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申请/专利权人：江苏省气象台
摘要：本发明公开了一种强对流降水数据分析方法，涉及智能分析的技术领域，包括以下步骤：分析得到强降水元素的移动特征和空间特征，根据移动特征构建强降水元素移动虚拟轨迹，并对所述强降水元素移动虚拟轨迹进行寻优匹配，构建洪涝评价模型，所述洪涝评价模型的输出量为洪涝发生概率，训练用于预测洪涝概率的机器学习模型，并对所述机器学习模型进行测试。本发明分析同一子区域内和不同子区域间强降水元素的移动特征和空间分布特征，计算自然参数、移动虚拟轨迹和空间特征的权重，构建洪涝评价模型，为灾害预警和规划提供科学依据，对训练完成的机器学习模型进行测试，评估其预测准确性和可靠性，为实际应用提供可信的洪涝预测服务。
主权项：1.一种强对流降水数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，将待测地区分割为若干子区域，并将所述子区域进行编号，获取子区域在第一时间段内的日均降雨量分布图，将所述日均降雨量分布图进行预处理，生成第一图像；步骤S2，提取第一图像的色彩值，选取最大的色彩值对应的部分，将所述最大的色彩值对应的部分作为强降水元素，将第一时间段内同一个子区域的强降水元素进行分析，得到强降水元素的移动特征，将第一时间段内不同子区域的强降水元素进行分析，得到强降水元素的空间特征；步骤S3，根据移动特征构建强降水元素移动虚拟轨迹，并对所述强降水元素移动虚拟轨迹进行寻优匹配；步骤S4，分别获取子区域的自然参数、排水道数量、寻优匹配后的强降水元素移动虚拟轨迹和空间特征，所述自然参数包括海拔、日均光照强度、日均温度和日均湿度，计算自然参数、排水道数量、寻优匹配后的强降水元素移动虚拟轨迹和空间特征的权重，并构建洪涝评价模型，所述洪涝评价模型的输出量为洪涝发生概率；步骤S5，训练用于预测洪涝概率的机器学习模型，并对所述机器学习模型进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏省气象台 一种强对流降水数据分析方法
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