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区域海表面温度预报方法及系统: 本发明属于海洋预报技术领域，涉及一种区域海表面温度预报方法及系统，所述方法步骤为：获取区域历史海表面温度数据；基于历史海表面温度构造图结构；基于图卷积神经网络模型和两个门控循环单元模型，以海表面温度的图结构为输入，以未来...; 郝玉姜万钧马云瑞

一种基于物理指导的深度学习三维海洋温度预报方法: 本发明属于计算机和气象、海洋的交叉领域，具体涉及一种基于物理指导的深度学习三维海洋温度预报方法，适用于三维海洋温度的准确预报；该方法构建了基于物理指导的PG_ConvLSTM模型，该模型通过在深度学习损失函数中引入海水状...; 鲍森亮吴松王辉赞李小勇董威王森章

一种基于深度学习的水位和海面温度预报偏差订正方法: 本发明属于海洋信息技术领域，本发明涉及一种基于深度学习的水位和海面温度预报偏差订正方法。通过MEOF分析方法以及BP神经网络，构建SST和SSHA数值预报产品偏差的联合订正模型，进而通过试验改进对SST和SSHA预报的偏...; 董婉秋董智超徐宾宾杨润来武晓博韩桂军李威武浩文胡向锋张友毕

一种用于改进目标海区温度预报的最佳观测区域确定方法: 一种用于改进目标海区温度预报的最佳观测区域确定方法，属于海洋数值预报技术领域，包括如下步骤：步骤1、确定预报改进目标海区范围和时间范围；步骤2、制作温度初始误差并叠加在海洋模式背景场上，向前积分模式；步骤3、设计待优化求...; 刘敬一过武宏崔宝龙笪良龙

一种用于改进目标海区温度预报的最佳观测区域确定方法: 一种用于改进目标海区温度预报的最佳观测区域确定方法，属于海洋数值预报技术领域，包括如下步骤：步骤1、确定预报改进目标海区范围和时间范围；步骤2、制作温度初始误差并叠加在海洋模式背景场上，向前积分模式；步骤3、设计待优化求...; 刘敬一过武宏崔宝龙笪良龙

CMA-GEPS极端温度预报指数及2022年夏季极端高温预报检验评估: 2024年; 极端预报指数(EFI)是利用集合预报获取极端天气信息的有效工具之一。为提升CMA全球集合预报系统(CMAGEPS)对极端天气的预报能力,针对CMA-GEPS历史预报数据少且再预报数据缺乏、难以合理统计模式气候分布的难题,研究利用小样本确定性预报数据形成EFI所需模式气候分布的方法。采用2020年6月15日—2022年7月22日CMA全球高分辨率(0.25°×0.25°)确定性业务预报数据,通过一种时间、空间样本扩展方法建立了与较低分辨率(0.5°×0.5°)的CMA-GEPS预报模式版本匹配的各预报时效(1—10 d)逐月模式气候分布。使用CMA-GEPS业务预报和ERA5再分析数据评估了CMA-GEPS 2 m气温EFI对2022年夏季(6—8月)中外4个代表性区域极端高温的预报能力。基于相对作用特征曲线的检验结果表明,CMA-GEPS EFI在1—10 d的短、中期预报时效上均具备区分极端高温的能力。以最大TS评分为准则,确定了用于发布极端高温预警信号的EFI临界阈值。EFI的预报能力随预报时效延长呈下降趋势,且在不同区域的表现存在差异:对中国长江中下游地区极端高温的预报能力在各时效上均优于华北地区;欧洲西部地区1—7 d时效上的EFI预报能力高于欧洲中部地区,而欧洲中部地区8—10 d时效上的EFI预报能力更好。上述结果与2 m气温的集合预报质量随预报时效与空间位置而变化有关。经济价值模型的评估结果表明,基于EFI预报信息的风险决策存在一定的经济价值和参考价值。个例分析结果进一步展现了CMA-GEPS EFI能够在中期预报时效上发出极端高温早期预警的能力。; 彭飞陈静陈静李晓莉; 关键词：极端高温

一种基于机器学习的特殊地形下温度预报客观订正方法: 本发明涉及天气预报技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的特殊地形下温度预报客观订正方法。它包括以下步骤：S1、数据收集以及数据处理；S2、从步骤S1处理后得到的数据中提取关键特征；S3、模型训练与评估，使用步骤S2提取了关...; 刘卫华李燕张立鹏

城市生活垃圾焚烧过程一燃室烟气温度预报方法: 城市生活垃圾焚烧过程一燃室烟气温度预报方法，涉及城市生活垃圾焚烧过程关键参数预报领域，通过炉排速度、一次风量、二次风量等输入变量预报焚烧炉一燃室的烟气温度，进而为焚烧过程的稳定控制提供指导，主要包括如下步骤：(1)构建预...; 严爱军郭京承李昂

基于LSTM和先验知识的高速公路路面温度预报: 2024年; 为了精准预报高速公路路面温度,为车辆安全行驶提供气象保障,采用2019—2022年南京市绕城高速公路上9个交通气象站及ERA5-land再分析数据,通过构建时间序列特征工程、引入物理机制相关数据两类方法结合先验知识,运用长短期记忆神经网络模型建立研究区域内4个交通气象站未来3 h逐10 min路面温度多步预报模型并进行验证;在此基础上,将已建立的模型应用于其他交通气象站,探究模型的适用性。结果表明:结合先验知识后,模型预报性能明显提高,准确率在85%以上,且随着预报时效的延长,性能提升更为明显,准确率最高提升36%;模型能较为准确地预报路面极端低温发生的时间和极值,且在预报时效较短时对路面极端高温的预报也具有一定参考价值;利用已建立的模型对其他交通气象站的路面温度进行预报时,准确率在62%以上,在预报时效较短时效果较好,准确率在80%以上,且交通气象站所处的下垫面背景类型对模型的选择起关键作用。; 熊国玉祖繁包云轩王可心; 关键词：高速公路路面温度先验知识

温度预报网络训练方法、温度预测方法、相关装置及产品: 本发明公开一种温度预报网络训练方法、温度预测方法、相关装置及产品，涉及温度预测技术领域，其先使用多层卷积神经网络来捕捉影响温度的气象因子之间的局部相关性，随后利用多层时间卷积网络来捕捉多个站点温度变化的长期时间依赖性，最...; 吴顺王汉涛李鹏赵南山徐涛张慧陈翠华赵步张颖高国路

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