【技術實現步驟摘要】
一種基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，尤其是涉及利用時空條件的去噪擴散概率模型預測雷達回波反射圖像的降水量預測方法。
技術介紹
1、在現有的降水量預測方法中，傳統模型難以精準捕捉降水的時空動態特征，尤其是在極端降水事件中，預測結果常出現偏差。近年來，深度學習模型在時空序列數據建模方面表現出較大優勢，但由于傳統深度學習模型在復雜動態系統中的非線性表示能力有限，導致其在降水量預測中的準確度和穩定性仍有待提升。因此，提出一種有效的降水量預測迭代矯正方法具有重要意義。
2、去噪擴散概率模型(denoisingdiffusionprobabilisticmodel，ddpm)。ddpm擴散模型是一種性能優異的圖像生成模型，具有良好的圖像質量和生成能力。現有基于ddpm進行降水量預測通常采用雷達回波反射圖像或氣象衛星的多通道數據。這類方法利用擴散模型逐步生成或修復圖像，從而達到降水預測的目的。雷達圖像能夠提供局部的降水強度和分布信息，而氣象衛星的多通道數據則能夠捕捉更廣泛的氣象變化，如溫度、濕度、云層厚度等，綜合這些信息可以提高降水量預測的準確性。
3、現有深度學習方法在降水預測中面臨多方面挑戰。首先，這些模型在捕捉空間細節方面存在局限，尤其是在高分辨率雷達圖像中，難以準確識別局部高強度降水的細節特征，導致對降水強度和分布的預測出現偏差。其次，降水是一個高度時空相關的過程，現有模型在準確建模降水時序動態(如降水的開始、強度變化和結束)方面表現不佳，尤其在極端天氣事件如暴雨和強對流天氣下表現更為有限。此外，
技術實現思路
1、為了克服現有模型在降水量預測方法的缺陷，本專利技術提出了多種基于ddpm的預測技術，一是在輸入上增加時空條件，二是采用分解-多任務方式來精準預測不同降水強度的雷達圖像，三是同時采用迭代矯正器方式來實現增加對長時間預測出現的性能下降問題。
2、現有模型也利用了多模態雷達數據和衛星多通道數據，但在應對復雜地形時，強降水預報預警的準確率仍然偏低，且時間提前量不足。因此，本專利技術引入了衛星遙感影像，以獲取地表形態特征，從而提升對復雜地形區的降水預測能力。
3、降水還受到時間因素的顯著影響，例如中國的24節氣總結了特定時間段內降雨的規律。因此，我們將一天的24小時平均劃分為四個時間段，并將一年中的天數乘以四，作為時間條件(稱為時間標識)來輔助預測。
4、降水的形成是一個復雜的自然過程，涉及大氣層中水蒸氣的凝結、云層的生成以及氣流的運動等多種因素，導致雷達圖像的復雜性。基于此，本專利技術提出了一種“分解-多任務”預測技術，將降水量圖像視為多個組成部分，將其分解為不同降雨強度的區域。為每個區域設計獨立的預測任務，以更精確地捕捉和反映降水特征。
5、針對傳統模型時間預測提前量不足的問題，本專利技術提出了一種迭代預測與校正器相結合的方案。具體而言，采用基于ddpm的預測模型，使每一步的預測結果作為下一步模型的輸入，從而逐步增強預測的時間跨度。對于預測誤差的累積，我們進一步引入ddpm進行校正，以輸出最終的精確預測結果。
6、當前的深度學習方法在條件信息與預測結果之間的依賴關系構建方面存在不足。針對這一問題，本專利技術在模型結構上進行了專門設計，在transformer骨干網絡中引入因果注意力機制，將條件信息與預測結果之間建立時空查詢，從而使模型能夠有效捕捉長期依賴關系。
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1.一種基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述步驟3)中使用k-means聚類算法將M幀雷達圖像特征分為五個類別。
3.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述步驟4)中不同類別的預測模型分別針對特定的降水強度分布場景進行訓練，以提高模型的泛化性和預測精度。
4.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述去噪擴散概率模型DDPM在隱藏空間中生成逐步擴散的預測結果，并在多個時間段內進行迭代校正以減小誤差累積。
5.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述步驟6)中的迭代校正包括1個預測模型和若干個矯正模型，使用校正模型對上一次預測的幀進行誤差調整，以優化長時間跨度的預測結果。
6.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，在擴散模型的骨干網絡Tr
7.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述時間標識包含基于24小時的日周期劃分和基于全年節氣的時間條件信息，以捕捉降水的時間周期性變化。
8.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述地表遙感數據包含地形特征信息，以增強模型在復雜地形條件下的預測準確性。
9.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述氣象衛星多通道數據包含溫度、濕度和云層厚度等氣象變量。
10.一種基于時空條件的降水量預測系統，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述步驟3)中使用k-means聚類算法將m幀雷達圖像特征分為五個類別。
3.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述步驟4)中不同類別的預測模型分別針對特定的降水強度分布場景進行訓練，以提高模型的泛化性和預測精度。
4.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述去噪擴散概率模型ddpm在隱藏空間中生成逐步擴散的預測結果，并在多個時間段內進行迭代校正以減小誤差累積。
5.根據權利要求1所述的基于時空條件的擴散模型迭代矯正降水量預測方法，其特征在于，所述步驟6)中的迭代校正包括1個預測模型和若干個矯正模型，使用校正模型對上一次預測的幀進行誤差調...
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