摘要
本发明公开了一种用于ECMWF预报产品订正的深度学习NFC‑Net网络模型。首先获取待订正区域内的DEM数据、FY‑4A卫星数据、ECMWF格点预报数据和ERA5再分析数据;随后构建预报订正网络NFC‑Net,该网络包括空间分辨率对齐模块、时空特征提取模块和UNet订正模块。空间分辨率对齐模块用于将FY‑4A卫星数据、DEM数据与ECMWF数据进行对齐。时空特征提取模块用于提取ERA5历史再分析数据和FY‑4A卫星数据的时空特征,UNet订正模块用于将上述多源异构数据的时空特征进行学习,输出订正结果。本方法能够融合多源异构数据的特征,对ECMWF预报产品进行有效订正。