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公开(公告)号：CN119917865A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510414507.X
申请日：2025-04-03
Applicant: 北京城市气象研究院
IPC: G06F18/214 , G06F17/18 , G06F30/20 , G06F119/02 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于静止卫星的城市地表热存储估算方法，包括以下步骤：基于多种卫星遥感数据，构建数据集；基于数据集，结合地表温度变化规律，估算城市地表热惯量；基于逐小时地表温度和估计地表热惯量，获取逐小时城市尺度的地表热存储。本发明公开的基于静止卫星的城市地表热存储估算方法，可获取逐小时、大尺度的城市区域地表热存储，弥补了地面观测范围有限，而数值模拟误差较大的不足。
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公开(公告)号：CN118916664B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411414740.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 北京城市气象研究院
Inventor： 王在文
Abstract: 本发明公开了一种基于格点近地面气温和风速的时空临域法订正测算方法。该方法包括以下步骤：获取预报量及其对应的预报因子的历史样本数据集；通过时间和空间上的分类和初步筛选，选择与当前预报相似的历史样本；计算各预报因子的归一化值，消除因子间的量纲差异；计算当前预报与历史样本之间的时空距离，选取距离最小的若干历史样本，并根据这些样本的分析值进行加权平均，生成最终的订正测算值；对订正测算结果进行检验，并优化权重配置模型；在极端天气情况下，使用七日偏差订正法替代时空临域订正。该方法能有效提高数值预报中近地面气温风速预报的精确度，减小计算量，有效提升近地面格点气温风速的预报测算精度。
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公开(公告)号：CN118863133A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410865350.8
申请日：2024-07-01
Applicant: 北京城市气象研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G01W1/10 , G06F18/15 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于观测扰动的对流尺度集合预报方法及系统，包括获取观测数据和全球集合数据，对观测数据进行预处理；对全球集合数据进行动力降尺度得到区域集合数据，根据区域集合数据得到研究区域的初值、侧边界和背景场；对观测数据进行扰动，获得扰动观测数据，采用集合资料同化生成初值分析场，并更新侧边界；对数值预报模式的物理过程进行扰动，基于初值分析场和侧边界使集合成员并行模式积分；根据模式积分获得集合预报结果，基于集合预报结果生成集合预报产品。本发明通过综合多源数据和先进的同化技术，显著提升了对流尺度集合预报的准确性和实用性，为气象灾害风险预测和管理提供了强有力的决策支持。
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公开(公告)号：CN115267787B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210983880.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 北京城市气象研究院
Abstract: 本发明公开了一种天气雷达定量降雪的估测方法，先建立不同降雪粒子类型的散射截面数据库；利用地面雨滴谱仪收集粒子谱数据，计算采样时间段内的降雪率和等效雷达反射率，拟合出每种粒子类型的Ze‑S关系(Ze＝aSb)；使用雨滴谱仪和雷达同步观测，将雷达观测的反射率和雨滴谱仪的等效雷达反射率对比，确定该采样时间内的降雪粒子类型；根据所确定的降雪粒子类型，使用对应的Ze‑S关系来估算地面降雪率。本发明考虑了降雪过程粒子谱和雪花类型的变化，根据雪花类型建立不同粒子类型的Ze‑S关系，再根据所确定的降雪粒子类型选择对应的Ze‑S关系进行估测，所得到的地面降雪率结果更为精准和可靠，进一步提高对降雪天气的监测预报的准确性。
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公开(公告)号：CN118536806A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410596051.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京城市气象研究院 , 北京市气象台(北京区域中心气象台、北京市决策气象服务中心)
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于量化模型的大风气象灾害风险预测方法及系统，包括获取历史数据，包括地理位置、环境数据、气象数据和灾害数据，地理位置包括纬度、经度和海拔，环境数据包括植被指数和地形类型，气象数据包括风速、气压和温度；对地理位置和灾害数据进行分类得到风险区域，根据风险区域得到第一数据，基于环境数据和灾害数据的关联度得到第二数据；融合第一数据和第二数据得到动态的风险评分，根据风险评分、气象数据和灾害数据建立风险预测模型；将待预测数据输入风险预测模型得到预测结果。本发明通过量化模型为大风气象灾害的风险预测和管理提供了一种更为科学、高效的决策支持工具。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118519118A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410971399.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 北京城市气象研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于瓦片分区Z和KDP联合定量降水估测方法，对待估测地区内开展反射率三维组网；对所述待估测地区进行瓦片分区，使得所述待估测地区的网格中至少覆盖5个以上的雨量站，得到自动站5min观测值；通过所述雷达反射率因子和自动站5min观测值对瓦片分区的各个瓦片进行关系式拟合得到各个瓦片降水关系的A和b系数；对所述关系式进行判别后得到区域数据,当瓦片中的dBZ均值大于35dBZ和KDP均值大于0.15°/km时，使用R（KDP）估测雨量；瓦片分区拟合处理后，对瓦片四周连接的区域数据进行滑动平均处理后输出估测结果。本发明采用网格细分的方式开展针对降水估测的关系式R（Z）‑R（KDP）联合估测降水算法，可在短时间内更好的反应该瓦片实际降水量。
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公开(公告)号：CN118259377A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410693649.X
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京城市气象研究院
IPC: G01W1/10 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本申请提供了一种暴雨雨型识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将待测区域原始降雨量分别转化到预设的时间序列上，得到每场历史暴雨事件在时间序列中各个时间子段对应的转化降雨量；根据所有转化降雨量对任一参考降雨量的扩散信息量，计算得到各个参考降雨量的扩散信息总量；根据参考降雨量的扩散信息总量和参考降雨量，计算得到各个参考降雨量的超越信息量；扩散信息总量和超越信息量用于确定重现期在时间序列的第一分布关系；第一分布关系用于构建暴雨雨型，对待测区域进行风险管理模拟。本申请通过考虑暴雨信息的扩散，克服历史暴雨事件不足的问题，能够得到更加准确的暴雨雨型，为城市内涝灾害模拟和暴雨灾害防范提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN118244387A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410671438.6
申请日：2024-05-28
Applicant: 北京城市气象研究院
Abstract: 发明公开了一种基于瓦片分区的雷达反射率因子组网定量降水估测方法，包括对待估测地区内的X波段双偏振雷达和S波段双偏振雷达开展反射率三维组网得到雷达反射率因子；对所述待估测地区进行瓦片分区，使得所述待估测地区的网格中至少覆盖5个以上的雨量站，得到自动站5min观测值；通过所述雷达反射率因子和自动站5min观测值对瓦片分区的各个瓦片进行关系式拟合得到各个瓦片降水关系的A和b系数；对所述关系式进行判别后得到区域数据,对瓦片四周连接的区域数据进行滑动平均处理后输出估测结果；本发明通过将区域划分为多个细小的网格瓦片，利用与降水估测公式精确地反映出每个瓦片区域的实际降水情况。
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公开(公告)号：CN116931125A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310890586.2
申请日：2023-07-19
Applicant: 北京城市气象研究院
IPC: G01W1/10 , G01W1/02 , G06F18/25 , G06F18/211 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多源探测和机器学习的高分辨率天气预报方法，收集多个数据源的气象探测数据，对所述气象探测数据进行预处理；对多个数据源的所述气象探测数据进行相关特征提取和选择，筛选出所述相关特征；对提取的所述相关特征进行相关性分析和复杂地形降尺度分析，通过观测订正加权法利用多源数据的信息将来自不同所述气象探测数据的相关特征进行融合得到网格化的高分辨率格点融合数据；将采用卷积神经网络算法对所述融合数据进行训练优化构建机器学习预报模型；选择最优所述机器学习预报模型引入多源探测数据、格点分析数据、模式预报数据和地理信息数据对未来天气进行预测。本发明通过融合不同时空分辨率、不同覆盖范围的温度、湿度、风场等数据，经过多源实测资料的数据融合和机器学习订正，为天气预报提供重要信息，增强气象数据的可利用性。
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公开(公告)号：CN114723120B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210330726.6
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京城市气象研究院
Abstract: 本申请公开了一种近地面风速预报方法以及装置。所述近地面风速预报方法包括：获取待预测站点的高度信息；根据所述待预测站点的高度信息获取该待预测站点的高度信息所对应的零平面位移修正因子；获取待预测站点获取的风速参数信息；根据所述风速参数信息以及所述零平面位移修正因子分别获取东西向风速预测信息以及南北向风速预测信息；根据所述东西向风速以及所述南北向风速信息获取全风速预测信息。本申请的近地面风速预报方法充分考虑了地面建筑物或植被带来的零平面位移对于风速的影响，通过以上方法的改进所预测的风速信息相对于现有技术提高效果高达26％以上。
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