一种考虑山区微地形的云轨迹短期预测方法及系统

本发明涉及气象预测技术领域，特别是一种考虑山区微地形的云轨迹短期预测方法及系统。获取目标山区区域内的地形高度数据进行地形粗糙度估算得到地形粗糙度数据；采集气象数据和云图图像数据基于深度学习的卷积神经网络进行云检测，获取云的位置、形状、面积和高度信息；根据地形高度数据、地形粗糙度数据、气象数据和云检测结果，建立山区微地形云轨迹预测模型，预测云的移动轨迹。本发明利用高斯‑克吕格投影和反距离加权插值方法处理地形数据，通过最优插值法实现多源气象数据同化，综合考虑地形抬升、山谷风、地形阻挡微地形影响因素，构建完整的云轨迹预测模型。该方法能准确预测山区云团在0‑24小时内的运动轨迹，为气象预报提供有效支持。