一种雷电监测预警方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种雷电监测预警方法及装置，其中，该雷电监测预警装置包括：定位模块，用于获取位置信息；云端数据获取模块，用于从云端获取位置信息的风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据；用户端数据获取模块，从用户端获取大气电场强度数据；数据集成处理模块，对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据进行订正，以及，基于预先训练的雷电监测模型，对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据、大气电场强度数据进行特征参数提取，并对提取的特征参数进行融合，得到融合特征参数；雷电预警信息生成模块，用于基于融合特征参数以及预先设定的雷电预警阈值，生成雷电预警信息；数据发布模块发布生成的雷电预警信息。可以提高雷电监测预警的准确度。警的准确度。警的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种雷电监测预警方法及装置


[0001]本专利技术涉及雷电监测
，具体而言，涉及一种雷电监测预警方法及装置。

技术介绍

[0002]雷电是伴有闪电和雷鸣的一种放电现象，由于雷电常伴有强烈的阵风、暴雨、冰雹、龙卷风，给人类的劳动生产以及生命安全带来极大的危害。目前，主要是通过在建筑物上安装避雷针、降低接地电阻等被动式的雷电防护措施，进行雷电防护。但该方法，对于未安装避雷针或未设置雷电防护措施的建筑物以及在劳动生产中，还是会造成较大的损失。因而，对雷电进行预警成为有效措施，即预报员凭借积累的预报经验，通过天气图、卫星、雷达的综合分析，做出天气发展趋势以及雷电预警的判断。但该雷电预警方法，与预报员的经验以及提供给预报员的数据相关，雷电预警的精度不高。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供雷电监测预警方法及装置，以提高雷电监测预警的准确度。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了雷电监测预警装置，包括：定位模块，用于获取位置信息；云端数据获取模块，用于从云端获取所述位置信息的风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据；用户端数据获取模块，用于从用户端获取大气电场强度数据；数据集成处理模块，用于对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据进行订正，以及，基于预先训练的雷电监测模型，对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据、大气电场强度数据进行特征参数提取，并对提取的特征参数进行融合，得到融合特征参数；雷电预警信息生成模块，用于基于融合特征参数以及预先设定的雷电预警阈值，生成雷电预警信息；数据发布模块，用于发布生成的雷电预警信息。
[0005]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述数据集成处理模块包括：订正单元，用于对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据进行订正；空间特征数据获取单元，用于结合订正的地基雷电定位数据，利用概率推断的方法，从订正的风云卫星闪电数据中提取云地闪的比例，利用聚类算法对提取的数据进行匹配和融合，得到所述位置信息的空间特征数据；时间特征数据获取单元，用于对大气电场仪的大气电场强度数据进行特征提取，得到所述位置信息的时间特征数据；融合单元，用于对空间特征数据和时间特征数据进行融合，得到融合特征参数。
[0006]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，还
包括：雷电监测模型构建模块，用户获取历史时刻的风云卫星闪电历史数据、地基雷电定位历史数据，对风云卫星闪电历史数据、地基雷电定位历史数据进行订正；针对每一历史时刻，基于该历史时刻的大气电场强度数据以及订正的风云卫星闪电历史数据、地基雷电定位历史数据，进行特征参数提取，并对提取的特征参数进行融合，得到融合特征历史参数；利用机器学习算法，对融合特征历史参数进行训练，得到预测时刻的雷电预测数据；依据所述机器学习算法和所述预测时刻的大气电场强度数据，对所述预测时刻的雷电预测数据进行修正，最终得到完成训练的雷电监测模型。
[0007]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，还包括：多环境测试模块，用于获取当前环境信息，依据当前环境信息确定对应的测试环境，依据确定的测试环境确定所述雷电预警阈值。
[0008]结合第一方面的第三种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述多环境测试模块包括：室内环境测试单元、特殊天气测试单元、响应时间测试单元、数据正确性测试单元、逻辑正确性测试单元、精度测量单元和设备工作性能测试单元。
[0009]结合第一方面、第一方面的第一种可能的实施方式至第四种可能的实施方式中的任一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述定位模块为北斗模块。
[0010]结合第一方面、第一方面的第一种可能的实施方式至第四种可能的实施方式中的任一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，从风云四号静止卫星上搭载的闪电成像仪LMI获取所述风云卫星闪电数据。
[0011]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种雷电监测预警方法，包括：获取目标监测区域的位置信息；从云端获取所述位置信息的风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据；从用户端获取所述位置信息的大气电场强度数据；对所述目标监测区域的风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据进行订正，以及，基于预先训练的雷电监测模型，对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据、大气电场强度数据进行特征参数提取，并对提取的特征参数进行融合，得到融合特征参数；基于融合特征参数以及预先设定的雷电预警阈值，生成雷电预警信息；发布生成的雷电预警信息。
[0012]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
[0013]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述的方法的步骤。
[0014]本专利技术实施例提供的雷电监测预警方法及装置，包括：定位模块，用于获取位置信
息；云端数据获取模块，用于从云端获取所述位置信息的风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据；用户端数据获取模块，用于从用户端获取大气电场强度数据；数据集成处理模块，用于对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据进行订正，以及，基于预先训练的雷电监测模型，对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据、大气电场强度数据进行特征参数提取，并对提取的特征参数进行融合，得到融合特征参数；雷电预警信息生成模块，用于基于融合特征参数以及预先设定的雷电预警阈值，生成雷电预警信息；数据发布模块，用于发布生成的雷电预警信息。这样，分别从云端和用户端获取多源数据，通过对多源数据的数据集成分析，为用户提供雷电预警信息，从而提升雷电预警的精度。
[0015]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0017]图1示出了本专利技术实施例所提供的雷电监测预警装置结构示意图；图2示出了本专利技术实施例所提供的雷电监测预警方法流程示意图；图3为本申请实施例提供的一种计算机设备300的结构示意图。
具体实施方式
[0018]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷电监测预警装置，其特征在于，包括：定位模块，用于获取位置信息；云端数据获取模块，用于从云端获取所述位置信息的风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据；用户端数据获取模块，用于从用户端获取大气电场强度数据；数据集成处理模块，用于对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据进行订正，以及，基于预先训练的雷电监测模型，对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据、大气电场强度数据进行特征参数提取，并对提取的特征参数进行融合，得到融合特征参数；雷电预警信息生成模块，用于基于融合特征参数以及预先设定的雷电预警阈值，生成雷电预警信息；数据发布模块，用于发布生成的雷电预警信息。2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述数据集成处理模块包括：订正单元，用于对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据进行订正；空间特征数据获取单元，用于结合订正的地基雷电定位数据，利用概率推断的方法，从订正的风云卫星闪电数据中提取云地闪的比例，利用聚类算法对提取的数据进行匹配和融合，得到所述位置信息的空间特征数据；时间特征数据获取单元，用于对大气电场仪的大气电场强度数据进行特征提取，得到所述位置信息的时间特征数据；融合单元，用于对空间特征数据和时间特征数据进行融合，得到融合特征参数。3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：雷电监测模型构建模块，用户获取历史时刻的风云卫星闪电历史数据、地基雷电定位历史数据，对风云卫星闪电历史数据、地基雷电定位历史数据进行订正；针对每一历史时刻，基于该历史时刻的大气电场强度数据以及订正的风云卫星闪电历史数据、地基雷电定位历史数据，进行特征参数提取，并对提取的特征参数进行融合，得到融合特征历史参数；利用机器学习算法，对融合特征历史参数进行训练，得到预测时刻的雷电预测数据；依据所述机器学习算法和所述预测时刻的大气电场强度数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国平，姜睿娇，王曙东，王阔音，薛冰，丁劲，章芳，杨静，
申请(专利权)人：中国气象局公共气象服务中心国家预警信息发布中心，
类型：发明
国别省市：