[发明专利]雷电预警预报方法和系统

权利要求书

1.一种雷电预警预报方法，其特征在于，包括：

S1、确定预报启动时刻，获取预报启动时刻后待预测时间内相应时刻的雷电模式产品数据、相应时段的雷电观测数据、预报启动时刻前相应时刻和/或时段的气象观测数据；

S2、重复步骤S1，获取不同预报启动时刻对应的雷电模式产品数据、雷电观测数据、气象观测数据，分别形成雷电模式产品数据样本集、雷电活动数据样本集、以及气象观测数据样本集；所述雷电模式产品数据包括WRF-雷电模式数据；

S3、通过所述雷电模式产品数据样本集、雷电活动数据样本集、气象观测数据样本集进行样本训练，构建待预测时间内相应时刻的雷电模式产品数据、及预报启动时刻前相应时刻和/或时段的气象观测数据、与预测时段雷电观测数据之间的对应关系，形成人工智能模型；

基于图神经网络中的图扩散原理，建立图扩散动态时空神经网络模型，通过图扩散模块，用以在空间上构建局部图进行扩散，将其中的离散单点数据扩散为完整网格数据，用以解决不同数据的空间异构性；

所述图扩散动态时空神经网络模型通过时空编码模块，采用深度学习中的卷积长短期记忆网络，将各数据依照数据源的不同构建相应的编码网格提取独立的时空编码，通过动态融合模块，对于各预报时段，基于注意力机制动态对编码特征进行动态选择融合，用以解决不同数据的时间异构性；通过融合特征解码模块，用以对动态融合模块输出的信息解码产生闪电预报；

S4、获取待预测时间段相应时刻的雷电模式产品数据和预报启动时刻前相应时刻和/或时段的气象观测数据，输入步骤S3形成的所述人工智能模型，获取待预测时段的雷电活动信息。

2.如权利要求1所述的雷电预警预报方法，其特征在于，所述WRF-雷电模式数据包括霰、雪混合比、电荷密度中的至少一种。

3.如权利要求1所述的雷电预警预报方法，其特征在于，所述预报启动时刻前相应时刻和/或时段的气象观测数据包括预报启动时刻前相应时段的雷电观测数据、预报启动时刻前相应时刻的雷达观测数据、预报启动时刻前相应时刻的卫星观测数据、预报启动时刻前相应时刻的自动气象站数据中的至少一种。

4.如权利要求3所述的雷电预警预报方法，其特征在于，所述雷电观测数据包括格点闪电频次；

所述雷达观测数据包括格点雷达反射率数据；

所述卫星观测数据包括格点云顶亮温数据；

所述自动气象站数据包括站点位置的风、温、压、湿、降水数据。

5.一种雷电预警预报系统，其特征在于，包括：数据处理模块(4)，用以采用权利要求1-4中任一项所述的雷电预警预报方法，根据待预测时间段相应时刻的雷电模式产品数据和预报启动时刻前相应时刻和/或时段的气象观测数据，获取待预测时段的雷电活动信息。

6.如权利要求5所述的雷电预警预报系统，其特征在于，还包括数据采集模块(3)、及AI雷电模型自动学习模块(6)，

所述数据采集模块(3)与数据处理模块(4)信号连接，用于获取所述雷电模式产品数据、雷电观测数据、及气象观测数据，并传输至所述数据处理模块(4)；

所述AI雷电模型自动学习模块(6)与所述数据处理模块(4)信号连接，用于根据雷电模式产品数据、气象观测数据、及雷电观测数据，更新迭代待预测时间内相应时刻的雷电模式产品数据、相应时段的雷电观测数据、以及预报启动时刻前相应时刻和/或时段的气象观测数据之间的对应关系，并传输至所述数据处理模块(4)。

7.如权利要求6所述的雷电预警预报系统，其特征在于，还包括系统主控模块(1)、系统参数设置模块(2)、及业务应用模块(5)；

所述系统参数设置模块(2)与所述数据采集模块(3)信号连接，用于设定所述数据采集模块(3)采集的数据类型、范围；

所述业务应用模块(5)与所述数据处理模块(4)信号连接，用于显示、发布待预测时段的雷电活动信息；

所述系统主控模块(1)分别与所述系统参数设置模块(2)、及AI雷电模型自动学习模块(6)信号连接，用于切换所述系统参数设置模块(2)、与AI雷电模型自动学习模块(6)的运行，以执行实时雷电预警预报任务或AI预警预报模型自学习任务。