【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其是涉及复杂地形下气象数据的时空降尺度方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、目前已有的复杂地形下的天气预报时空降尺度方法，技术主要包括传统的数值天气预报模型和地形影响下的气象模拟方法。传统的数值天气预报模型通常采用格点模式，将大气分割成网格单元进行模拟，但在复杂地形区域，这种模式往往无法准确捕捉地形对天气系统的影响，导致预报精度不高。另一方面，地形影响下的气象模拟方法尝试通过考虑地形对大气运动的影响来提高预报精度，但这些方法往往计算复杂且耗时较长。并且现有技术在处理复杂地形下的气象数据时，难以充分考虑地形的高低起伏、山脉、河流等因素会对气流的运动和湿度分布产生的影响，所以如何实现对复杂地形下的气象数据的预测成为了不容小觑的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供复杂地形下气象数据的时空降尺度方法、装置、设备及介质，通过利用多源异构数据源和深度学习网络模型能够更全面地捕捉复杂地形下的气象信息，从而提高天气预报的精度和准确性，并且深度学习网络模型可以...
【技术保护点】
1.一种复杂地形下气象数据的时空降尺度方法，其特征在于，所述时空降尺度方法包括：
2.根据权利要求1所述的时空降尺度方法，其特征在于，所述对所述复杂地形下的气象数据进行数据预处理，确定出处理后的气象数据，包括：
3.根据权利要求1所述的时空降尺度方法，其特征在于，所述将处理后的气象数据输入至预先训练好的气象数据时空降尺度模型的多个嵌入向量网络层之中，对所述处理后的气象数据进行嵌入向量转换处理，输出所述复杂地形下的多个气象数据向量，包括：
4.根据权利要求1所述的时空降尺度方法，其特征在于，所述将多个所述气象数据向量输入至所述气象数据...
【技术特征摘要】
1.一种复杂地形下气象数据的时空降尺度方法，其特征在于，所述时空降尺度方法包括：
2.根据权利要求1所述的时空降尺度方法，其特征在于，所述对所述复杂地形下的气象数据进行数据预处理，确定出处理后的气象数据，包括：
3.根据权利要求1所述的时空降尺度方法，其特征在于，所述将处理后的气象数据输入至预先训练好的气象数据时空降尺度模型的多个嵌入向量网络层之中，对所述处理后的气象数据进行嵌入向量转换处理，输出所述复杂地形下的多个气象数据向量，包括：
4.根据权利要求1所述的时空降尺度方法，其特征在于，所述将多个所述气象数据向量输入至所述气象数据时空降尺度模型的多头注意力网络层之中，先对多个所述气象数据向量进行融合处理，再对融合后的所述气象数据向量进行特征提取以及时空关系建模处理，输出时空降尺度后的气象数据，包括：
5.根据权利要求1所述的时空降尺度方法，其特征在于，通过以下步骤确定出所述气象数据时空降尺度模型：
6.根据权利要求5所述的时空...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡骏楠，苏颖，
申请(专利权)人：中科星图维天信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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