[发明专利]气象雷达回波图预测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种气象雷达回波图预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述气象雷达回波图预测方法包括：获取目标区域在多个不同历史时刻的历史气象雷达回波图；根据各所述历史气象雷达回波图和目标生成器网络，获取所述目标区域在多个不同预测时刻的预测气象雷达回波图；所述目标生成器网络是根据初始生成器网络和初始鉴别器网络训练得到的。采用本方法能够提升气象雷达回波图的预测准确度，提升基于气象雷达回波图的强天气临近预报的准确度。

技术领域

本发明涉及气象雷达技术领域，特别是涉及一种气象雷达回波图预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

气象雷达回波，是由雷达发射、经大气及其悬浮物散射而返回的被雷达天线所接收的电磁波。由这些电磁波转换的信号所对应的图像称为气象雷达回波图。分析气象雷达回波图，可及时发现台风、雷暴、暴雨、冰雹、龙卷风等灾害性天气的强度、位置及其移动变化情况。

传统技术中，采用持续性预报法或交叉相关法预报雷暴体的演变和运动。持续性预报法中，假设所有气象雷达回波的大小和强度在预报期间内保持不变，且以固定速度平移；交叉相关法是选取连续两个时刻的气象雷达回波图，将图像区域划分为32×32像素的图像子集，采用交叉相关法计算两幅图像的最佳匹配区域，根据前后图像匹配区域的位置和时间间隔，确定出每个图像子集的移动矢量，根据图像移动矢量集，利用后向轨迹方法对图像作短时外推预测。

但是，上述持续性预报法和交叉相关法，均存在风暴体识别的准确度低的情况，使得强天气临近预报的准确度降低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升基于气象雷达回波图的强天气临近预报的准确度的气象雷达回波图预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请实施例提供了一种气象雷达回波图预测方法，所述气象雷达回波图预测方法包括：

获取目标区域在多个不同历史时刻的历史气象雷达回波图；

根据各所述历史气象雷达回波图和目标生成器网络，获取所述目标区域在多个不同预测时刻的预测气象雷达回波图；所述目标生成器网络是根据初始生成器网络和初始鉴别器网络训练得到的。

在其中一个实施例中，所述目标生成器网络包括编码递归网络和解码递归网络，所述根据各所述历史气象雷达回波图和目标生成器网络，获取所述目标区域在多个不同预测时刻的预测气象雷达回波图，包括：

根据预设尺寸对各所述历史气象雷达回波图分别进行裁剪；

将裁剪后的各历史气象雷达回波图输入至所述编码递归网络中，得到各所述历史气象雷达回波图分别对应的特征数据；

将各特征数据输入至所述解码递归网络中，得到所述目标区域在多个不同预测时刻的预测气象雷达回波图。

在其中一个实施例中，所述编码递归网络包括多个编码子网络；所述将裁剪后的各历史气象雷达回波图输入至所述编码递归网络中，得到各所述历史气象雷达回波图分别对应的特征数据，包括：

将裁剪后的各历史气象雷达回波图输入至各所述编码子网络中，得到各所述历史气象雷达回波图的时序特征数据和内容特征数据；不同的编码子网络用于输出不同尺度下的时序特征数据和内容特征数据。

在其中一个实施例中，所述解码递归网络包括多个解码子网络；所述将各特征数据输入至所述解码递归网络中，得到所述目标区域在多个不同预测时刻的预测气象雷达回波图，包括：

将各所述编码子网络输出的时序特征数据和内容特征数据输入至对应的解码子网络中，得到每个预测时刻对应的多个不同尺度的回波图；不同的解码子网络用于输出不同尺度的回波图；

根据各所述预测时刻对应的多个不同尺度的回波图，生成所述目标区域在各所述预测时刻的预测气象雷达回波图。