基于气象模型及图神经网络的高分辨率城市湿度预测方法

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基于气象模型及图神经网络的高分辨率城市湿度预测方法
申请号:CN202410869273
申请日期:2024-07-01
公开号:CN118821652A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于气象模型及图神经网络的高分辨率城市湿度预测方法,包括:确定研究区域的所在位置,并设置大尺度的气象模型网格;利用气象模型、研究区域的不同气象场再分析数据、研究区域的气象站相对湿度监测数据,构建气象数据库;基于构建好的气象数据库,利用训练并优化后的图神经网络模型预测研究区域的气象参数,形成气象边界条件;基于获得的气象边界条件,利用计算流体力学模型获取研究区域的高分辨率城市相对湿度数据,并进行数据精度验证。本发明解决了获取城市区域相对湿度时边界条件获取困难、气象模型计算时间长、高分辨率数据模拟结果精度低等难题,旨在为未来城市气候和环境可持续发展措施以及碳排放政策的制定提供科学支持。
技术关键词
相对湿度 神经网络模型 流体力学模型 气象站 统计学方法 双层嵌套网格 环境可持续发展 估计算法 气象监测数据 非结构网格 精度 参数 风速 时序特征 传播算法 分辨率 时间段
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