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摘要：本发明公开了基于地基云图的DNI超短期预报方法，涉及DNI预报技术领域，包括以下步骤：整合DNI历史气象观测数据和污染物数据，经过预处理后，建立了基于污染物浓度的DNI衰减比例模型；通过晴空和云层条件下的气象数据计算DNI相对衰减值，作为因变量；获取不同污染物并进行组合，利用方差分析识别出初始污染物组合；以初始组合为基础训练DNI衰减比例模型，并逐步增加污染物组合，构建污染物训练输出集合。通过数据分析筛选出可接受泛用性的污染物组合，为DNI预测提供了坚实基础；计算云对DNI的衰减值。基于不同污染物类型的DNI预测子模型，修正初始DNI预测值，获得最终的DNI预测结果，该方法提高了DNI预测的准确性和鲁棒性。

主权项：1.基于地基云图的DNI超短期预报方法，其特征在于，包括以下步骤：获取DNI历史气象观测数据和污染物数据并进行预处理，DNI历史气象数据包括历史晴空条件下的气象观测数据、历史云层条件下的气象观测数据、历史DNI观测数据和地外辐射数据;基于预设的晴空大气基础DNI衰减比例模型，计算DNI相对衰减值，并将DNI相对衰减值作为因变量，各个污染物浓度为自变量构建基于污染物浓度的DNI衰减比例模型；获取不同的污染物数据，并对污染物数据进行排列组合，得到若干个污染物组合，基于方差分析计算污染物组合的组合评估值，并进行数据分析，得到初始污染物组合；将所述初始污染物组合输入至基于污染物浓度的DNI衰减比例模型进行训练，从若干个污染物组合中随机逐渐增加训练的污染物组合，并将若干个污染物浓度的DNI衰减比例模型构建污染物训练输出集合；对污染物训练输出集合进行数据分析，筛选得到可接受泛用性基于污染物浓度的DNI衰减比例模型；将历史云层条件下的气象观测数据输入至所述可接受泛用性基于污染物浓度的DNI衰减比例模型中得到晴空大气DNI衰减比例值，并基于衰减比例计算方法得到云对DNI衰减比例值；将DNI历史气象观测数据输入至DNI预测子模型中，得到初始DNI预测值，并基于云对DNI衰减比例值对初始DNI预测值进行修正，得到最终DNI预测值。

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百度查询： 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心) 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心) 基于地基云图的DNI超短期预报方法