一种基于扩散模型的闪电潜势和邻近预报方法

本发明公开了一种基于扩散模型的闪电潜势和邻近预报方法，包括获取包括时序天气状态数据的数据集对扩散模型进行训练，得到训练好的扩散模型；获取当前时间步t的天气状态数据Xt及历史时间步的天气状态数据Xt‑1，基于训练好的扩散模型对未来t+1时刻天气状态Xt+1进行预测；自回归迭代所述预测的过程，预测未来T个时间步的天气状态数据；所述天气状态数据中包括闪电潜势预报或闪电临近预报。本发明通过扩散模型量化闪电预报中的不确定性，研究基于多源数据特征驱动不确定性量化的闪电预报，并进一步实现闪电发生概率和演化过程预测的统一，从而实现基于多源数据和扩散模型驱动的闪电动态预测。