【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字孪生技术，尤其涉及基于数字孪生的多尺度云系动态演化仿真建模方法及系统。
技术介绍
1、现有云系演化预测技术主要依赖单一传感器获取云系特征信息，难以全面反映云系的复杂结构和动态变化特征。在多源数据融合过程中，存在时空配准精度不足、数据质量评估机制缺失等问题，影响云系特征提取的准确性。
2、目前云系边界划分方法缺乏明确的物理依据，难以准确区分核心区域与过渡区域的差异性特征。同时，传统特征提取算法无法有效适应云系形态和物理特性的动态变化过程，导致云系演化特征描述不够准确。在数值模拟方面，现有方法采用固定的网格划分策略，难以针对性地刻画不同区域的演化特征，且区域间的耦合效应考虑不足，计算效率与精度难以兼顾。
3、此外，现有云系演化预测方法普遍缺乏实时观测数据的反馈机制，预测结果与实际情况存在较大偏差。预测修正过程中未充分考虑物理约束条件，难以保证修正结果的物理合理性。为解决上述问题，亟需建立一种能够综合利用多源数据、准确提取云系特征、高效进行数值模拟并实现动态修正的云系演化预测方法。
【技术保护点】
1.在基于数字孪生的多尺度云系动态演化仿真建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述有效数据，采用递归分割算法提取云系基元特征，计算反射率梯度和温度梯度的极值点划分云团的核心区域，计算核心区域周围的参数衰减曲线划分过渡区域的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述云系基元特征与真实云系的深度数字孪生映射网络，将所述深度数字孪生映射网络输出的形态特征参数与气象实测数据进行特征验证，并基于验证结果对所述深度数字孪生映射网络的参数进行动态优化的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.在基于数字孪生的多尺度云系动态演化仿真建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述有效数据，采用递归分割算法提取云系基元特征，计算反射率梯度和温度梯度的极值点划分云团的核心区域，计算核心区域周围的参数衰减曲线划分过渡区域的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述云系基元特征与真实云系的深度数字孪生映射网络，将所述深度数字孪生映射网络输出的形态特征参数与气象实测数据进行特征验证，并基于验证结果对所述深度数字孪生映射网络的参数进行动态优化的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对核心区域采用自适应多重网格方法进行精细化离散，网格尺度随云团湍流强度和热力参数梯度自动调整，对过渡区域建立考虑云系内部涡旋演化的非均匀网格的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于网格划分结果，对云系动态演化进行仿真建模，建立包含质量守恒、动量守恒和能量守恒的跨区域耦合约束，将云系的动态演化过程表征为包含湍流扩散、热力学参数和区域耦合的偏微分方程组，将所述偏微分方程组与深度数字孪生映射网络...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴波，向涛，
申请(专利权)人：天津火伞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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