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申请/专利权人：江苏省气候中心
摘要：本发明涉及气象预测预警技术领域，具体的说是基于层次融合算法的蓝藻水华气象预测预警方法、系统。蓝藻水华气象预警方法包括如下步骤：S1：采集蓝藻水华的卫星影像数据；S2：对卫星影像数据进行预处理；S3：计算预处理后的每幅卫星影像的归一化植被指数NDVI值，识别蓝藻水华的分布范围；S4：结合卫星影像数据，构建蓝藻水华气象风险指数预测模型；S5：基于蓝藻水华气象风险指数预测模型，融合多种机器学习方法，实现蓝藻水华分布和面积的高精度预测。本发明通过模型输出预测结果，并采用强化学习方法对模型进行训练优化，不仅提高了预测结果的精确度，同时提高了预测流程效率、稳定性和空间效果。
主权项：1.一种基于层次融合算法的蓝藻水华气象预测预警方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集蓝藻水华的卫星影像数据；S2：对所述卫星影像数据进行预处理；S3：计算预处理后的每幅所述卫星影像的归一化植被指数NDVI值，并通过预设的阈值识别蓝藻水华的分布范围；S4：构建蓝藻水华气象风险指数预测模型进行蓝藻水华气象风险预测；所述气象风险预测方法具体如下：S41：利用层次分析法分析蓝藻水华各气象驱动指标，根据所述蓝藻水华气象驱动指标的因子层范围，将蓝藻水华的气象风险划分为多个等级；S42：采用模糊数学中判断矩阵法确定构建蓝藻水华气象风险指数预测模型中各准则层指标的权重；S43：结合精细化格点数值预报方法，计算气象指标影响得分以及蓝藻水华风险指数综合得分；S44：基于历史长时序蓝藻水华卫星监测数据，计算湖泊区域常年蓝藻水华发生频次分布结果；根据蓝藻水华在空间分布上的表现程度，拟定蓝藻水华频次修正系数，对所述蓝藻水华风险指数综合得分进行修正；S5：基于所述蓝藻水华气象风险指数预测模型，结合所述历史长时序蓝藻水华卫星监测数据，通过机器学习方法构建蓝藻水华信息预测模型，采用集成预报方法得到蓝藻水华分布预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏省气候中心 基于层次融合算法的蓝藻水华气象预测预警方法、系统
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