基于典型气象年的极端气象预测方法

本发明涉及气象预测技术领域，具体为一种基于典型气象年的极端气象预测方法，首先，构建典型气象年数据集，结合地面、再分析和卫星数据，通过插值和融合技术生成高质量气象数据；使用生成对抗网络增强数据，解决极端事件样本不足问题，并通过超分辨率和特征降维提取关键气象变量；基于卷积神经网络和长短期记忆网络，构建深度学习模型进行多任务预测；引入物理约束规则，如能量和质量守恒，确保预测符合气象学规律；通过不确定性量化技术，生成预测结果的置信区间，并提供风险评估和决策支持信息。该发明提高极端气象事件预测的精度和可信度，支持防灾减灾、资源调度和农业生产等。