本技術(shù)涉及氣象預(yù)測，尤其涉及一種氣象預(yù)報方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)代氣象科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)值天氣預(yù)報模式是理解和預(yù)測大氣狀態(tài)的基石。這些模型通過數(shù)值解法來求解一組非線性的偏微分方程，包括質(zhì)量守恒方程、動量守恒方程、能量守恒方程和狀態(tài)方程，從而提供對未來天氣狀況的預(yù)測。全球數(shù)值預(yù)報模式能夠提供未來時刻全面的氣象信息，可以直接驅(qū)動區(qū)域數(shù)值模式，對特定區(qū)域進(jìn)行更高精度地預(yù)測。然而，全球數(shù)值預(yù)報模式通常依賴于復(fù)雜的算法和對物理過程的精確描述，計算成本高，尤其是對于高分辨率模型，需要巨大的計算資源，并且大量的計算成本和時間成本也導(dǎo)致了其在集合預(yù)報上的局限性。

2、隨著機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，其在天氣預(yù)報領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛，特別是大型ai模型在提高天氣預(yù)報準(zhǔn)確性和效率方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。其核心原理在于利用歷史氣象數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，使之能夠從數(shù)據(jù)中捕捉和識別天氣變化的規(guī)律和模式。相比于傳統(tǒng)數(shù)值天氣預(yù)報模式，ai預(yù)報模型在推理速度上有顯著提升，并且保持高預(yù)報精度。然而，考慮到訓(xùn)練成本和計算資源等問題，ai預(yù)報模型在預(yù)報的氣象變量的覆蓋范圍上也存在一定的局限性。并且，目前的ai預(yù)報模型無法像數(shù)值模式一樣全面地對整個天氣系統(tǒng)進(jìn)行細(xì)致的預(yù)報。

3、因此，現(xiàn)有的氣象預(yù)測方法的計算成本和時間成本較高，且預(yù)報結(jié)果的精確度較低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的目的旨在至少能解決上述的技術(shù)缺陷之一，特別是現(xiàn)有技術(shù)中的氣象預(yù)測方法的計算成本和時間成本較高，且預(yù)報結(jié)果的精確度較低的技術(shù)缺陷。

2、本技術(shù)還提供了一種氣象預(yù)報方法，所述方法包括：

3、獲取正式預(yù)報時刻之前的預(yù)設(shè)時間間隔下發(fā)布的全球預(yù)報初始場；

4、根據(jù)所述全球預(yù)報初始場對從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至預(yù)設(shè)未來時段的氣象情況進(jìn)行初步預(yù)測，得到初步預(yù)測結(jié)果；

5、根據(jù)所述初步預(yù)測結(jié)果確定從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至所述預(yù)設(shè)未來時段的區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)；

6、將所述初步預(yù)測結(jié)果和所述區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)作為區(qū)域數(shù)值模式的初始場和邊界條件，并確定待優(yōu)化的預(yù)報區(qū)域，以及所述預(yù)報區(qū)域的地理靜態(tài)數(shù)據(jù)和參數(shù)化方案；

7、根據(jù)所述初始場、邊界條件、預(yù)報區(qū)域、地理靜態(tài)數(shù)據(jù)和參數(shù)化方案驅(qū)動所述區(qū)域數(shù)值模式進(jìn)行動力降尺度，并生成從所述正式預(yù)報時刻開始的預(yù)設(shè)未來時段的全球預(yù)報數(shù)據(jù)。

8、可選地，所述根據(jù)所述全球預(yù)報初始場對從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至預(yù)設(shè)未來時段的氣象情況進(jìn)行初步預(yù)測，得到初步預(yù)測結(jié)果，包括：

9、獲取預(yù)先配置的氣象預(yù)報模型；

10、將所述全球預(yù)報初始場輸入至所述氣象預(yù)報模型中，得到所述氣象預(yù)報模型輸出的從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至預(yù)設(shè)未來時段的氣象情況的初步預(yù)測結(jié)果。

11、可選地，所述氣象預(yù)報模型為一個或多個模型；

12、當(dāng)所述氣象預(yù)報模型為多個模型時，所述將所述全球預(yù)報初始場輸入至所述氣象預(yù)報模型中，得到所述氣象預(yù)報模型輸出的從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至預(yù)設(shè)未來時段的氣象情況的初步預(yù)測結(jié)果，包括：

13、將所述全球預(yù)報初始場分別輸入至各個氣象預(yù)報模型中，并得到每一氣象預(yù)報模型輸出的從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至預(yù)設(shè)未來時段的氣象情況的第一預(yù)報結(jié)果；

14、從各個第一預(yù)報結(jié)果中抽取出共有的可預(yù)報變量后，將所述共有的可預(yù)報變量的預(yù)報時間和空間分辨率插值到統(tǒng)一水平，并對插值后的可預(yù)報變量進(jìn)行平均化處理，得到最終的初步預(yù)測結(jié)果。

15、可選地，所述根據(jù)所述初步預(yù)測結(jié)果確定從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至所述預(yù)設(shè)未來時段的區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)，包括：

16、確定目標(biāo)驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型；

17、將所述初步預(yù)測結(jié)果輸入至所述目標(biāo)驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型中，得到所述目標(biāo)驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型輸出的從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至所述預(yù)設(shè)未來時段的區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)。

18、可選地，所述目標(biāo)驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型包括目標(biāo)陸地模型和目標(biāo)海洋模型；

19、所述將所述初步預(yù)測結(jié)果輸入至所述目標(biāo)驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型中，得到所述目標(biāo)驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型輸出的從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至所述預(yù)設(shè)未來時段的區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)，包括：

20、將所述初步預(yù)測結(jié)果劃分為陸地預(yù)測結(jié)果和海洋預(yù)測結(jié)果；

21、將所述陸地預(yù)測結(jié)果輸入至所述目標(biāo)陸地模型中，得到所述目標(biāo)陸地模型輸出的從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至所述預(yù)設(shè)未來時段的陸地驅(qū)動數(shù)據(jù)；

22、將所述海洋預(yù)測結(jié)果輸入至所述目標(biāo)海洋模型中，得到所述目標(biāo)海洋模型輸出的從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至所述預(yù)設(shè)未來時段的海洋驅(qū)動數(shù)據(jù)；

23、將所述陸地驅(qū)動數(shù)據(jù)與所述海洋驅(qū)動數(shù)據(jù)結(jié)合后，得到從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至所述預(yù)設(shè)未來時段的區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)。

24、可選地，所述確定目標(biāo)驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型，包括：

25、獲取所述正式預(yù)報時刻之前的預(yù)設(shè)歷史時段的全球再分析數(shù)據(jù)，所述全球再分析數(shù)據(jù)包括對從所述預(yù)設(shè)歷史時段至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至預(yù)設(shè)未來時段的氣象情況進(jìn)行初步預(yù)測時產(chǎn)生的第一變量，以及驅(qū)動區(qū)域數(shù)值模式所需的第二變量；

26、將所述第一變量作為特征變量，將所述第二變量作為目標(biāo)變量，并利用所述特征變量和所述目標(biāo)變量對初始驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練；

27、當(dāng)達(dá)到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練條件時，將訓(xùn)練后的初始驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型作為目標(biāo)驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型。

28、可選地，所述初始驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型包括初始陸地模型和初始海洋模型，所述目標(biāo)驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型包括目標(biāo)陸地模型和目標(biāo)海洋模型；

29、所述利用所述特征變量和所述目標(biāo)變量對初始驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，當(dāng)達(dá)到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練條件時，將訓(xùn)練后的初始驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型作為目標(biāo)驅(qū)動數(shù)據(jù)預(yù)測模型，包括：

30、從所述特征變量中抽取陸地特征變量和海洋特征變量，以及，從所述目標(biāo)變量中抽取陸地目標(biāo)變量和海洋目標(biāo)變量；

31、利用所述陸地特征變量和所述陸地目標(biāo)變量對所述初始陸地模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，當(dāng)達(dá)到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練條件時，將訓(xùn)練后的初始陸地模型作為目標(biāo)陸地模型；

32、利用所述海洋特征變量和所述海洋目標(biāo)變量對所述初始海洋模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，當(dāng)達(dá)到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練條件時，將訓(xùn)練后的初始海洋模型作為目標(biāo)海洋模型。

33、可選地，所述參數(shù)化方案包括將所述預(yù)報區(qū)域的不同特征因素進(jìn)行多種組合后形成的多個參數(shù)化方案；

34、所述根據(jù)所述初始場、邊界條件、預(yù)報區(qū)域、地理靜態(tài)數(shù)據(jù)和參數(shù)化方案驅(qū)動所述區(qū)域數(shù)值模式進(jìn)行動力降尺度，并生成從所述正式預(yù)報時刻開始的預(yù)設(shè)未來時段的全球預(yù)報數(shù)據(jù)，包括：

35、針對每個參數(shù)化方案，根據(jù)該參數(shù)化方案以及所述初始場、邊界條件、預(yù)報區(qū)域和地理靜態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動所述區(qū)域數(shù)值模式進(jìn)行動力降尺度，并生成從所述正式預(yù)報時刻開始的預(yù)設(shè)未來時段的第二預(yù)報結(jié)果；

36、對各個第二預(yù)報結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計分析后，根據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果確定最終的全球預(yù)報數(shù)據(jù)。

37、本技術(shù)還提供了一種氣象預(yù)報裝置，包括：

38、氣象數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取正式預(yù)報時刻之前的預(yù)設(shè)時間間隔下發(fā)布的全球預(yù)報初始場；

39、初步結(jié)果預(yù)測模塊，用于根據(jù)所述全球預(yù)報初始場對從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至預(yù)設(shè)未來時段的氣象情況進(jìn)行初步預(yù)測，得到初步預(yù)測結(jié)果；

40、驅(qū)動數(shù)據(jù)確定模塊，用于根據(jù)所述初步預(yù)測結(jié)果確定從所述預(yù)設(shè)時間間隔至所述正式預(yù)報時刻，以及所述正式預(yù)報時刻至所述預(yù)設(shè)未來時段的區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)；

41、優(yōu)化準(zhǔn)備模塊，用于將所述初步預(yù)測結(jié)果和所述區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)作為區(qū)域數(shù)值模式的初始場和邊界條件，并確定待優(yōu)化的預(yù)報區(qū)域，以及所述預(yù)報區(qū)域的地理靜態(tài)數(shù)據(jù)和參數(shù)化方案；

42、預(yù)報數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊，用于根據(jù)所述初始場、邊界條件、預(yù)報區(qū)域、地理靜態(tài)數(shù)據(jù)和參數(shù)化方案驅(qū)動所述區(qū)域數(shù)值模式進(jìn)行動力降尺度，并生成從所述正式預(yù)報時刻開始的預(yù)設(shè)未來時段的全球預(yù)報數(shù)據(jù)。

43、本技術(shù)還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令被一個或多個處理器執(zhí)行時，使得一個或多個處理器執(zhí)行如上述實施例中任一項所述氣象預(yù)報方法的步驟。

44、本技術(shù)還提供了一種計算機設(shè)備，包括：一個或多個處理器，以及存儲器；

45、所述存儲器中存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令被所述一個或多個處理器執(zhí)行時，執(zhí)行如上述實施例中任一項所述氣象預(yù)報方法的步驟。

46、從以上技術(shù)方案可以看出，本技術(shù)實施例具有以下優(yōu)點：

47、本技術(shù)提供的氣象預(yù)報方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備，在進(jìn)行氣象預(yù)報時，可以先獲取正式預(yù)報時刻之前的預(yù)設(shè)時間間隔下發(fā)布的全球預(yù)報初始場，該全球預(yù)報初始場為免費的公開數(shù)據(jù)，因此，本技術(shù)根據(jù)該公開數(shù)據(jù)對從預(yù)設(shè)時間間隔至正式預(yù)報時刻，以及正式預(yù)報時刻至預(yù)設(shè)未來時段的氣象情況進(jìn)行初步預(yù)測時，既可以保證廣泛的可用性，又可以實現(xiàn)較低的維護(hù)需求，又可以快速生成初步預(yù)測結(jié)果；接著，本技術(shù)可以根據(jù)初步預(yù)測結(jié)果確定從預(yù)設(shè)時間間隔至正式預(yù)報時刻，以及正式預(yù)報時刻至預(yù)設(shè)未來時段的區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)，該區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)對初始預(yù)測結(jié)果中的可預(yù)報變量進(jìn)行了擴展，從而有效提高氣象預(yù)報的全面性和預(yù)測精度；最后，本技術(shù)可以將初步預(yù)測結(jié)果和區(qū)域數(shù)值模式驅(qū)動數(shù)據(jù)作為區(qū)域數(shù)值模式的初始場和邊界條件，并確定待優(yōu)化的預(yù)報區(qū)域，以及預(yù)報區(qū)域的地理靜態(tài)數(shù)據(jù)和參數(shù)化方案后，根據(jù)初始場、邊界條件、預(yù)報區(qū)域、地理靜態(tài)數(shù)據(jù)和參數(shù)化方案驅(qū)動區(qū)域數(shù)值模式進(jìn)行動力降尺度，并生成從正式預(yù)報時刻開始的預(yù)設(shè)未來時段的全球預(yù)報數(shù)據(jù)，該全球預(yù)報數(shù)據(jù)展示了更高分辨率以及更全面的預(yù)報信息，并且可以針對不同地區(qū)的特定需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，從而使得系統(tǒng)架構(gòu)變得高度靈活。與傳統(tǒng)的數(shù)值預(yù)報模式相比，本技術(shù)的氣象預(yù)報方法不僅能夠提高預(yù)報的時空分辨率，準(zhǔn)確反映局地復(fù)雜條件對氣象變量預(yù)測的影響，還能節(jié)約計算和時間成本，提高預(yù)測效率和預(yù)測精度。