[發明專利]一種雷暴預警系統及方法

在審

• 申請號: 202010690956.4
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111897030A
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 王海濤;陶漢濤;張磊;方玉河;李健;王釗;許遠根;陳揚;林卿;陳玥;姜志博;吳大偉;李旺;王宇;白冰潔
• 申請（專利權）人: 國網電力科學研究院有限公司;國網電力科學研究院武漢南瑞有限責任公司
• 主分類號: G01W1/02
• 分類號: G01W1/02;G01W1/10;G01S13/95;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 潘杰

1.一種雷暴預警系統，其特征在于：所述系統包括雷暴短臨預報模塊、雷暴潛勢預報模塊、雷暴實時監測模塊、用戶管理模塊以及雷暴預報預警可視化模塊；所述雷暴短臨預報模塊、雷暴潛勢預報模塊、雷暴實時監測模塊、用戶管理模塊以及雷暴預報預警可視化模塊均分為數據來源層、原始數據層、數據存儲層、計算層和應用服務層。

2.根據權利要求1所述的一種雷暴預警系統，其特征在于：

所述數據來源層：用于采集CIMISS系統、數值預報產品源和電網內部的數據；

所述原始數據層：用于匯集和處理各類氣象觀測預報數據以及雷達數據、自動站數據、數值預報產品數據、電網內網采集數據；

所述數據存儲層：用于對解碼處理后的數據進行標準化存儲，包括文件存儲和結構化數據庫，便于上層計算和應用開發；

所述計算層：用于對大風天氣過程短臨預報各類產品算法分析，包含臺窄帶回波識別颮線風、光流法預測和數值產品預報強風算法；

所述應用層：面向業務人員操作和使用，包含數據讀取顯示功能模塊、基于在線監測數據分析的短臨颮線風預報模塊、基于在線監測數據分析的強風預報模塊、預報預警Web可視化模塊。

3.根據權利要求2所述的一種雷暴預警系統，其特征在于：所述

數據來源層：包括強對流數據、氣象六要素數據、短臨預報基礎數據、潛勢預報基礎數據、雷達數據、內網TXT格式雷電數據；

原始數據層：對匯集的氣象數據進行解碼，轉換格式，提取相關信息等，為潛勢預報及短臨預報提供基礎；氣象部門的數據解碼類型包括TAC格式解碼、BUFR格式解碼、GRIB格式解碼和NetCDF格式解碼；

數據存儲層：采集到各類數據以及進行數據解碼之后，需要對已經解碼的數據進行格式轉換；包括投影變換、數據壓縮和數據轉換。

4.一種雷暴預警方法，其特征在于：所述預警方法具體按以下步驟執行：

S1：從EC全球預報模式和華東區域預報模式中獲取指定網格范圍內基礎氣象參數：從EC中獲得72小時預報，逐3小時的各氣壓層的溫度、濕度、露點以及渦度變量，獲得地面的對流降水、非對流降水以及對流有效位能變量，從華東模式中獲得雷達反射率等變量，將這些變量分目錄分批次保存為nc格式；

S2:基于基礎氣象參數，計算其他與雷電直接相關的高階氣象參數,利用所述基礎氣象變量，通過算法處理并獲得A指數、K指數、沙氏指數以及強天氣威脅指數高階氣象參數，將這些變量分目錄分批次保存為nc格式；

S3:觀測的雷電定位數據，處理為指定預報區域的網格化數據：雷電定位數據本身是站點數據,為了與格點化的氣象要素相匹配，利用格點化方法，將其轉變為與氣象要素有著一樣經緯度區間、一樣分辨率的網格化雷電數據；

S4:利用隨機森林，計算每個氣象參數與雷電的相關程度，選取與雷電數據最相關的數個氣象參數：使用隨機森林來判斷特征的重要性的時候，不需要考慮特征是否是線性可分的，也不需要對特征做歸一化或者標準化處理；

S5:分時段、分預報時次，并利用分布式Gradient Boosting的XGBoost算法，建立滾動更新的多時次預報模型；

S6:利用建立好的模型，基于氣象參數，預測未來72小時的雷電空間分布與發生概率。