本技术提供一种冰雹灾害落区测量装置。所述冰雹灾害落区测量装置包括底板，所述底板的顶部固定安装有支撑架，所述支撑架上固定安装有收集箱，所述收集箱的底部固定安装有至少一个收集管，所述收集管上固定安装有测量机构，所述测量机构用于对冰雹的尺寸进...

本技术公开了一种用于冰雹收集和测量直径的设备，包括支架，所述支架顶端固定连接橡胶通道的进口，所述橡胶通道的出口固定连接固定盘，所述固定盘的下方固定连接下落筒，所述下落筒的一侧设有排出口，所述下落筒的下方固定设有设备箱，通过橡胶通道为击打...

本发明公开了沙尘天气落区预报方法及系统，所述沙尘天气落区预报包括四个时期，分别为训练期、预报期、历史预报效果评估期、最优集成预报；所述训练期包含对沙尘预报数据进行均值集成、权重集成、多元线性回归集成、BP人工神经网络集成，并将各集成拟合...

本发明公开了一种基于语义分割的强对流天气识别和发展预判方法，方法包括数据采集、建立训练标签、数据预处理、数据划分、模型训练、模型评估和强对流天气发展预测。本发明属于自然灾害预测技术领域，具体是指一种基于语义分割的强对流天气识别和发展预判...

本发明公开了一种预报数据产品实时监控平台，包含监控展示模块、统计分析模块、报警提醒模块阈值管理模块、后台管理模块以及展示监控展示模块、统计分析模块、报警提醒模块阈值管理模块、后台管理模块数据信息的前端页面模块；本方案设计和功能设置将追求...

本发明公开了一种气象业务实时监控平台，包括监控源端、监控数据处理端以及监控应用端，所述监控源端、监控数据处理端、监控应用端之间通过云服务器进行数据传输；本发明通过监控源端、监控数据处理端以及监控应用端，能够实现气象业务的统一布局和集中监...

本发明公开了一种综合气象观测数据实时监控报警平台，包括数据实时监控模块、用户管理模块和数据统计分析模块，平台采用面向服务的架构(SOA)，符合Web Service标准的访问接口，Web端遵循HTML5开发规范并与WEB端共享数据接口与...

本发明公开了一种预报员训练系统，系统包括如下模块：资料库管理模块，资料库管理模块能够提供资料库的后续补入以及管理功能；灾害性天气查询统计模块，提供具体站次、时间、量级的数据查询展示功能；常规预报训练模块，常规预报训练模块能够从资料库中随...

本发明公开了一种预报员在线考试系统，包括数据库模块，数据库模块包括题库管理模块以及题目管理模块；试卷管理模块，试卷管理模块可从数据库模块中调取题目并完成组卷；考试管理模块，考试管理模块能够设置并发布考试信息与安排，并创建在线考试，在考试...

本发明公开了一种一体化短时临近预报预警系统：包括数据采集模块、数据监测模块、数据中心模块以及应用层模块；本发明通过短临预警技术的智能集成，对暴雨和强对流等灾害性天气落区智能识别，基于三维地理信息的监测预警功能，预警信号自动触发及智能发布...

本发明公开了一种多模式降水预报及实时动态检验评估系统，包括基于系统架构设计的降水预报场模块、落区检验模块、最优模式推荐模块、效果展示模块。本发明与现有技术相比的优点在于：实现了基于实况降水频率订正和多模式概率匹配订正降水客观预报；开发了...

本发明公开了一种用于飞行的气象监测预报及管理系统，包括基于软件架构设计的数据服务层、业务逻辑层和应用表现层，数据服务层包括专题数据模块和业务数据模块，专题数据模块基于TCP/IP的信道与IDC相连，下载DOM、DLG、矢量数据和专题数据...

本发明公开了一种智能化气象要素查询平台，包括系统架构、业务产品库、数据库、业务产品加工及查询模块、基础数据产品绘图模块，系统架构以springboot2.x+vue3.0为主，结合Python3为辅组成，通过Java技术实现后台数据处理...

本发明公开了一种用于天气预报的一体化智能网格预报业务系统，包括基于系统架构设计的综合检测模块、智能网格预报模块、预报制作模块、雨情快报制作模块、检验评估模块、智能展示模块、决策服务模块、数据管理平台、预报员行为分析模块。本发明与现有技术...

本发明公开了一种基于机器学习算法的短期定量降水预报方法，包括支撑体系、技术架构、开发模式、地理信息系统支撑架构、总体算法、预报模型和降水预报分区及检验，支撑体系通过软件架构设计，包括基础网络环境、支撑平台、应用系统、安全系统和运行保障中...

本发明公开了一种基于集合预报和要素叠套法的强对流天气概率预报方法，具体包括以下步骤：获取EC集合预报中的成员与实况数据，对获取的数据进行质量控制得到强对流预报的多种物理量参数，然后进行统计分析其对流分布特征，得到短时强降水和冰雹阈值指标...

本发明公开了一种基于人工智能算法的强对流天气短时临近识别方法，包括以下步骤：S1、获取检测数据；S2、对获取的各类检测数据进行数据清洗、质量控制；S3、对数据按比例划分成训练集和测试集；S4、将数据输入到LightGBM算法中，建立算法...