本申請涉及氣象預報，特別是涉及一種降水預報方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

背景技術：

1、隨著社會經(jīng)濟水平飛速發(fā)展，經(jīng)濟活動種類也越發(fā)繁多，對高影響天氣（如暴雨天氣）的響應也越來越敏感。高強度、大范圍的降水往往造成交通運輸阻塞甚至中斷，影響農(nóng)業(yè)和糧食生產(chǎn)，造成生態(tài)環(huán)境破壞，威脅人民的生命財產(chǎn)安全。

2、目前，天氣預報主要包括高分辨率模式和低分辨率模式。其中，高分辨率模式是指采用較細的空間網(wǎng)格來劃分地球表面和大氣層，低分辨率模式是指采用較粗的空間網(wǎng)格來劃分地球表面和大氣層。由于高分辨率模式能夠更精細地捕捉和模擬小尺度的天氣現(xiàn)象，因此常用于較強降水以及極端降水的預報。

3、但是，高分辨率模式通常需要消耗較多的計算資源和存儲能力，因此在天氣預報時會存在較大的延時。

技術實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠減小預報延遲的降水預報方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N降水預報方法。該方法包括：

3、根據(jù)目標區(qū)域的待報低分辨率預報數(shù)據(jù)，確定在第一預設預報時效內(nèi)是否會出現(xiàn)強降水；

4、在確定該第一預設預報時效內(nèi)會出現(xiàn)強降水時，將該目標區(qū)域的待報低分辨率預報數(shù)據(jù)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以得到該待報低分辨率預報數(shù)據(jù)對應的待報高分辨率預報數(shù)據(jù)；

5、基于該待報高分辨率預報數(shù)據(jù)進行降水預報。

6、在其中一個實施例中，該將該目標區(qū)域的待報低分辨率預報數(shù)據(jù)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡模型之前，該方法還包括：

7、獲取該目標區(qū)域的歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)和歷史高分辨率預報數(shù)據(jù)；

8、根據(jù)該目標區(qū)域的歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)，確定在第二預設預報時效內(nèi)是否會出現(xiàn)強降水；

9、在確定該第二預設預報時效內(nèi)會出現(xiàn)強降水時，基于該歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)和該歷史高分辨率預報數(shù)據(jù)，對初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，以得到該神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

10、在其中一個實施例中，該根據(jù)該目標區(qū)域的歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)，確定在第二預設預報時效內(nèi)是否會出現(xiàn)強降水，包括：

11、從該歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)中獲取最近一次的第一低分辨率預報數(shù)據(jù)；

12、若該第一低分辨率預報數(shù)據(jù)指示第二預設預報時效內(nèi)會出現(xiàn)降雨，則根據(jù)該歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)，計算該第二預設預報時效內(nèi)的降水面積和降水強度；

13、在該降水面積達到預設降水面積閾值，和/或，該降水強度達到預設降水強度閾值時，確定第二預設預報時效內(nèi)會出現(xiàn)強降水。

14、在其中一個實施例中，該基于該歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)和該歷史高分辨率預報數(shù)據(jù)，對初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，以得到該神經(jīng)網(wǎng)絡模型，包括：

15、從該歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)和該歷史高分辨率預報數(shù)據(jù)中，獲取預設時長內(nèi)的該第二預設預報時效的第二預報數(shù)據(jù)；該第二預報數(shù)據(jù)包括第二低分辨率預報數(shù)據(jù)和第二高分辨率預報數(shù)據(jù)；

16、若該第二預報數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量達到預設數(shù)據(jù)量，則基于該第二預報數(shù)據(jù)對初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，以得到該神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

17、在其中一個實施例中，該方法還包括：

18、若該第二預報數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量未達到該預設數(shù)據(jù)量，則擴大該預設時長，以得到目標時長；該目標時長包括該預設時長，該目標時長內(nèi)的該第二預設預報時效的第三預報數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量達到該預設數(shù)據(jù)量；

19、基于該第三預報數(shù)據(jù)對初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，以得到該神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

20、在其中一個實施例中，該方法還包括：

21、獲取該目標區(qū)域的初始預報數(shù)據(jù)；該初始預報數(shù)據(jù)包括低分辨率預報數(shù)據(jù)和初始高分辨率預報數(shù)據(jù)；

22、基于對數(shù)函數(shù)對該初始預報數(shù)據(jù)中的降水要素數(shù)據(jù)進行標準化處理，以得到中間預報數(shù)據(jù)；

23、對該中間預報數(shù)據(jù)中的其他要素數(shù)據(jù)進行最大最小值歸一化處理，以得到歷史預報數(shù)據(jù)；該歷史預報數(shù)據(jù)包括歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)和歷史高分辨率預報數(shù)據(jù)。

24、第二方面，本申請還提供了一種降水預報裝置。該裝置包括：

25、第一確定模塊，用于根據(jù)目標區(qū)域的待報低分辨率預報數(shù)據(jù)，確定在第一預設預報時效內(nèi)是否會出現(xiàn)強降水；

26、第一獲取模塊，用于在確定該第一預設預報時效內(nèi)會出現(xiàn)強降水時，將該目標區(qū)域的待報低分辨率預報數(shù)據(jù)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以得到該待報低分辨率預報數(shù)據(jù)對應的待報高分辨率預報數(shù)據(jù)；

27、預報模塊，用于基于該待報高分辨率預報數(shù)據(jù)進行降水預報。

28、第三方面，本申請還提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，該存儲器存儲有計算機程序，該處理器執(zhí)行該計算機程序時實現(xiàn)上述任一方法的步驟。

29、第四方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述任一方法的步驟。

30、第五方面，本申請還提供了一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述任一方法的步驟。

31、上述降水預報方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，通過根據(jù)目標區(qū)域的待報低分辨率預報數(shù)據(jù)，確定在第一預設預報時效內(nèi)是否會出現(xiàn)強降水，在確定第一預設預報時效內(nèi)會出現(xiàn)強降水時，將目標區(qū)域的待報低分辨率預報數(shù)據(jù)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以得到待報低分辨率預報數(shù)據(jù)對應的待報高分辨率預報數(shù)據(jù)，基于待報高分辨率預報數(shù)據(jù)進行降水預報。由于本申請實施例中，通過神經(jīng)網(wǎng)絡模型學習了低分辨率預報數(shù)據(jù)與高分辨率預報數(shù)據(jù)的特征，從而能夠通過神經(jīng)網(wǎng)絡模型根據(jù)低分辨率預報數(shù)據(jù)得到對應的高分辨率預報數(shù)據(jù)，降低了高分辨率預報數(shù)據(jù)的計算時間，從而減小了強降水預報的延遲。并且，在預設預報時效內(nèi)會出現(xiàn)強降水時才觸發(fā)高分辨率預報數(shù)據(jù)的生成，進一步節(jié)約了計算資源。

技術特征：

1.一種降水預報方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述目標區(qū)域的待報低分辨率預報數(shù)據(jù)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡模型之前，所述方法還包括：

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標區(qū)域的歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)，確定在第二預設預報時效內(nèi)是否會出現(xiàn)強降水，包括：

4.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述歷史低分辨率預報數(shù)據(jù)和所述歷史高分辨率預報數(shù)據(jù)，對初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，以得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型，包括：

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

6.根據(jù)權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.一種降水預報裝置，其特征在于，所述裝置包括：

8.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

10.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

技術總結
本申請涉及一種降水預報方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：通過根據(jù)目標區(qū)域的待報低分辨率預報數(shù)據(jù)，確定在第一預設預報時效內(nèi)是否會出現(xiàn)強降水，在確定第一預設預報時效內(nèi)會出現(xiàn)強降水時，將目標區(qū)域的待報低分辨率預報數(shù)據(jù)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以得到待報低分辨率預報數(shù)據(jù)對應的待報高分辨率預報數(shù)據(jù)，基于待報高分辨率預報數(shù)據(jù)進行降水預報，通過神經(jīng)網(wǎng)絡模型學習了低分辨率預報數(shù)據(jù)與高分辨率預報數(shù)據(jù)的特征，從而能夠通過神經(jīng)網(wǎng)絡模型根據(jù)低分辨率預報數(shù)據(jù)得到對應的高分辨率預報數(shù)據(jù)，降低了高分辨率預報數(shù)據(jù)的計算時間，從而減小了強降水預報的延遲。

技術研發(fā)人員：楊杰,李曉,陳義龍,洪海程,陳璐,楊森
受保護的技術使用者：廣東電網(wǎng)有限責任公司廣州供電局
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6