一种气旋预测方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种气旋预测方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：融合多种气候模式的环境场，建立历史集成环境场；不同所述气候模式对应的分辨率和/或气候参数权重不同；基于历史气旋数据及所述历史集成环境场进行训练，生成目标预测模型；基于所述目标预测模型和目标时段的环境场，预测所述目标时段的气旋数据。本发明专利技术通过融合多种气候模式的环境场，建立集成环境场，在此基础上，基于历史气旋数据对集成环境场进行训练，进而基于训练后的集成环境场实现对未来时段的气旋数据进行预测，降低了单个气候模式存在的局限性和偶然误差，确保了对未来时段的气旋数据的预测精度。确保了对未来时段的气旋数据的预测精度。确保了对未来时段的气旋数据的预测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种气旋预测方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及海洋气象预报技
，具体而言，涉及一种气旋预测方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]热带气旋是一种伴随着强风、强降雨和风暴潮灾害的中尺度极端天气现象，每年给全世界沿海地区造成严重的人员与经济损失，因此开展台风气候下的极值风速估计对解决结构设计问题具有实际的工程意义及经济价值。此外，刚刚过去的21世纪前20年已经成为自工业革命以来全球最热的时期，温室效应等引起的全球气候变暖已经导致强热带气旋等极端天气事件的发生频率和强度都出现了明显的改变。因此，更为准确地评估沿海城市的热带气旋极值风速与风灾风险，并在气候变化条件下对台风强度演化开展前瞻性研究，将成为未来沿海地区台风防灾减灾工作的重要依托。
[0003]各国气象机构采用的中尺度气象模型能对单个气旋的路径和强度做出较为准确的预测，但是超算占用的计算资源大，同时也难以预测年代际尺度范围的气旋活动变化，而更大尺度的大气环流模式由于精度的限制难以精确模拟出台风活动。为此，结合工程领域的统计动力学台风路径模型及台风强度模型，以及气象领域的大尺度环境场模拟数据，能为气旋研究带来更为切实的手段以及更为宏观的视角。因此，如何利用各种气候模式的优点实现对热带气旋年代际尺度活动的合理预测成为了本领域的研究重点。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种气旋预测方法、装置、设备和存储介质。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种气旋预测法，所述方法包括：融合多种气候模式的环境场，建立历史集成环境场；不同所述气候模式对应的分辨率和/或气候参数权重不同；基于历史气旋数据及所述历史集成环境场进行训练，生成目标预测模型；基于所述目标预测模型和目标时段的环境场，预测所述目标时段的气旋数据。
[0006]优选的，所述融合多种气候模式的环境场，建立历史集成环境场，包括：采用三维线性插值将同一时刻的不同所述气候模式对应的网格精度统一为相同的空间精度；将相同空间精度的多个所述环境场进行融合，建立集成环境场。
[0007]优选的，所述融合多种气候模式的环境场，建立历史集成环境场，包括：基于每种所述气候模式对应的待测气旋在所在海域的模拟精度，确定每种所述气候模式对应的权重值；基于所述权重值融合多种所述气候模式的环境场，建立历史集成环境场。
[0008]优选的，所述基于历史气旋数据对所述集成环境场进行训练，生成目标预测模型，
包括：获取至少一个预设时段的所述历史气旋数据及对应的所述历史集成环境场；所述历史气旋数据包括经纬度数据和中心气压数据；所述历史集成环境场包括海表面温度数据和海表面湿度数据；基于所述历史气旋数据和所述历史集成环境场进行训练，生成目标预测模型；所述预设时段对应的时间跨度与目标时段对应的时间跨度相同。
[0009]优选的，所述基于所述目标预测模型和目标时段的环境场，预测所述目标时段的气旋数据，包括：基于所述目标预测模型和目标时段的环境场，预测所述目标子时段的气旋数据；所述目标子时段为所述目标时段的中心时段。
[0010]优选的，所述历史气旋数据包括历史气旋路径和历史气旋强度；目标预测模型包括路径预测模型和强度预测模型；所述基于历史气旋数据及所述历史集成环境场进行训练，生成目标预测模型，包括：基于随机森林回归算法分别对所述历史气旋路径和所述历史气旋强度进行学习训练，生成路径预测模型和强度预测模型。
[0011]优选的，所述基于所述目标预测模型和目标时段的环境场，预测所述目标时段的气旋数据，包括：基于所述目标预测模型和目标时段的环境场，预测所述目标时段的气旋路径和气旋强度。
[0012]第二方面，本申请实施例提供了一种气旋预测装置，所述装置包括：融合模块，用于融合多种气候模式的环境场，建立历史集成环境场；不同所述气候模式对应的分辨率和/或气候参数权重不同；生成模块，用于基于历史气旋数据对所述集成环境场进行训练，生成目标预测模型；预测模块，用于基于所述目标预测模型和目标时段的环境场，预测所述目标时段的气旋数据。
[0013]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法的步骤。
[0014]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法。
[0015]本专利技术的有益效果为：通过融合多种气候模式的环境场，建立历史集成环境场，在此基础上，基于历史气旋数据及历史集成环境场进行训练，进而基于训练后的目标预测模型实现对未来时段的气旋数据进行预测，降低了单个气候模式存在的局限性和偶然误差，确保了对未来时段的气旋数据的预测精度。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附
图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1为本申请实施例提供的一种气旋预测方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的一种气旋预测装置的结构示意图；图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0019]在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本申请的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。
[0020]下面的描述提供了示例，并且不对权利要求书中阐述的范围、适用性或示例进行限制。可以在不脱离本申请内容的范围的情况下，对描述的元素的功能和布置做出改变。各个示例可以适当省略、替代或添加各种过程或组件。例如所描述的方法可以以所描述的顺序不同的顺序来执行，并且可以添加、省略或组合各种步骤。此外，可以将关于一些示例描述的特征组合到其他示例中。
[0021]参见图1，图1是本申请实施例提供的一种气旋预测方法的流程示意图。在本申请实施例中，所述方法包括：步骤S110，融合多种气候模式的环境场，建立历史集成环境场；不同气候模式对应的分辨率和/或气候参数权重不同。
[0022]在本实施例中，不同气候模式的环境场可以是多个国家的气象机构提供的开源气候环境场模拟数据，因为统计需求和统计水平限制，在分辨率和/或对某类气本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种气旋预测方法，其特征在于，所述方法包括：融合多种气候模式的环境场，建立历史集成环境场；不同所述气候模式对应的分辨率和/或气候参数权重不同；基于历史气旋数据及所述历史集成环境场进行训练，生成目标预测模型；基于所述目标预测模型和目标时段的环境场，预测所述目标时段的气旋数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合多种气候模式的环境场，建立历史集成环境场，包括：采用三维线性插值将同一时刻的不同所述气候模式对应的网格精度统一为相同的空间精度；将相同空间精度的多个所述环境场进行融合，建立历史集成环境场。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合多种气候模式的环境场，建立历史集成环境场，包括：基于每种所述气候模式对应的待测气旋在所在海域的模拟精度，确定每种所述气候模式对应的权重值；基于所述权重值融合多种所述气候模式的环境场，建立历史集成环境场。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于历史气旋数据及所述历史集成环境场进行训练，生成目标预测模型，包括：获取至少一个预设时段的所述历史气旋数据及对应的所述历史集成环境场；所述历史气旋数据包括经纬度数据和中心气压数据；所述历史集成环境场包括海表面温度数据和海表面湿度数据；基于所述历史气旋数据和所述历史集成环境场进行训练，生成目标预测模型；所述预设时段对应的时间跨度与目标时段对应的时间跨度相同。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标预测模型和目标时段的环境场，预测所述目标时段的气旋数据，包括：基于所述目标预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王卿，刘强，占晓明，郑淑倩，吴文超，王博特，刘玉帅，郑涛，
申请(专利权)人：浙江华东测绘与工程安全技术有限公司，
类型：发明
国别省市：