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申请/专利权人：国家气象中心(中央气象台)
摘要：本发明提出一种雷暴大风识别方法、系统、设备及介质，属于气象智能识别领域。方法包括：构建雷暴大风识别模型；将风速时序输入站点时序特征编码器，得到风速时序编码特征；将格点资料数据输入多源格点资料编码器，得到格点资料编码特征；将风速时序编码特征和格点资料编码特征输入多模态特征融合模块进行特征融合后得到解码，得到有无雷暴大风的二分类结果；通过将5km邻域命中、5km邻域漏报和5km邻域空报带入TS评分，构建TS_LOSS损失函数；根据TS_LOSS损失函数和BCE_LOSS损失函数，得到TG_LOSS损失函数训练雷暴大风识别模型。本发明提出的方案能够精确地识别雷暴大风，其命中率更高，空报和漏报更少。
主权项：1.一种雷暴大风识别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、根据地面加密自动站的分钟观测数据，标定站点的雷暴大风标签；根据雷达速度场上是否具有中层辐合和低层辐散的下击暴流特征，形成1km*1km的网格化雷暴大风标签；步骤S2、采集地面加密自动站站点历史1h的风速时序；采集格点资料数据；所述格点资料数据包括：地面加密自动站观测数据、雷达观测数据、卫星观测数据、闪电观测数据和地理高程数据；步骤S3、构建雷暴大风识别模型；所述雷暴大风识别模型包括：站点时序特征编码器、多源格点资料编码器和多模态特征融合模块；将所述风速时序输入所述站点时序特征编码器，得到风速时序编码特征；将所述格点资料数据输入多源格点资料编码器，得到格点资料编码特征；将所述风速时序编码特征和格点资料编码特征输入所述多模态特征融合模块进行特征融合，得到多模态融合特征；多模态特征融合模块将所述多模态融合特征解码，得到有无雷暴大风的二分类结果；步骤S4、通过将5km邻域命中、5km邻域漏报和5km邻域空报带入TS评分，构建TS_LOSS损失函数；根据所述TS_LOSS损失函数和BCE_LOSS损失函数，得到TG_LOSS损失函数；应用所述TG_LOSS损失函数训练雷暴大风识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家气象中心(中央气象台) 一种雷暴大风识别方法、系统、设备及介质
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