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摘要：本发明公开一种基于强对流识别的集合同化成员构建方法，包括步骤：根据预报区域和预报时段，获取历史气象数据，并进行预处理，构建数据训练集；采用所述数据训练集，构建并训练获得用于识别强对流的类型的分类识别模型；构建集合成员生成模型，并基于不同的强对流的类型分别进行训练，为每种强对流的类型各构建集合成员生成模式；采用分类识别模型对预生成集合成员的天气进行分类，再根据分类结果，选择对应的集合成员生成模式生成集合同化成员。本发明可以有效的对强对流进行分类，结合历史同类型的强对流信息生成集合成员，本发明不需要对模式进行积分，且可以有效提高离散度，降低生成集合成员时对计算资源的需求。
主权项：1.一种基于强对流识别的集合同化成员构建方法，其特征在于，包括如下步骤：根据预报区域和预报时段，获取历史气象数据，并进行预处理，构建数据训练集；采用所述数据训练集，构建并训练获得用于识别强对流的类型的分类识别模型；构建集合成员生成模型，并基于不同的强对流的类型分别进行训练，为每种强对流的类型各构建集合成员生成模式；采用分类识别模型对预生成集合成员的天气进行分类，再根据分类结果，选择对应的集合成员生成模式生成集合同化成员。
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百度查询： 南京气象科技创新研究院 基于强对流识别的集合同化成员构建方法及系统
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