本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)領(lǐng)域，尤其是一種利用ai氣象大模型觀(guān)測(cè)引導(dǎo)的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、數(shù)值模式預(yù)報(bào)是開(kāi)展氣候預(yù)測(cè)的重要手段，也是實(shí)現(xiàn)災(zāi)害性強(qiáng)天氣預(yù)報(bào)的一個(gè)有效工具。目前主要會(huì)使用全球數(shù)值預(yù)報(bào)模型和區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型來(lái)進(jìn)行數(shù)值模式預(yù)報(bào)，這兩類(lèi)數(shù)值預(yù)報(bào)模型具有各自的特點(diǎn)：全球數(shù)值預(yù)報(bào)模型的適用范圍更廣，常見(jiàn)的全球數(shù)值預(yù)報(bào)模型有ecmwf、gfs等。區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型是針對(duì)特定區(qū)域設(shè)計(jì)的氣象預(yù)報(bào)模型，具有一定的區(qū)域局限性，但是相比于全球數(shù)值預(yù)報(bào)模型的空間分辨率更高，能夠提供更詳細(xì)的地形和地表特征信息，從而可以提高對(duì)局部氣象要素的預(yù)測(cè)能力，常見(jiàn)的區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型包括wrf、cosmo、rams等。

2、現(xiàn)有傳統(tǒng)的數(shù)值模式預(yù)報(bào)大多利用全球數(shù)值預(yù)報(bào)模型的輸出作為區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型的初始場(chǎng)和邊界條件，通過(guò)初始場(chǎng)擾動(dòng)等方法進(jìn)行集合預(yù)報(bào)來(lái)提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性。但是由于全球數(shù)值預(yù)報(bào)模型的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度和精度不夠高，這種數(shù)值模式預(yù)報(bào)得到的結(jié)果的準(zhǔn)確性和精細(xì)程度仍然不夠理想，尤其是在復(fù)雜天氣環(huán)境和極端天氣事件場(chǎng)景下的預(yù)報(bào)表現(xiàn)更是無(wú)法達(dá)到需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)針對(duì)上述問(wèn)題及技術(shù)需求，提出了一種利用ai氣象大模型觀(guān)測(cè)引導(dǎo)的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，本申請(qǐng)的技術(shù)方案如下：

2、一種利用ai氣象大模型觀(guān)測(cè)引導(dǎo)的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，該區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)包括：

3、全球數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取全球數(shù)值預(yù)報(bào)模型輸出的全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)；

4、ai預(yù)報(bào)模塊，用于將獲取到的全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)輸入ai氣象大模型并輸出ai天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)；

5、觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)融合模塊，用于利用觀(guān)測(cè)引導(dǎo)技術(shù)對(duì)全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)和ai天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格融合，得到融合觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)；

6、區(qū)域預(yù)報(bào)模塊，用于利用融合觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型，并得到區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果。

7、其進(jìn)一步的技術(shù)方案為，ai預(yù)報(bào)模塊，用于將獲取到的全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)輸入ai氣象大模型后，將ai氣象大模型輸出的三維高空數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理得到符合觀(guān)測(cè)引導(dǎo)技術(shù)的目標(biāo)數(shù)據(jù)格式的ai天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)并輸出。

8、其進(jìn)一步的技術(shù)方案為，ai預(yù)報(bào)模塊，用于將ai氣象大模型輸出的三維高空數(shù)據(jù)的每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)分別作為一個(gè)觀(guān)測(cè)廓線(xiàn)，以數(shù)據(jù)預(yù)處理得到包含lat*lon個(gè)一維的觀(guān)測(cè)廓線(xiàn)的ai天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)；其中，lat是維度線(xiàn)的數(shù)量，lon是經(jīng)度線(xiàn)的數(shù)量，每條維度線(xiàn)與每條緯度線(xiàn)的交點(diǎn)為一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)。

9、其進(jìn)一步的技術(shù)方案為，區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)包括：

10、全球數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于按照區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型的數(shù)據(jù)處理格式對(duì)全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，得到數(shù)據(jù)格式與區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型匹配的全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)并輸出給觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)融合模塊。

11、其進(jìn)一步的技術(shù)方案為，ai預(yù)報(bào)模塊，用于將獲取到的全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)分別輸入多個(gè)不同的ai氣象大模型，并輸出多組不同的ai天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)給觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)融合模塊。

12、其進(jìn)一步的技術(shù)方案為，觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)融合模塊，用于利用觀(guān)測(cè)引導(dǎo)技術(shù)對(duì)全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)和每組ai天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)分別進(jìn)行網(wǎng)格融合，得到多組融合觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)并輸出給區(qū)域預(yù)報(bào)模塊；

13、區(qū)域預(yù)報(bào)模塊，用于利用多組融合觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型并得到區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果。

14、其進(jìn)一步的技術(shù)方案為，區(qū)域預(yù)報(bào)模塊，用于分別利用每組融合觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型并得到對(duì)應(yīng)的子預(yù)報(bào)結(jié)果，對(duì)多個(gè)子預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行集成融合得到區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果。

15、其進(jìn)一步的技術(shù)方案為，區(qū)域預(yù)報(bào)模塊對(duì)多個(gè)子預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行集成融合的方法包括：簡(jiǎn)單平均、加權(quán)平均、貝葉斯模型平均、集合卡爾曼濾波以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的至少一種。

16、其進(jìn)一步的技術(shù)方案為，觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)融合模塊，用于利用觀(guān)測(cè)引導(dǎo)技術(shù)對(duì)全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)和所有多組ai天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格融合得到融合觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)并輸出給區(qū)域預(yù)報(bào)模塊。

17、其進(jìn)一步的技術(shù)方案為，使用的ai氣象大模型包括盤(pán)古、伏羲、風(fēng)烏、graphcast中的至少一種。

18、本申請(qǐng)的有益技術(shù)效果是：

19、本申請(qǐng)公開(kāi)了一種利用ai氣象大模型觀(guān)測(cè)引導(dǎo)的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，該系統(tǒng)中的ai預(yù)報(bào)模塊利用ai氣象大模型根據(jù)全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)輸出ai天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)，然后由觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)融合模塊利用觀(guān)測(cè)引導(dǎo)技術(shù)對(duì)全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)和ai天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格融合得到融合觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)，用于驅(qū)動(dòng)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型得到區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果。在無(wú)法直接利用ai氣象大模型的輸出結(jié)果驅(qū)動(dòng)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型的局限下，通過(guò)觀(guān)測(cè)引導(dǎo)技術(shù)在傳統(tǒng)基于全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型的基礎(chǔ)上，引入了ai氣象大模型的輸出結(jié)果，使得區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型能夠充分使用ai氣象大模型的輸出結(jié)果中的有效信息，得益于ai氣象大模型輸出結(jié)果的高準(zhǔn)確度，能夠獲取更好的區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型的初始場(chǎng)和邊界條件，從而可以提高預(yù)報(bào)質(zhì)量，獲得預(yù)報(bào)質(zhì)量更高的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果。

20、該系統(tǒng)中的ai預(yù)報(bào)模塊還通過(guò)多個(gè)不同的ai氣象大模型輸出多組ai天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)，繼而得到多組融合觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)分別驅(qū)動(dòng)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型，然后基于集成預(yù)報(bào)的思想綜合得到區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果，這種做法可以充分發(fā)揮不同ai氣象大模型各自的優(yōu)勢(shì)，以進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)質(zhì)量，尤其是在復(fù)雜天氣和極端環(huán)境下能夠提供更為穩(wěn)健的結(jié)果。

技術(shù)特征：

1.一種利用ai氣象大模型觀(guān)測(cè)引導(dǎo)的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，所述區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，所述區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，所述區(qū)域預(yù)報(bào)模塊對(duì)多個(gè)子預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行集成融合的方法包括：簡(jiǎn)單平均、加權(quán)平均、貝葉斯模型平均、集合卡爾曼濾波以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的至少一種。

9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，使用的ai氣象大模型包括盤(pán)古、伏羲、風(fēng)烏、graphcast中的至少一種。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開(kāi)了一種利用AI氣象大模型觀(guān)測(cè)引導(dǎo)的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)領(lǐng)域，該系統(tǒng)中的AI預(yù)報(bào)模塊將全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)輸入AI氣象大模型并輸出AI天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)，然后觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)融合模塊利用觀(guān)測(cè)引導(dǎo)技術(shù)對(duì)全球天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)數(shù)據(jù)和AI天氣預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格融合得到融合觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)，繼而用于驅(qū)動(dòng)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型得到區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果。在無(wú)法直接利用AI氣象大模型的輸出結(jié)果驅(qū)動(dòng)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型的局限下，通過(guò)觀(guān)測(cè)引導(dǎo)技術(shù)引入AI氣象大模型的中的有效信息，從而能夠獲取更好的區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模型的初始場(chǎng)和邊界條件，獲得預(yù)報(bào)質(zhì)量更高的區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果。

技術(shù)研發(fā)人員：呂浩,金藝,涂長(zhǎng)梅,李可,李嘉鵬,陳鵬斐,朱天星,潘日濤,匡昌武
受保護(hù)的技術(shù)使用者：航天新氣象科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6