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[发明专利]基于HASM的日降水数据空间模拟方法和系统-CN202310735955.0在审
发明人： 焦毅蒙;赵娜;岳天祥;邓佳音 -专利权人：河南科技大学;中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请涉及计算机辅助仿真技术领域，提供了一种基于HASM的日降水数据空间模拟方法和系统。该方法首先获取目标区域内多个观测站点对应的日降水观测数据，根据该日降水观测数据生成目标区域各个观测站点对应的降水概率，得到降水概率数据，然后利用HASM方法分别对日降水观测数据和降水概率数据进行空间模拟，对应得到目标区域的降水值曲面和降水概率曲面，对降水值曲面和降水概率曲面进行相乘处理，得到日降水数据空间模拟结果。该方法分别对降水量和降水概率进行空间模拟后进行曲面综合，充分考虑到降水概率对日尺度降水模拟的影响，同时充分利用HASM的高精度优势，实现对日降水数据的高精度、高准确率模拟。
基于 hasm 降水数据空间模拟方法系统

[发明专利]一种耦合深度学习和HASM的区域气候模拟方法和系统-CN202310383543.5有效
发明人： 焦毅蒙;岳天祥;赵娜 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请涉及电数字数据处理技术领域，提供了一种耦合深度学习和HASM的区域气候模拟方法和系统。该方法包括：获取目标区域的气象站点观测数据；确定目标区域的模拟参数；将气象站点观测数据和模拟参数输入区域气候耦合模型，得到区域气候模拟结果；区域气候耦合模型包括第一深度学习子模型、第二深度学习子模型和第一高精度曲面建模模型；其中，第一高精度曲面建模模型用于根据第一深度学习子模型的第一模拟结果生成标签数据，标签数据用于训练第二深度学习子模型。这样，在模型训练的过程中，通过第一深度学习子模型和第一高精度曲面建模模型相互配合，无需手工操作制作训练数据中的标签数据，即可快速、自动生成标签数据，提高了模型训练的效率。
一种耦合深度学习 hasm 区域气候模拟方法系统

[发明专利]一种时空协同的高精度曲面建模方法和系统-CN202211306422.2有效
发明人： 焦毅蒙;岳天祥;赵娜;杜正平 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本申请涉及电数字数据处理技术领域，提供了一种时空协同的高精度曲面建模方法和系统。该方法包括：对t时刻目标区域的生态环境要素曲面的偏微分方程组进行有限差分离散，得到第一离散方程组；对目标区域内点（x，y）处生态环境要素随时间t变化曲线的偏微分方程组进行有限差分离散，得到第二离散方程组；基于第一离散方程组和第二离散方程组，确定时空协同的高精度曲面建模有限差分方程组；将目标区域内预先获取的待模拟生态环境要素的观测数据和预先获取的待模拟生态环境要素的初始曲面输入到时空协同的高精度曲面建模有限差分方程组进行迭代求解，得到生态环境要素模拟结果，如此，提高了生态环境要素模拟结果的精度。
一种时空协同高精度曲面建模方法系统

[发明专利]基于并行计算的HASM超参数最优化方法及系统-CN202211075722.4有效
发明人： 焦毅蒙;杜正平;赵娜;岳天祥 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本申请涉及电数字数据处理技术领域，提供一种基于并行计算的HASM超参数最优化方法及系统。该方法包括：获取目标区域的生态环境数据；确定HASM超参数对应的多个参数网格；其中，超参数用于表征生态环境数据的数据特性以及空间异质性；每一个参数网格与超参数的取值组合相对应；基于并行计算方法，通过HASM对每一个参数网格中的生态环境数据进行模拟，以确定超参数的最优值。如此，将参数网格划分与并行计算方法相结合，充分利用计算机的多核优势，快速高效地对HASM超参数进行最优化，提高了HASM对目标区域的生态环境数据模拟的精度。
基于并行计算 hasm 参数优化方法系统

[发明专利]基于HASM的区域气候模式日平均气温偏差订正方法和系统-CN202210919143.7有效
发明人： 焦毅蒙;岳天祥;赵娜;刘羽;邓佳音 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请涉及电数字数据处理技术领域，提供一种基于HASM的区域气候模式日平均气温偏差订正方法和系统。该方法包括：获取目标区域的地形数据、再分析数据、海温数据和土地利用数据；然后根据地形数据、再分析数据、海温数据和土地利用数据确定初始场和边界场；随后根据初始场和边界场，通过RegCM4对目标区域的气温进行模拟，得到日平均气温数据的模拟值；最后基于HASM对日平均气温数据的模拟值进行偏差订正，得到日平均气温数据的订正值。如此，一定程度上消除了区域气候模式RegCM4的日平均气温数据的模拟偏差，提高了区域尺度上气候模拟的精度。
基于 hasm 区域气候模式平均气温偏差订正方法系统