申请/专利权人：中科技术物理苏州研究院

申请日：2021-07-16

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN113496104B

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/044;G06N3/08;G01W1/10;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2021.10.29#实质审查的生效;2021.10.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于深度学习的降水预报订正方法及系统，其中，降水预报订正方法包括：对观测降水及模式输出降水预报数据利用时空插值方法进行前处理，以使所述预报数据具有相同的时空分辨率；将分别可表征水汽特征和垂直运动特征的卫星数据输入循环神经网络中提取其时序特征；将具有相同的时空分辨率的所述预报数据、所述时序特征和DEM数据输入卷积神经网络中，并定义卷积神经网络中损失函数的权重因子，经模型训练后订正所述预报数据得到订正降水结果。本发明通过选取适当的深度学习模型，并通过增加上下文信息以及改进权重等着重改进降水空间分布，通过调整损失函数和权重因子，着重订正大量级降水，解决普遍低估大值降水问题。

主权项：1.一种基于深度学习的降水预报订正方法，其特征在于，包括：对观测降水及模式输出降水预报数据利用时空插值方法进行前处理，以使所述预报数据具有相同的时空分辨率；将分别可表征水汽特征和垂直运动特征的卫星数据输入循环神经网络中提取其时序特征；将具有相同的时空分辨率的所述预报数据、所述时序特征和DEM数据输入卷积神经网络中，并定义卷积神经网络中损失函数的权重因子，经模型训练后订正所述预报数据得到订正降水结果；对订正降水结果进行数据检验评估；其中，所述对订正降水结果进行数据检验评估具体包括：通过预定评分策略对订正降水结果的预报能力进行确定性检验评估；通过概率运算对订正降水结果的预报能力进行概率性检验评估；所述预定评分策略包括分别对公正预报率ETS、频率偏差FrequencyBias、命中率POD和假警率FAR进行计算评估，计算公式具体如下： 其中，H表示正确预报的格点数，M表示漏报格点数，F表示空报格点数，C表示正确预报出未存在降水事件格点数；所述通过概率运算对订正降水结果的预报能力进行概率性检验评估具体包括：比较订正降水结果中的集合成员的集合离散度与集合平均的均方根误差后，分析集合离散度误差关系以检验集合成员的离散状态，其中，将记为第i个样本的第n个集合成员的预报值，其中i=1,2,3,…,M；n=1,2,3,…,N；M为总的样本数，N为集合成员数，将记为第i个样本的观测，计算公式具体如下：采用的集合平均为，；均方根误差为，；集合离散度为，；根据命中率和假警率的计算结果绘制受试者工作特征曲线以判断预报技巧；基于BS评分结果进行BSS评分计算以对预报概率和实际发生概率进行比较，其中，将记为样本i的预报概率，将记为样本i实际发生概率，计算公式具体如下：BS评分为，；BSS评分为，。

全文数据：

权利要求：

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