一种基于多源数据融合的暴雨预警智能发布方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于多源数据融合的暴雨预警智能发布方法及系统，属于气象技术领域，该方法包括：初始化系统参数，并滚动采集过去

【技术实现步骤摘要】
一种基于多源数据融合的暴雨预警智能发布方法及系统


[0001]本专利技术属于气象
，尤其涉及一种基于多源数据融合的暴雨预警智能发布方法及系统
。

技术介绍

[0002]主要气象灾害预警信号如常见的暴雨
、
沙尘暴
、
台风
、
寒潮
、
高温
、
强对流等
。
为了更早发现可能引发灾害的天气现象，根据空
、
天
、
地
、
海多种观测设备，对风
(
风力
、
风向
)、
温度
(
气温
、
地温
、
海温
)、
气压
、
湿度
、
能见度
、
雨
(
雪
)
量
、
雷电
、
云等诸多气象要素加上卫星雷达等地面高空等多维度多角度各类气象观测数据，基于这些气象观测数据依靠大气运动方程组，使用数学
、
物理学方法，利用高性能计算机客观定量计算未来天气演变的科技手段生产出来的数值天气预报产品，已成为现代天气预报的基础和核心，在数值天气预报的基础上，预报员们再根据自己的经验做出判断，加以订正，就形成了大家获得的预报预警信息，因此预警信号主要由预报员基于数值天气预报做出的预测结果
。
[0003]暴雨是我省最主要气象灾害之一，其危害主要包括洪涝和山洪，暴雨预警信号作为防御暴雨气象灾害的重要手段之一，暴雨造成的灾害往往是由短时强降水引起的
。
暴雨预警信号是气象部门通过气象监测在暴雨到来之前做出的预警信号，暴雨预警信号分四级，分别以蓝色
、
黄色
、
橙色
、
红色表示
。
发布暴雨预警信号有助于提高预警能力，减少人们财产损失和人员伤亡等
。
暴雨预警信号一般提前0‑
12
小时会发布，针对本地突发或易发气象灾害的预报预警及公众防御向社会公众发出警示
。
[0004]目前我省暴雨预警信号产品的制作流程通过一个气象服务制作工具通过人工的方式手动填写内容然后生成
WORD
产品，然后通过
FTP
方式上传到数据中心，这种方式有优势也有缺点，优势是用户人工订正的方式简单，缺点是首先暴雨预警信号产品的制作少不了气象预报员的个人经验以及操作效率，人为出错的机会一直会存在，往往在汛期期间人工低效率更加凸显，从而造成无法轻松地执行和管理工作流程；其次目前的暴雨预警信号产品只有时间
、
降水量文字信息以及防御指南等
、
降水落区图等信息，而且这些信息目前展示精细化程度有待提高
。
[0005]因此随着人工智能技术发展不断创新，有必要借助人工智能技术的协助，借助数据中心存储的各种气象观测资料和预报服务产品实现暴雨气象灾害的智能预警功能，在生产环境中辅助预报员生成暴雨预警信号，发展基于智能网格预报的暴雨灾害风险预警技术，提高预警质量
、
提升防灾减灾服务效果
。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于多源数据融合的暴雨预警智能发布方法及系统，解决了暴雨预警信号在人工制作过程中效率低下并且产品精细化程度粗糙的问题
。
[0007]为了达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0008]本方案提供一种基于多源数据融合的暴雨预警智能发布方法，包括以下步骤：
[0009]S1、
初始化系统参数，并滚动采集过去
12h
内降水实况数据和未来0‑
12h
逐小时降水预报数据；
[0010]S2、
对滚动采集的数据进行预处理，得到时间维度与空间维度一致的降水实况网格数据与预报网格降水数据；
[0011]S3、
将经预处理后得到的降水实况网格数据与预报网格降水数据进行融合处理；
[0012]S4、
根据融合结果，进行暴雨预警智能发布
。
[0013]本专利技术的有益效果是：本专利技术通过融合滚动采集
12h
降水实况数据和未来0‑
12h
逐小时降水预报数据，并供助四川省气象业务内网平台架构和平台智能预警模块的功能，实现暴雨预警信号发布多种形式包括
GIS
地图
、
表格
、
声音等及时发布与提醒，在优化资源配置和规范业务流程前提下弥补人工生成暴雨预警信号的弱势同时提升支撑暴雨预报预警服务能力
。
[0014]进一步地，所述过去
12h
内降水实况数据为下发的1小时时间分辨率的实况格点降水数据以及研究区域
10
分钟级别地面气象观测站降水数据；
[0015]所述未来0‑
12h
逐小时降水预报数据为逐小时第二主体智能网格预报数据和第一主体智能网格预报指导数据
。
[0016]上述进一步方案的有益效果是：本专利技术通过滚动获取数据源，即利用数据替补原则实时采集多源数据，并按照四川省气象预报业务参考使用预报数据顺序对网格预报数据种类排序，即排序前面的预报数据优先级高，由于数据时效或者一些不可抗力一些预报产品的及时性可能有在某些时次出现滞后，所以早优先级高的产品在获取不到的时候系统会按照替补顺序获取优先级次之的产品，这样保证了输入的数据及时性
、
完整性
。
[0017]再进一步地，所述步骤
S2
包括以下步骤：
[0018]所述过去
12h
内降水实况数据为下发的1小时时间分辨率的实况格点降水数据以及研究区域
10
分钟级别地面气象观测站降水数据；
[0019]所述未来0‑
12h
逐小时降水预报数据为逐小时第二主体智能网格预报数据和第一主体智能网格预报指导数据
。
[0020]上述进一步方案的有益效果是：为了保持输入数据中预报与实况数据的规范与一致
(
时间维度
、
空间维度
)
，本专利技术以对输入数据进行粗粒度预处理，利用网格窗口对预报网格数据进行滑动平均以及实况数据的预报背景场格点化保证后续数据应用的规范化
。
本专利技术中数据预处中不同的数据产品需要采用不同的插值方法保持精度与格点位置统一
、
数据融合算法采用分段融合规则实现不同预警信号级别滚动实时更新
。
[0021]再进一步地，所述步骤
S3
其具体为：
[0022]按数据种类替补顺序，将降水实况网格数据与1小时预报网格降水数据按以下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于多源数据融合的暴雨预警智能发布方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
初始化系统参数，并滚动采集过去
12h
内降水实况数据和未来0‑
12h
逐小时降水预报数据；
S2、
对滚动采集的数据进行预处理，得到时间维度与空间维度一致的降水实况网格数据与预报网格降水数据；
S3、
将经预处理后得到的降水实况网格数据与预报网格降水数据进行融合处理；
S4、
根据融合结果，进行暴雨预警智能发布
。2.
根据权利要求1所述的基于多源数据融合的暴雨预警智能发布方法，其特征在于，所述过去
12h
内降水实况数据为下发的1小时时间分辨率的实况格点降水数据以及研究区域
10
分钟级别地面气象观测站降水数据；所述未来0‑
12h
逐小时降水预报数据为逐小时第二主体智能网格预报数据和第一主体智能网格预报指导数据
。3.
根据权利要求1所述的基于多源数据融合的暴雨预警智能发布方法，其特征在于，所述步骤
S2
包括以下步骤：
S201、
判断是否滚动采集到
12h
降水实况数据，若是，则利用双线性插值方法将降水实况网格数据与预报网格降水数据的网格点保持一致，否则，利用反距离权重插值方法将观测站点实况网格数据插值为格点数据；
S202、
针对降水预报产品，按照第二主体智能网格预报数据
SPCC、SPYH
以及第一主体智能网格预报指导数据
SCMOC
的替补顺序获取1小时降水预报网格降水数据
。4.
根据权利要求1所述的基于多源数据融合的暴雨预警智能发布方法，其特征在于，所述步骤
S3
其具体为：按数据种类替补顺序，将降水实况网格数据与1小时预报网格降水数据按以下融合规则实时计算融合降水量：判断某格点在未来
n
小时是否达到橙色或红色预警信号，其采用的融合公式为：
X
n
＝
R3‑
n
+moving_ave(P
n
),n
＝
1,2,3
其中，
X
n
表示该格点未来
n
小时内的累计降水量，
R3‑
n
表示该格点过去3‑
n
小时累计实况降水量，
P
n
表示该格点未来
n
小时内的累计预报降水量...

【专利技术属性】
技术研发人员：江蕾，向筱铭，邱玲，刘俊宏，谢银海，何星庭，
申请(专利权)人：四川省气象探测数据中心，
类型：发明
国别省市：