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申请/专利权人：中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心)

摘要：本发明提供了一种自适应Transformer风速预报订正方法、装置及设备，包括：获取目标区域对应的气象要素及地形数据；通过Transformer特征提取网络，对气象要素及地形数据进行特征提取处理得到深层非线性特征，并对深层非线性特征进行气象特征工程提取处理得到统计特征、时序特征、时间特征和空间特征；通过自适应特征融合网络，对统计特征、时序特征、时间特征和空间特征进行特征融合处理得到融合后特征；通过Transformer特征解码器，基于融合后特征生成目标区域对应的风速预报订正结果。本发明可以提高在极端事件或快速变化的气象条件下的风速预报订正性能，还能有效提高模型特征表达能力。

主权项：1.一种自适应Transformer风速预报订正方法，其特征在于，包括：获取目标区域对应的气象要素及地形数据；通过Transformer特征提取网络，对所述气象要素及地形数据进行特征提取处理得到深层非线性特征，并对所述深层非线性特征进行气象特征工程提取处理得到统计特征、时序特征、时间特征和空间特征；其中，所述气象要素及地形数据包括高精度地形数据、气象要素站点实况观测数据、气象要素格点再分析数据、模式预报数据；所述深层非线性特征包括高精度地形特征、站点实况观测特征、格点再分析实况特征、模式预报特征；通过自适应特征融合网络，对所述统计特征、所述时序特征、所述时间特征和所述空间特征进行特征融合处理得到融合后特征；通过Transformer特征解码器，基于所述融合后特征生成所述目标区域对应的风速预报订正结果；通过Transformer特征提取网络，对所述气象要素及地形数据进行特征提取处理得到深层非线性特征，包括：通过不同维度的Transformer特征提取网络，分别提取所述高精度地形数据对应的高精度地形特征、所述气象要素站点实况观测数据对应的站点实况观测特征、所述气象要素格点再分析数据对应的格点再分析实况特征、所述模式预报数据对应的模式预报特征；对所述深层非线性特征进行气象特征工程提取处理得到统计特征、时序特征、时间特征和空间特征，包括：针对任意时次下所述站点实况观测特征、格点再分析实况特征、模式预报特征，构建特征序列，提取所述特征序列的统计特征、时序特征、时间特征；其中，所述统计特征包括最小值、最大值、均值、方差，所述时序特征包括超前特征、滞后特征、滑动窗特征，所述时间特征包括月特征、日特征、时特征、分特征、周特征、季节特征；以及，通过空间转通道操作对所述高精度地形特征进行降尺度，以使降尺度后的所述高精度地形特征的分辨率与所述模式预报数据的分辨率一致，并通过正弦函数归一化至连续区间，以得到空间特征。

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