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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了基于气象模型及图神经网络的高分辨率城市湿度预测方法，包括：确定研究区域的所在位置，并设置大尺度的气象模型网格；利用气象模型、研究区域的不同气象场再分析数据、研究区域的气象站相对湿度监测数据，构建气象数据库；基于构建好的气象数据库，利用训练并优化后的图神经网络模型预测研究区域的气象参数，形成气象边界条件；基于获得的气象边界条件，利用计算流体力学模型获取研究区域的高分辨率城市相对湿度数据，并进行数据精度验证。本发明解决了获取城市区域相对湿度时边界条件获取困难、气象模型计算时间长、高分辨率数据模拟结果精度低等难题，旨在为未来城市气候和环境可持续发展措施以及碳排放政策的制定提供科学支持。
主权项：1.基于气象模型及图神经网络的高分辨率城市湿度预测方法，其特征在于，包括：S100、确定研究区域的所在位置，并设置大尺度的气象模型网格；所述研究区域即需要获取高分辨率城市湿度区域；S200、利用气象模型、研究区域的不同气象场再分析数据、研究区域的气象站相对湿度监测数据，构建用于城市湿度预测的图神经网络模型的气象数据库；S300、基于构建好的气象数据库，利用训练并优化后的图神经网络模型预测研究区域的气象参数，形成高分辨率计算流体力学模型的气象边界条件；S400、基于获得的气象边界条件，利用计算流体力学模型获取研究区域的高分辨率城市相对湿度数据，并进行数据精度验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于气象模型及图神经网络的高分辨率城市湿度预测方法
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