专利交易市场

本发明涉及一种气象预报方法，该方法包括：获取距离当前时刻设定时长的第一历史时刻与当前时刻之间的预报区域内的第一气象分析场序列；查找距离当前时刻预报时长的第二历史时刻；获取第二历史时刻之前的预报区域内的第二气象分析场序列，计算第一气象分析场序列和第二气象分析场序列的匹配度；当计算的匹配度不小于预设阈值，则获取以第二气象分析场序列的结束时刻为起始时刻且时间长度等于预报时长的第三气象分析场序列，并将获取的第三气象分析场序列作为预报区域内预报时长对应的预报气象数据，实现了通过历史的气象数据进行气象预测，气象预测准确度更高。

本发明公开了一种基于视频压缩技术的气象预报数据压缩方法，属于数据压缩技术领域。步骤包括：S1、获取原始气象预报数据，提取出时间片及气象要素数据；S2、对气象预报数据进行预处理：将同一时间各个站点同一气象要素数据映射到区间[0～1023*n]，n为映射的通道数；S3、气象数据三维格点重构：将气象预报数据按三维格点数据进行存储，对应图片三个色彩通道数据格式形成气象数据图；S4、利用视频压缩工具对气象预报数据进行10bit位深、色度亮度比为4:4:4的无损压缩编码；S5、利用视频压缩工具对S4产生的编码文件进行气象数据解码，并进行气象预测数据逆变换。本发明减少了气象预报数据的存储空间，最终压缩比可达到10:1。

本发明公开了一种基于大数据框架的SADBO改进MIM‑rwkv的气象预报方法，获取ERA5再分析数据、高分辨率WRF回顾性仿真模拟数据及气象站点观测数据并进行数据处理；基于处理后数据训练MIM‑rwkv网络模型，该模型的数据嵌入层、数据混合操作、门控阵列模块及像素重塑层充分考虑了输入数据的时间、空间及通道的维度特征，能够提供地面风的东西向及南北向分量高指标、高分辨率的预测结果；使用SADBO优化算法对MIM‑rwkv神经网络的超参数进行全局搜索，能够进一步提升神经网络的评估指标；MinIO对象存储服务、WebGIS框架及Kuzzle搜索引擎提供了对大规模的气象数据进行高效合理的存储、处理和分析的解决方案。