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本发明公开了一种基于情景模拟的城市暴雨积涝风险评估模型算法,主要包括城市暴雨强度计算、暴雨积水等级确定、以及基于重现期和降雨历时等不同情景下的城市暴雨积涝风险评估等步骤。本发明建立了一种基于情景模拟的城市暴雨积涝风险评估模型,本模型利用不同重现期、不同降雨历时降水量情景造成的城市积水深度进行城市暴雨积涝风险评估,可应用于城市建设规划、城市积涝管理等领域,为城市洪灾风险防范提供科学依据。
📄 2022108599006 📂 G06F30_20 👤 南京气象科技创新研究院,南京信息工程大学 📅 2022-07-22
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本发明公开了一种雷达定量估测降水的自动优化方法,本发明的核心是开发了一种雷达反射率资料结合地面站点雨量计资料定量估测降水的自动优化算法,实现了动态确定Z‑I关系式的最优A、b经验系数,本算法可操作性强,克服了传统雷达降水估测中A、b经验系数固定,降水估测精度很难提高的问题。
📄 2022114133785 📂 G01W1_14 👤 南京气象科技创新研究院,南京信息工程大学 📅 2022-11-11
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本发明公开了一种代表站定量确定方法,以相关系数与代表面积为指标,通过定量优化判识,确定最优代表站。该代表站确定方法具有定量、客观、可操作性强等优点,可用于气象、环境、水文、生态等领域的资源评价与科学研究等。
📄 202311666732X 📂 G06F17_10 👤 南京气象科技创新研究院,南京信息工程大学 📅 2023-12-07
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本发明公开了基于多模态融合改进深度学习的极端降水次季节预报方法,包括:对多种气象要素预报数据及预报目标区域的降水观测数据进行预处理;对影响极端降水发生的多模态特征进行自适应标识编码,并生成对应特征向量,形成无量纲化的多模态预报因子库;构建深度残差卷积神经网络优化模型,并分别利用训练集和验证集对模型进行训练和验证优化;采用训练好的模型进行目标区域的极端降水次季节预报。本发明采用了多气象要素因子、多模态融合与改进损失函数的深度学习神经网络模型,对极端降水预报进行了针对性优化,有效把握极端降水的时空分布特征,提高了极端降水的次季节预报能力,具有极强的应用价值。
📄 2024104525568 📂 G06F18_25 👤 南京气象科技创新研究院,南京信息工程大学 📅 2024-04-16
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本发明公开了一种城市局地环境气温效应特征分析方法,用常规气象站代表基准站,加密自动气象站代表具体环境站,依据泰森多边形判定基准站代表范围,通过比对加密站与基准站气温,判定局地环境气温效应特征。本发明气温观测资料数据处理包括:初始资料质量控制、气温效应强度计算与歧义值筛查、统计时段确定等,该成果可为局地环境气温效应研究与城市规划建设等提供参考。
📄 2024117193452 📂 G06F18_20 👤 南京气象科技创新研究院,南京信息工程大学 📅 2024-11-28
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发明 已授权

一种基于情景模拟的城市暴雨积涝风险评估方法

2022108599006 · 南京气象科技创新研究院,南京信息工程大学
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发明 已授权

一种雷达定量估测降水的自动优化方法

2022114133785 · 南京气象科技创新研究院,南京信息工程大学
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发明 已授权

一种代表站定量确定方法

202311666732X · 南京气象科技创新研究院,南京信息工程大学
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发明 已授权

基于多模态融合改进深度学习的极端降水次季节预报方法

2024104525568 · 南京气象科技创新研究院,南京信息工程大学
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发明 已授权

一种城市局地环境气温效应特征分析方法

2024117193452 · 南京气象科技创新研究院,南京信息工程大学
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