王靖宇
- 作品数：10 被引量：82H指数：1
- 供职机构：南京信息工程大学更多>>
- 发文基金：公益性行业(气象)科研专项江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法
- 本发明公开一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法，包括以下步骤:（1）采集热带太平洋次表层海温数据、Nino3.4观测数据，并对数据进行预处理，构建训练数据集；（2）搭建加入了注意力机制S...
- 翁羽智协飞张玲丁姝妍季焱吕阳朱寿鹏周立群王靖宇
- 一种基于深度学习的模式预报产品降尺度方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的模式预报产品降尺度方法，包括：采集地面高程数据、低分辨率数值模式预报数据、高分辨率观测数据，并对数据进行预处理，构成降尺度数据集；搭建基于改进卷积神经网络的深度学习模型；基于所述训练集和模型...
- 丁姝妍智协飞王靖宇吕阳季焱
- 基于强化深度学习的城市环境空气污染监测与预警方法研究
- 2023年
- 城市环境空气污染监测与预警性能过差会加快有毒有害物质扩散速度,为了在环境空气进一步恶化前及时采取严格的防治措施,提出基于强化深度学习的城市环境空气污染监测与预警方法。分析气候因素和气象因素,利用气体传感器采集条件感知空气中污染源类型和污染物含量,实现空气污染数据的采集。通过补充缺失数据、清洗失真数据优化原始空气污染数据,并从时间变化和空间变化两种角度提取空气污染数据特征,输入强化深度学习模型,实现城市环境空气污染监测与预警。实验结果表明,所提方法监测与预警效果好。
- 马吉伟王靖宇谢勇李田姚志平
- 关键词：气体传感器特征提取
- 基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报研究
- 基于TIGGE资料，采用均方根误差分别对ECMWF、JMA、NCEP、UKMO四个中心的集合预报资料中的地面温度场的集合平均结果进行检验评估，比较各中心地面温度的预报效果。然后利用超级集合预报技术对四个中心的地面温度预报...
- 林春泽智协飞韩艳王靖宇
- 关键词：地面温度温度预报
- 文献传递
- 地形因子及GIS技术在面雨量降尺度研究中的应用
- 降水是陆上水资源的直接来源和水循环的首要环节,面雨量作为整个区域内单位面积上的平均降水量,能较客观地反映整个区域的降水情况。但是由于降水空间分布的复杂性,传统的基于有限的气象站点观测数据的面雨量估算方法往往只能获得大尺度...
- 王靖宇
- 关键词：面雨量降尺度地形因子GIS
- 文献传递
- 一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法
- 本发明公开一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法，包括以下步骤:（1）采集热带太平洋次表层海温数据、Nino3.4观测数据，并对数据进行预处理，构建训练数据集；（2）搭建加入了注意力机制S...
- 翁羽智协飞张玲丁姝妍季焱吕阳朱寿鹏周立群王靖宇
- 基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报研究
- 基于TIGGE资料,采用均方根误差分别对ECMWF、JMA、NCEP、UKMO四个中心的集合预报资料中的地面温度场的集合平均结果进行检验评估,比较各中心地面温度的预报效果。然后利用超级集合预报技术对四个中心的地面温度预报...
- 林春泽智协飞韩艳王靖宇
- 关键词：TIGGE
- 文献传递
- 地形因子及GIS技术在面雨量降尺度研究中的应用 ——以江苏省为例
- 降水是陆上水资源的直接来源和水循环的首要环节,面雨量作为整个区域内单位面积上的平均降水量,能较客观地反映整个区域的降水情况。但是由于降水空间分布的复杂性,传统的基于有限的气象站点观测数据的面雨量估算方法往往只能获得大尺度...
- 王靖宇
- 关键词：面雨量降尺度地形因子GIS
- 基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报被引量：81
- 2009年
- 基于TIGGE资料,采用均方根误差分别对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和英国气象局4个中心集合预报的地面气温场集合平均结果进行检验评估,比较各中心地面气温的预报效果。并利用超级集合、多模式集合平均和消除偏差集合平均3种方法对4个中心的地面气温预报进行集成,同时对预报结果进行分析。结果表明:2007年夏季日本气象厅与欧洲中期天气预报中心在北半球大部分地区预报效果最好,各中心在不同地区预报效果不同。超级集合与消除偏差集合平均降低了预报误差,预报效果优于最好的单个中心预报和多模式集合平均。对于较长的预报时效,消除偏差集合平均表现出了更好的预报性能。
- 林春泽智协飞韩艳王靖宇
- 关键词：TIGGE
- 一种基于深度学习的模式预报产品降尺度方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的模式预报产品降尺度方法，包括：采集地面高程数据、低分辨率数值模式预报数据、高分辨率观测数据，并对数据进行预处理，构成降尺度数据集；搭建基于改进卷积神经网络的深度学习模型；基于所述训练集和模型...
- 丁姝妍智协飞王靖宇吕阳季焱
