【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于eof-kmeans聚类和ldm的两阶段临近降水预报方法，属于短临降水预报。
技术介绍
1、临近降水预报在应对洪水、山体滑坡等自然灾害，保障基础设施安全，以及农业生产和水力发电方面都扮演着关键角色。尽管数值天气预报模型能够在更广泛的地理范围内提供降水概率和强度的预测，但在小时间和空间尺度的预测仍然面临挑战。这主要是因为这些模型需要大量观测数据，并且需要一定时间来吸收这些数据，尤其是在对流降水等局部性强的情况下，模型很难准确预测降水的具体位置和强度。
2、在过去的十年里，随着地球时空观测数据的不断增加，利用深度学习技术的数据驱动型预测模型成为了可能。深度神经网络结合生成式网络能够学习到降水分布的复杂特征，从而生成更加真实和准确的降雨场景。虽然这些模型能够提供精确的预测，但它们的训练成本往往较高，尤其是在对抗性训练中，同时也会消耗大量的计算资源。降雨预测与视频预测有着显著的相似之处，都需要模型来捕获时空信息以实现准确的预测。在处理生成高分辨率长视频时，最大的挑战之一是计算资源的不足，这意味着需要寻找高效的算...
【技术保护点】
1.一种基于EOF-Kmeans聚类和LDM的两阶段临近降水预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于EOF-Kmeans聚类和LDM的两阶段临近降水预报方法，其特征在于，所述步骤1中，采用对数变换对采集的雷达降水数据集进行预处理，公式如下：
3.根据权利要求1所述的基于EOF-Kmeans聚类和LDM的两阶段临近降水预报方法，其特征在于，所述步骤2中，利用经验正交函数分析法对预处理后的图像数据集中的各雷达图像进行降维处理，具体为：
4.根据权利要求1所述的基于EOF-Kmeans聚类和LDM的两阶段临近降水...
【技术特征摘要】
1.一种基于eof-kmeans聚类和ldm的两阶段临近降水预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于eof-kmeans聚类和ldm的两阶段临近降水预报方法，其特征在于，所述步骤1中，采用对数变换对采集的雷达降水数据集进行预处理，公式如下：
3.根据权利要求1所述的基于eof-kmeans聚类和ldm的两阶段临近降水预报方法，其特征在于，所述步骤2中，利用经验正交函数分析法对预处理后的图像数据集中的各雷达图像进行降维处理，具体为：
4.根据权利要求1所述的基于eof-kmeans聚类和ldm的两阶段临近降水预报方法，其特征在于，所述步骤2中，采用kmeans聚类方法对降维后的雷达图像进行聚类，识别图像中的降水和非降水区域，具体为：
5.根据权利要求1所述的基于eof-kmeans聚类和ldm的两阶段临近降水预报方法，其特征在于，所述步骤3中，逐帧变分自动编码器包括编码器和解码器，编码器包括依次连接的二维卷积神经网络、残差模块、下采样层以及自注意力模块，解码器包括依次连接的二维卷积神经网络、自注意力模块、残差模块以及上采样层；
6.根据权利要求1所述的基于eof-kmeans聚类和ldm的两阶段临近降水预报方法，其特征在于，所述步骤4中，通过使用已知的第一至第四帧低分辨率雷达降水图像，训练时间扩散模型以预测第五至第二十帧的低分辨率雷达降水图像...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。