(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111528076.8 (22)申请日 2021.12.15 (71)申请人 中国气象局公共气象服 务中心 （国 家预警信息发布中心） 地址 100089 北京市海淀区中关村南大街 46号 (72)发明人 张国平　丁劲　王曙东　王阔音　 薛冰　高金兵　姜睿娇　章芳　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 代理人 彭星 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种预报机场能见度的方法及装置 (57)摘要 本发明提供了一种预报机场能见度的方法 及装置， 其中， 该预报机场能见度的方法包括： 获 取目标机场当前小时内的当前气象观测数据； 依 据预先训练得到的所述目标机场对应的每一机 场能见度预测模 型， 获取机场能见度最优预测模 型基于所述当前气象观测数据进行预测得到的 机场未来能见度最优预报值； 在所述预报能见度 对应的小时段， 获取该小时段对应的机场能见度 观测值； 针对 所述目标机场对应的每一机场能见 度预测模型， 基于所述机场能见度观测值与该机 场能见度预测模型对应的机场未来能见度预报 值， 对该机场能见度预测模型进行再训练。 可 以 提高机场能见度预报的精度。 权利要求书2页 说明书12页 附图2页 CN 113919608 A 2022.01.11 CN 113919608 A 1.一种预报机场能见度的方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标机场当前小时内的当前气象观测数据； 依据预先训练得到的所述目标机场对应的每一机场能见度 预测模型， 获取机场能见度 最优预测模型基于所述当前气象观测数据进行 预测得到的机场未来能见度最优预报值； 在所述机场未来 能见度最优预报值对应的小时段， 获取该小时段对应的机场能见度观 测值； 针对所述目标机场对应的每一机场能见度 预测模型， 基于所述机场能见度观测值与 该 机场能见度预测模型对应的机场未来能见度预报值， 对该机场能见度预测模型进行再训 练。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述依据预先训练得到的所述目标机场对 应的每一机场能见度预测模型， 获取机场能见度最优预测模型基于所述当前气象观测数据 进行预测得到的机场未来能见度最优预报值， 包括： 针对预先训练得到的所述目标机场对应的每一机场能见度 预测模型， 将当前气象观测 数据输入该机场能见度预测模型， 得到该机场能见度预测模型对应的机场未来能见度预报 值； 从各机场未来能见度预报值中， 选取预报精度最高的机场未来能见度预报值， 得到所 述目标机场的机场未来能见度最优预报值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述从各机场未来能见度预报值中， 选取 预报精度最高的机场未来能见度预报值， 包括： 获取以所述当前小时为预报小时对应的历史小时； 获取所述历史小时的气象观测历史数据； 以所述气象观测历史数据分别作为各机场能见度 预测模型的输入， 得到各机场能见度 预测模型分别对所述当前小时的机场能见度小时预报值； 提取所述当前气象观测数据中的水平能见度， 依据 所述水平能见度与 各机场能见度小 时预报值， 确定预报精度最高的机场未来能见度预报值。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述依据预先训练得到的所述目标机场对 应的每一机场能见度预测模型， 获取机场能见度最优预测模型基于所述当前气象观测数据 进行预测得到的机场未来能见度最优预报值， 包括： 从预先训练得到的所述目标机场对应的各机场能见度预测模型中， 确定出机场能见度 最优预测模型； 将当前气象观测数据输入所述机场能见度最优预测模型， 得到所述目标机场的机场未 来能见度最优预报值。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述从预先训练得到的所述目标机场对应 的各机场能见度预测模型中， 确定出机场能见度最优预测模型， 包括： 获取以所述当前小时为预报小时对应的历史小时； 获取所述历史小时的气象观测历史数据； 以所述气象观测历史数据分别作为各机场能见度 预测模型的输入， 得到各机场能见度 预测模型分别对所述当前小时的机场能见度小时预报值； 提取所述当前气象观测数据中的水平能见度， 依据 所述水平能见度与 各机场能见度小权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113919608 A 2时预报值， 确定预报精度最高的机场能见度预测模型， 作为所述机场能见度最优预测模型。 6.根据权利要求1至5任一项所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述机场 能见度观测 值与该机场能见度预测模型对应的机场未来能见度预报值， 对该机场能见度预测模型进 行 再训练， 包括： 依据所述机场能见度观测值与机场能见度预测模型对应的机场未来能见度预报值的 误差， 对所述机场能见度预测模型进行反向传播， 以再训练所述机场能见度预测模型 的模 型参数， 直至再训练的迭代次数达 到预设的次数阈值。 7.根据权利要求1至 5任一项所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取目标机场的逐小时历史气象观测数据； 针对预设机场数的机场能见度训练模型中的每一机场能见度训练模型， 以所述逐小时 历史气象观测数据作为该机场能见度训练模型的输入， 获取该机场能见度训练模型对预设 小时数的小时时段的机场能见度预测值， 在所述机场能见度预测 值满足预设精度时， 得到 所述目标机场的机场能见度预测模型。 8.一种预报机场能见度的装置， 其特 征在于， 包括： 输入数据获取模块， 用于获取目标机场当前小时内的当前气象观测数据； 最优值获取模块， 用于依据 预先训练得到的所述目标机场对应的每一机场能见度 预测 模型， 获取机场能见度最优预测模型基于所述当前气象观测数据进行预测得到的机场未来 能见度最优预报值； 再训练数据获取模块， 用于在所述机场未来能见度最优预报值对应的小时段， 获取该 小时段对应的机场能见度观测值； 模型再训练模块， 用于针对所述目标机场对应的每一机场 能见度预测模型， 基于所述 机场能见度观测值与该机场能见度预测模型对应的机场未来能见度预报值， 对该机场能见 度预测模型进行 再训练。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括： 处理器、 存储器和总线， 所述存储器存储有所述 处理器可执行 的机器可读指令， 当计算机设备运行时， 所述处理器与所述存储器之间通过 总线通信， 所述机器可读指 令被所述处理器执行时执行如权利要求 1至7任一所述的预报机 场能见度的方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 该计算机可读存储介质上存储有计算机程 序， 该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的预报机场能见度的方法 的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113919608 A 3