基于强降水识别与数值大气模式驱动的雷达临近预报方法

    公开(公告)号:CN111398964B

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010280214.4

    申请日:2020-04-10

    Abstract: 本发明涉及一种基于强降水识别与数值大气模式驱动的雷达临近预报方法,包括以下步骤:步骤1、基于相态分区的对流核格点识别;步骤2、采用雷达反射率在水平向和垂向的梯度或雷达反射率在水平向和径向的梯度再次识别对流核格点;步骤3、基于三维区域增长法的对流核格点搜索,直至将所有格点搜索完毕;步骤4、所有格点集合确定为对流区;步骤5、持续监测对流核格点并叠加风场信息,确定降雨落区;步骤6、降雨临近预报;本发明提升了强对流区域的识别速度和准确性,提高了强降雨的临近预报精度,将为突发性暴雨洪涝灾害防御提供可靠的技术支撑。

    基于强降水识别与数值大气模式驱动的雷达临近预报方法

    公开(公告)号:CN111398964A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010280214.4

    申请日:2020-04-10

    Abstract: 本发明涉及一种基于强降水识别与数值大气模式驱动的雷达临近预报方法,包括以下步骤:步骤1、基于相态分区的对流核格点识别;步骤2、采用雷达反射率在水平向和垂向的梯度或雷达反射率在水平向和径向的梯度再次识别对流核格点;步骤3、基于三维区域增长法的对流核格点搜索,直至将所有格点搜索完毕;步骤4、所有格点集合确定为对流区;步骤5、持续监测对流核格点并叠加风场信息,确定降雨落区;步骤6、降雨临近预报;本发明提升了强对流区域的识别速度和准确性,提高了强降雨的临近预报精度,将为突发性暴雨洪涝灾害防御提供可靠的技术支撑。

    基于DSS数据库读写的分布式水文模型多场次洪水参数率定方法

    公开(公告)号:CN108021773A

    公开(公告)日:2018-05-11

    申请号:CN201711440083.6

    申请日:2017-12-27

    Abstract: 基于DSS数据库读写的分布式水文模型多场次洪水参数率定方法,属于水文模型参数率定技术领域,步骤为:1)构建多目标遗传算法eNSGA‑II框架用于HEC‑HMS模型的参数多目标优化率定;2)基于参数优化框架,利用JAVA语言将参数种群中的个体写入basin文件以输入模型参数,并在模型运行之后从DSS数据库中提取模拟结果反馈至框架以计算参数个体适应度生成新参数种群,实现模型与参数优化框架的耦合,完成整个参数自动率定过程;3)依据参数物理意义是否符合流域特性等标准,在Pareto解集中选取适宜的参数输入模型,并对模拟结果进行精度评定。本发明突破模型的应用局限性,极大地节省率定时间和人力,有利于模型的推广使用。

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