本发明专利技术公开了一种融合Simvp模型和ADUnet模型的温度数值预报订正方法，属于数值模式预报订正领域；具体为：首先，收集GFS预报数据，处理并构建训练数据集；针对指定区域的GFS预报数据，融合密集链接模块和注意力机制改进Unet模型形成ADUnet模型，并构建融合了Simvp模型和ADUnet模型的深度学习模型；然后，使用深度学习模型对训练数据集进行训练，得到数值模式预报订正模型；最后，待测时刻新采集GFS预报数据，输入到训练好的数值模式预报订正模型中，直接输出数值模式48h温度预报订正之后的结果。本发明专利技术通过使用GFS模式预报数据和ERA5再分析数据进行融合深度学习模型的训练，将目标区域的温度数值预报结果进行订正，提高了温度数值模式预报结果的准确性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数值模式预报订正领域，尤其是涉及一种融合simvp模型和adunet模型的温度数值预报订正方法。
技术介绍
1、精确的大气温度预报作为天气预报的核心要素备受关注，对人们的日常生活以及工作具有重要的指导意义。大气温度涉及众多领域，包括太阳辐射、大气运动等，极端气温(极端低温、极端高温)给人类的生产生活造成极大的影响，例如冻害、干旱、大雪、冻雨以及道路结冰，轻则导致种植物减产等，严重时甚至会影响人类的生存。
2、可靠的大气温度预报及其日循环，为人类的生活提供了科学的参考，可以最大限度的给予人类生产生活便利，并降低极端气温带来的负面影响。准确的预报是气象部门面临的新挑战--精细化天气预报业务的重要环节。
3、虽然温度预报已经是天气预报中最容易达到精细化要求的一项，但仍然是气象人员重点研究的课题，预报准确度仍需进一步提高。如果气象部门提前发布的温度预报精准可靠，当面对即将到来的灾害时，人类就能做好充分的准备，进而降低灾害天气带来的损失，保障社会的正常生产和人民的生命财产安全，具有很强的现实意义。
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【技术保护点】
1.一种融合Simvp模型和ADUnet模型的温度数值预报订正方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.如权利要求1所述的一种融合Simvp模型和ADUnet模型的温度数值预报订正方法，其特征在于，所述构建训练数据集具体为：
3.如权利要求1所述的一种融合Simvp模型和ADUnet模型的温度数值预报订正方法，其特征在于，所述深度学习模型融合了Simvp模型和ADUnet模型；首先，通过Simvp模型获取训练样本一的时序特征图，并将时序特征图和训练样本二进行拼接，作为ADUnet模型的输入，学习预报数据时间和空间特征信息。
4.如权利要求1所述的一种融合S...
【技术特征摘要】
1.一种融合simvp模型和adunet模型的温度数值预报订正方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.如权利要求1所述的一种融合simvp模型和adunet模型的温度数值预报订正方法，其特征在于，所述构建训练数据集具体为：
3.如权利要求1所述的一种融合simvp模型和adunet模型的温度数值预报订正方法，其特征在于，所述深度学习模型融合了simvp模型和adunet模型；首先，通过simvp模型获取训练样本一的时序特征图，并将时序特征图和训练样本二进行拼接，作为adunet模型的输入，学习预报数据时间和空间特征信息。
4.如权利要求1所述的一种融合simvp模型和adu...
【专利技术属性】
技术研发人员：高峰，范仕琪，刘厂，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：
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