申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892064A

主分类号：G06F18/10

分类号：G06F18/10;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/0464;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种全球气候模型日平均气温降尺度方法、装置及存储器，该方法包括以全球气候模型日平均气温和地形数据为输入，输入至气温降尺度模型中，以降尺度后的日平均气温数据为输出，以日平均气温标签数据为训练真值，对该气温降尺度模型进行训练，得到最优模型；采用训练好的最优模型对任意日的全球气候模型日平均气温进行降尺度模拟。本发明充分考虑了地形因素对气温的影响，引进了DEM地形数据作为辅助变量，并且设计出一个地形融合模块，进一步提取DEM地形特征后与气温数据融合，提升了模型的降尺度性能。

主权项：1.一种全球气候模型日平均气温降尺度方法，其特征在于，包括：获取历史数据集，所述历史数据集包括全球气候模型日平均气温、地形数据和日平均气温标签数据；根据研究区域对所述历史数据集中的数据进行裁剪，并划分训练集；将所述训练集中的全球气候模型日平均气温和地形数据输入至搭建的气温降尺度模型中，以降尺度后的日平均气温数据为输出，以日平均气温标签数据为训练真值，对所述气温降尺度模型进行训练，得到最优模型；所述气温降尺度模型包括多尺度残差模块、上采样模块、地形融合模块和卷积输出模块；所述多尺度残差模块用于对输入的全球气候模型日平均气温数据进行多尺度特征提取，得到温度特征向量；所述上采样模块用于将所述温度特征向量降尺度为与所述日平均气温标签数据相同尺度，所述尺度指气温数据分辨率；所述地形融合模块用于融合所述地形数据和降尺度后的温度特征向量；所述卷积输出模块用于将融合后的数据重构为降尺度的日平均气温数据；采用所述最优模型对任意日的全球气候模型日平均气温进行降尺度模拟。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种全球气候模型日平均气温降尺度方法、装置及存储器

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