的相关特征；

所述自动气象站观测数据用于观测对流生消演变的环境场的相关特征；

所述闪电定位数据用于观测对流云放电活动的相关特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预报模型为三维卷积神经网络，以提取对流天气在时间和空间维度上演变规律。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述三维卷积神经网络包括卷积层、池化层、全连接层和Softmax分类器。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述临近预报结果为通过Softmax分类器输出的分类概率值。