[發明專利]基于三維雷達回波的降水預測方法、裝置、電子設備、存儲介質

在審

• 申請號: 202011555815.8
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112782699A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 張國平;高金兵;王闊音;惠建忠;王曙東;匡秋明
• 申請（專利權）人: 中國氣象局公共氣象服務中心（國家預警信息發布中心）
• 主分類號: G01S13/95
• 分類號: G01S13/95;G01S7/41;G01W1/10
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 李強

1.一種基于三維雷達回波的降水預測方法，其特征在于，包括：

將實時采集的三維雷達回波輸入已訓練的雨強預測網絡，獲得所述雨強預測網絡輸出的預測降雨量；

基于與連續區域的三維雷達回波對應的預測降雨量，構建預測雨強矩陣；

根據前一時次的歷史三維雷達回波和所述三維雷達回波，計算所述三維雷達回波的運動矢量；

依據所述運動矢量對所述預測雨強矩陣進行外推處理，獲得降雨預報數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述三維雷達回波輸入所述雨強預測網絡之前，所述方法還包括：

依據采集所述三維雷達回波的時間信息，查找預設的網絡信息表，獲得與所述時間信息匹配的網絡信息表項；

將查找到的網絡信息表項對應的雨強預測網絡，作為待輸入所述三維雷達回波的雨強預測網絡。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述雨強預測網絡包括多個雨強預測子網絡；

所述將實時采集的三維雷達回波輸入已訓練的雨強預測網絡，獲得所述雨強預測網絡輸出的預測降雨量，包括：

將所述三維雷達回波分別輸入每一雨強預測子網絡，獲得所述雨強預測子網絡輸出的子預測降水量；

依據融合模型對多個子預測降水量進行融合處理，得到所述預測降水量。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述雨強預測子網絡通過如下方式訓練得到：

將樣本數據集中的樣本數據輸入機器學習算法，獲得所述機器學習算法輸出的樣本預測降雨量；其中，所述樣本數據為歷史三維雷達回波，所述樣本數據標注實際降雨量；

基于所述樣本預測降雨量與所述實際降雨量之間的差異，對所述機器學習算法的網絡參數進行調整；

重復上述過程，直至所述機器學習算法收斂，得到雨強預測子網絡。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在訓練得到所述雨強預測網絡中的多個雨強預測子網絡之后，所述方法還包括：

將樣本數據分別輸入每一雨強預測子網絡，得到每一雨強預測子網絡輸出的樣本預測降雨量；

依據與每一雨強預測子網絡對應的樣本預測降雨量和所述樣本數據對應的實際降雨量，擬合得到所述融合模型。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在將所述樣本數據輸入所述機器學習算法之前，所述方法還包括：

獲取大量歷史三維雷達回波以及對應于所述歷史三維雷達回波的實際降雨量；

依據所述歷史三維雷達回波的采集時間與預設的時間段信息，將所述歷史三維雷達回波進行劃分，得到對應于多個時間段信息的歷史三維雷達回波；

將與多個時間段信息對應的歷史三維雷達回波作為樣本數據，放入與所述時間段信息對應的樣本數據集；其中，所述樣本數據的標簽為所述實際降雨量。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在將所述歷史三維雷達回波進行劃分之前，所述方法還包括：

依據預設的多個降雨量等級將與實際降雨量對應的歷史三維雷達回波進行劃分，得到與每一降雨量等級對應的歷史三維雷達回波；

判斷是否存在任一降雨量等級的歷史三維雷達回波的數量，占所述歷史三維雷達回波總數量的比值小于預設比值閾值；

如果是，對所述降雨量等級的歷史三維雷達回波進行重采樣處理，增加所述降雨量等級對應的歷史三維雷達回波的數量。

8.一種基于三維雷達回波的降水預測裝置，其特征在于，包括：

輸入模塊，用于將實時采集的三維雷達回波輸入已訓練的雨強預測網絡，獲得所述雨強預測網絡輸出的預測降雨量；

構建模塊，用于基于與連續區域的三維雷達回波對應的預測降雨量，構建預測雨強矩陣；

計算模塊，用于根據前一時次的歷史三維雷達回波和所述三維雷達回波，計算所述三維雷達回波的運動矢量；

外推模塊，用于依據所述運動矢量對所述預測雨強矩陣進行外推處理，獲得降雨預報數據。