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公开(公告)号：CN119226742B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411733082.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及数据预测处理技术领域，特别涉及一种基于人工智能和卫星遥感的洪水预报方法及装置，其中，方法包括：根据统计降尺度模型获取长系列气象观测资料；建立流域水文模型，并利用流域水文模型对每一个子流域的初步径流进行模拟；构建每一个子流域的长短时记忆神经网络模型；将长系列气象观测资料分别输入至流域水文模型和长短时记忆神经网络模型；从每一个子流域的重构长系列径流过程中提取出洪水事件，并基于洪水事件建立包括空间属性、气象预报信息和气象‑水文时滞特征的随机森林模型，以预报稀缺资料地区的大尺度洪水。由此，解决了相关技术未能充分利用卫星遥测气象信息，不能解决稀缺资料地区的长系列洪水预报难题的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119226742A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411733082.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及数据预测处理技术领域，特别涉及一种基于人工智能和卫星遥感的洪水预报方法及装置，其中，方法包括：根据统计降尺度模型获取长系列气象观测资料；建立流域水文模型，并利用流域水文模型对每一个子流域的初步径流进行模拟；构建每一个子流域的长短时记忆神经网络模型；将长系列气象观测资料分别输入至流域水文模型和长短时记忆神经网络模型；从每一个子流域的重构长系列径流过程中提取出洪水事件，并基于洪水事件建立包括空间属性、气象预报信息和气象‑水文时滞特征的随机森林模型，以预报稀缺资料地区的大尺度洪水。由此，解决了相关技术未能充分利用卫星遥测气象信息，不能解决稀缺资料地区的长系列洪水预报难题的问题。
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公开(公告)号：CN119202483B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411733114.7
申请日：2024-11-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及数据预测处理技术领域，特别涉及一种极端降水预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标区域的历史大气再分析资料；根据历史大气再分析资料确定目标区域内各格点中极端降水与近地气温的标度系数，并识别标度系数的热力项和动力项；根据历史大气再分析资料预测未来时段的未来气温变化值，基于标度系数的热力项和动力项、以及未来气温变化值预测目标区域内各格点在未来时段的极端降水初始值；基于历史大气再分析资料和极端降水初始值构建涌现约束模型，涌现约束模型输出目标区域在未来时段的极端降水预测结果。由此，解决了相关技术中预测未来极端降水的准确度较低等问题。
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公开(公告)号：CN119202483A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411733114.7
申请日：2024-11-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及数据预测处理技术领域，特别涉及一种极端降水预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标区域的历史大气再分析资料；根据历史大气再分析资料确定目标区域内各格点中极端降水与近地气温的标度系数，并识别标度系数的热力项和动力项；根据历史大气再分析资料预测未来时段的未来气温变化值，基于标度系数的热力项和动力项、以及未来气温变化值预测目标区域内各格点在未来时段的极端降水初始值；基于历史大气再分析资料和极端降水初始值构建涌现约束模型，涌现约束模型输出目标区域在未来时段的极端降水预测结果。由此，解决了相关技术中预测未来极端降水的准确度较低等问题。
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公开(公告)号：CN119204707B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411733059.1
申请日：2024-11-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及数据预测处理技术领域，特别涉及一种基于人工智能和涌现约束的洪水风险预测方法及装置，其中，方法包括：采用预设数字滤波算法分割基流，生成研究流域的地表径流系列；获取流域平均日气温系列，并利用箱元缩放函数将目标研究时段内同日气温‑地表径流组合划分至多个样本容量相同的箱元；分离出流域极端降水标度系数的热力项和动力项；预测热力作用驱动下极端地表径流的初步预测值；根据全球气候模式的数据和预测后的极端地表径流的初步预测值构建涌现约束模型，以预测目标未来热力作用驱动下的洪水风险。由此，解决了相关技术未综合考虑大气热力和动力分离机制，且未考虑涌现约束预测未来热力作用驱动下的洪水风险的问题。
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公开(公告)号：CN119204707A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411733059.1
申请日：2024-11-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及数据预测处理技术领域，特别涉及一种基于人工智能和涌现约束的洪水风险预测方法及装置，其中，方法包括：采用预设数字滤波算法分割基流，生成研究流域的地表径流系列；获取流域平均日气温系列，并利用箱元缩放函数将目标研究时段内同日气温‑地表径流组合划分至多个样本容量相同的箱元；分离出流域极端降水标度系数的热力项和动力项；预测热力作用驱动下极端地表径流的初步预测值；根据全球气候模式的数据和预测后的极端地表径流的初步预测值构建涌现约束模型，以预测目标未来热力作用驱动下的洪水风险。由此，解决了相关技术未综合考虑大气热力和动力分离机制，且未考虑涌现约束预测未来热力作用驱动下的洪水风险的问题。
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