【技术实现步骤摘要】
基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法和装置
[0001]本专利技术涉及计算机视觉及短临降雨预测领域，尤其涉及一种基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法和装置。
技术介绍
[0002]短临降雨预报是指利用雷达回波、数值模式、自动站等气象观测数据对短时临近(0～6小时)的降雨、对流等天气现象进行公里的定量预报
[1]。随着海洋气候变化的加剧，极端降雨事件发生频率不断增加，强度不断升级。极端强降水在沿海和内陆地区引发了严重暴雨洪涝灾害，对农业、交通、通讯等方面都有着重要影响，造成了严重的经济损失和人员伤亡。对局部地区强降水、短时大风等强对流天气进行短临预报，对建立灾害预警机制具有重要意义。
[0003]传统短临降雨的预测方法通常是采用基于大气实况的数值模拟方法，通过数值计算求解支配大气运动的动力学和热力学方程组，实现对降水的预测。
[0004]由于大气是一个高度复杂的混沌系统，基于动力学建模的相关方程非常复杂，计算量巨大，难以快速预测。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供了一种基于多...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法，其特征在于，所述方法包括：利用获得的降雨时序特征对空间分布特征进行编码约束，获得降雨时空融合特征；利用多尺度时空一致性监督，对不同尺度下的降雨时空融合特征数据进行高斯分布拟合，将不同尺度下特征之间的差异性作为监督损失；利用近邻差一致性，对获取的预测降雨图中的邻近雨像素进行相互约束，保证局部降雨的关联性；在特征图级别和像素级别分别计算损失函数，并与一致性监督损失以及近邻差一致性损失相加作为全局损失，用于神经网络的优化训练，得到最佳短临降雨预测模型用于短临降雨的预测。2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法，其特征在于，所述降雨时序特征的获取具体为：对输入的多帧降雨图按时序编码，按距离预测降雨图的远近，赋予输入的多帧降雨图不同权重，并作为时序信息进行编码，通过卷积层将经编码的多帧降雨图数据映射为多尺度高维特征，生成与降雨空间分布特征S
i
相应尺度的降雨时序特征图。3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法，其特征在于，所述获得降雨时空融合特征具体为：利用时序约束空间编码操作，用具有降雨时序信息的特征对降雨空间位置信息的特征进行编码约束，获得降雨时空融合特征。4.根据权利要求1所述的一种基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法，其特征在于，所述将不同尺度下特征之间的差异性作为监督损失为：尺度间特征差异度量公式为：其中，i表示第i层尺度，j表示第j层尺度；将各尺度间的差异量累积，利用监督损失进行梯度回传，对网络参数进行更新，监督损失为：其中，p
i
(x)为第i层特征的概率密度函数；p
j
(x)为第j层特征的概率密度函数；D为尺度间特征差异度量公式。5.根据权利要求4所述的一种基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法，其特征在于，所述近邻差一致性损失为：对预...
【专利技术属性】
技术研发人员：李文辉，周颖，宋丹，刘安安，魏志强，聂婕，丁群安，李壮，潘晓驹，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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