摘要
本发明涉及气象数据处理技术领域，公开了一种气象风险识别与智慧引擎数字化耦合方法及系统，包括以下步骤S1多源数据采集整合、S2构建多维网格体系、S3实施多场景耦合技术、S4模型运算与循环优化、S5产品生成与服务推送。本发明通过卷积神经网络挖掘雷达与卫星云图风险特征并转化为网格数据，结合集成学习融合多预报模型结果，极大提升了气象风险识别精度，能更精准判断台风、气温等相关风险。同时，将交通网络、地形植被等图形与气象数据耦合，增强了可视化与分析能力，为城市应急、森林防火等提供有力支撑。此外，并行计算加速模型运算，智能算法动态优化模型参数，既提升了系统运行效率，又增强了对复杂气象及多样用户需求的适应性。
