基于深度学习的航空气象数据的降尺度处理方法及系统

摘要

本发明提出了一种基于深度学习的航空气象数据的降尺度处理方法及系统，包括：获取待监测区域的历史降水信息；基于全球气候模式对待监测区域的气象信息进行降尺度处理；确定历史降水等级；确定预测降水数据中的预测降水时段和预测降水量，将预测降水时段与历史降水时段进行比对，以确定预测降水时段的预测降水等级；根据确定的预测降水等级输出提示信息。通过将机场区域范围内的历史降水信息和预测降水信息进行融合处理，能够参考历史降水数据对预测降水信息进行调整和修正，获取客观和准确的预测降水等级，以便于根据预测降水等级进行机场区域的降水预警和提示，不仅能够有效地获取机场区域的预测降水信息，还能够及时有效的进行降水预警提示。