【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于閃電預報，涉及一種區域閃電預測方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、閃電是大氣中一種強烈的電氣放電現象，通常在強對流天氣中發生。它是由于云層間或云與地面之間的電荷積累和釋放造成的，其主要特征包括強烈的電流、極高的溫度和亮光。閃電不僅在短時間內釋放巨大的能量，還伴隨著劇烈的音響現象，即雷聲。閃電對環境和人類活動有顯著影響，是一種嚴重的自然災害，其產生可能引發火災、破壞建筑物和電子設備，甚至造成人員傷亡，威脅社會經濟發展和人類安全。
2、以往的閃電預測研究主要依賴于探測到的散點閃電落點信息來評估閃電風險。這些傳統方法通?；陂W電落點的分布情況進行預測，然而，由于閃電現象的復雜性和隨機性，閃電發生時，其電流和能量可以橫跨數千米，且其影響范圍遠超單一的落點位置。因此，僅憑落點信息來預測閃電威脅，往往無法全面反映其對周邊區域的實際風險。此外，氣象要素之間的數據相關性極為復雜，傳統的氣象預測方法通常依賴于線性模型或經驗規則，這些方法難以捕捉氣象數據中潛在的非線性關系和復雜交互效應。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于克服現有技術中的不足，提供一種區域閃電預測方法、裝置、設備及介質，基于區域閃電威脅概率評分和機器學習模型，實現對區域閃電發生概率與威脅性的準確預測。
2、為達到上述目的，本專利技術是采用下述技術方案實現的：
3、第一方面，本專利技術提供了一種區域閃電預測方法，包括：
4、采集目標區域在第一時間段的閃電落點數據和雷達
5、對所述閃電落點數據和雷達回波強度數據進行預處理；
6、基于預處理后的閃電落點數據，將目標區域格點化，獲取目標區域的格點化閃電數據；
7、基于目標區域的格點化閃電數據，獲取目標區域中每個格點的閃電威脅概率評分，構建目標區域的閃電威脅概率評分矩陣；
8、將預處理后的雷達回波強度數據以及目標區域的閃電威脅概率矩陣輸入至預先訓練完成的區域閃電預報模型，獲取目標區域在第二時間段的閃電預測結果。
9、進一步地，所述閃電落點數據包括閃電的落點經緯度、時間、強度和種類的文本數據。
10、進一步地，對所述閃電落點數據進行預處理，包括：將所述閃電落點數據按預設時間段進行累加；
11、對所述雷達回波強度數據進行預處理，包括：對所述雷達回波強度數據中的異常值處理和缺失值進行插值替換；通過函數映射法，將處理后的雷達回波強度數據轉化為灰度圖像數據。
12、進一步地，獲取目標區域中每個格點的閃電威脅概率評分，包括：
13、，
14、，
15、其中，表示格點的閃電威脅概率評分；表示第個閃電事件發生位置，表示發生位置和格點的距離小于等于的閃電事件的發生位置集合；表示閃電威脅衰減參數，其數值依據閃電的影響距離進行設置；表示發生位置和格點的距離小于等于的閃電事件的總數；根據閃電種類，表示格點的云閃威脅概率評分，表示格點的地閃威脅概率評分；表示云閃威脅衰減參數，表示地閃威脅衰減參數；表示發生位置和格點的距離小于等于的云閃事件的發生位置集合，表示發生位置和格點的距離小于等于的地閃事件的發生位置集合。
16、進一步地，通過函數映射法，將處理后的雷達回波強度數據轉化為灰度圖像數據，包括：
17、，
18、其中，為轉化后像素灰度值，為雷達回波強度值，為雷達回波強度數據中的最大值；為雷達回波強度數據中的最小值。
19、進一步地，將預處理后的雷達回波強度數據以及目標區域的閃電威脅概率評分矩陣輸入至預先訓練完成的區域閃電預報模型，獲取目標區域在第二時間段的閃電預測結果，包括：
20、將預處理后的雷達回波強度數據輸入至預先訓練完成的第一區域閃電預報模型，得到第一特征矩陣；
21、將所述目標區域的閃電威脅概率評分矩陣輸入至預先訓練完成的第二區域閃電預報模型，得到第二特征矩陣；
22、將所述第一特征矩陣和第二特征矩陣進行拼接，得到特征融合數據；
23、將所述特征融合數據輸入線性卷積層，輸出目標區域在第二時間段的閃電預測結果；
24、所述目標區域在第二時間段的閃電預測結果包括目標區域中每個格點在第二時間段的閃電威脅概率。
25、進一步地，所述第一區域閃電預報模型和第二區域閃電預報模型包括3d-unet機器學習模型。
26、第二方面，本專利技術還提供了一種區域閃電預測裝置，裝置包括：
27、數據采集模塊，用于采集目標區域在第一時間段的閃電落點數據和雷達回波強度數據；
28、數據預處理模塊，用于對所述閃電落點數據和雷達回波強度數據進行預處理；
29、格點化閃電數據獲取模塊，用于基于預處理后的閃電落點數據，將目標區域格點化，獲取目標區域的格點化閃電數據；
30、閃電威脅概率評分矩陣構建模塊，用于基于目標區域的格點化閃電數據，獲取目標區域中每個格點的閃電威脅概率評分，構建目標區域的閃電威脅概率評分矩陣；
31、閃電預測結果獲取模塊，用于將預處理后的雷達回波強度數據以及目標區域的閃電威脅概率評分矩陣輸入至預先訓練完成的區域閃電預報模型，獲取目標區域在第二時間段的閃電預測結果。
32、第三方面，本專利技術還提供一種計算機設備，包括：
33、存儲器，用于存儲計算機程序；
34、處理器，用于執行所述計算機程序以實現上述的區域閃電預測方法的步驟。
35、第四方面，本專利技術還提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行實現上述的區域閃電預測方法的步驟。
36、與現有技術相比，本專利技術所達到的有益效果：
37、本專利技術提供的區域閃電預測方法通過數學模型，將閃電落點數據轉化為閃電威脅概率評分數據，能夠全面評估閃電對特定區域的實際威脅，在氣象預警、防災減災上具備實用價值；通過對閃電事件的空間分布、能量釋放以及天氣條件等因素進行綜合分析，可以有效地計算出特定區域內的閃電威脅概率。通過綜合分析閃電落點數據、雷達回波數據，能夠動態監測強對流天氣的變化，結合先進的機器學習模型，利用計算機自動化閃電預報的實時更新，提高了閃電預報的準確性和及時性。區域閃電預報模型可以輸出監測區域內各格點閃電威脅概率預測結果，明確閃電的威脅范圍，便于使用者直觀地了解閃電風險的具體分布情況，進而針對性地采取預防和應急措施。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種區域閃電預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的區域閃電預測方法，其特征在于，所述閃電落點數據包括閃電的落點經緯度、時間、強度和種類的文本數據。
3.根據權利要求2所述的區域閃電預測方法，其特征在于，對所述閃電落點數據進行預處理，包括：將所述閃電落點數據按預設時間段進行累加；
4.根據權利要求3所述的區域閃電預測方法，其特征在于，獲取目標區域中每個格點的閃電威脅概率評分，包括：
5.根據權利要求3所述的區域閃電預測方法，其特征在于，通過函數映射法，將處理后的雷達回波強度數據轉化為灰度圖像數據，包括：
6.根據權利要求5所述的區域閃電預測方法，其特征在于，將預處理后的雷達回波強度數據以及目標區域的閃電威脅概率評分矩陣輸入至預先訓練完成的區域閃電預報模型，獲取目標區域在第二時間段的閃電預測結果，包括：
7.根據權利要求6所述的區域閃電預測方法，其特征在于，所述第一區域閃電預報模型和第二區域閃電預報模型包括3D-Unet機器學習模型。
8.一種區域閃電預測裝置，其特征在于，包括：<...
【技術特征摘要】
1.一種區域閃電預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的區域閃電預測方法，其特征在于，所述閃電落點數據包括閃電的落點經緯度、時間、強度和種類的文本數據。
3.根據權利要求2所述的區域閃電預測方法，其特征在于，對所述閃電落點數據進行預處理，包括：將所述閃電落點數據按預設時間段進行累加；
4.根據權利要求3所述的區域閃電預測方法，其特征在于，獲取目標區域中每個格點的閃電威脅概率評分，包括：
5.根據權利要求3所述的區域閃電預測方法，其特征在于，通過函數映射法，將處理后的雷達回波強度數據轉化為灰度圖像數據，包括：
6.根據權利...
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。