12月19 工作记录数据处理方面：
实现了
指标
含义
来源文件
主要用途
K Index
雷暴潜势
ECMFC1D_K
判断对流条件
LI
抬升指数
ECMFC1D_LI
大气稳定度诊断
SWEAT
强对流威胁指数
ECMFC1D_SWEAT
评估超级单体潜势
TT
总不稳定指数
ECMFC1D_TT
快速雷暴判别
BCAPE
最优 CAPE
ECMFC1D_BCAPE
最强对流潜势
BLI
混合层抬升指数
ECMFC1D_BLI
更真实的稳定度估计
CAPE
对流可用能量
ECMFC1D_CAPE
对流强度指标
DCAPE
下击暴流能量
ECMFC1D_DCAPE
风暴破坏性评估
Theta_E_700hPa
700hPa 等效位温
ECMFC1D_Theta_E_700hPa
中层热力结构分析
Theta_E_850hPa
850hPa 等效位温
ECMFC1D_Theta_E_850hPa
低层湿热诊断
这些数据由原始ECMFC1D_grib数据到我们需要的时间分辨率和空间分辨率的实现，并尽可能的实现了封装，几行代码即可轻松调 ...
LightNetPlus 借鉴论文 MotionGRU + GAN 的改造方案（面向你现有 PyTorch 代码）
目标：在尽量少改动你当前 LightNetPlus 结构的前提下，借鉴论文里的
MotionGRU（瞬态变化 + 趋势动量） 来增强多步滚动预测的稳定性与“运动一致性”
GAN 对抗训练（cGAN / 序列判别） 来缓解“平均化模糊”，提升高密度雷电区域的细节、形态真实性
0. 你当前模型结构回顾（为什么好改）你现有结构是典型的「多源编码 + 融合隐状态 + 自回归解码」：
3 个 Encoder（WRF / LIG / AWS）分别提取时序特征，输出最后时刻隐状态 (h1,c1), (h2,c2), (h3,c3)
通过 1×1 Conv 做通道对齐，然后 cat 得到融合的 (h,c)，通道=64
Decoder 采用自回归循环预测 num_PRED 步，每一步用 current_input 生成 out，再喂回去
这非常契合 MotionGRU 的“每一步更新 motion state”，也很适合 GAN ...
基于高密度面积和利用远程闪电位置数据进行外推的闪电临近预报研究背景传统闪电预报主要分为两类：
基于雷达回波或卫星数据的外推方法
数值天气预报（NWP）
然而，这些方法存在以下局限：
多源数据融合效率低，系统复杂度高
雷达观测存在距离限制和遮蔽问题
NWP需要大量计算资源，难以满足频繁更新需求
核心创新点1. 基于物理现象统计的高密度区域生成方法将离散的闪电定位点转换为连续的高密度概率区域，解决了闪电数据空间非连续性问题。
2. 闪电临近预报模型（ME-RNN）提出Motion-Enhanced RNN模型，能够捕捉雷暴的演化、迁移、分离和合并过程。
3. GAN架构优化利用生成对抗网络增强长时序预测能力，显著提高信噪比和预测分辨率。
方法一：闪电高密度区域识别方法1.1 核心思想传统方法直接使用离散的闪电定位点进行预测，但由于闪电位置的时空分布具有明显的突变性和非连续性，直接外推精度很低。本研究提出将单次闪电看作一个概率源，通过概率叠加形成连续的高密度区域。
1.2 技术实现流程步骤1：单次闪电的概率分布建模根据Zhang et al. (2017)的研究，闪电的分支结构水平 ...
致我最好的朋友——孙玉尚这一页，想先留给你。想留给我们一起走过的大学时光，也留给你即将启程的研究生生活。
一、从风雨操场到大连海事还记得第一次认识你的时候吗？那时候谁也没想到，那个一起吐槽作业、一起熬夜赶课设的人，后来会成为我大学里最重要的伙伴之一。
一起在羽毛球场撒汗的日子
在QQ回复在妹妹怀里
一起在图书馆”对线命运”
这些看起来很日常的小事，现在想起来，却都成了我最舍不得的片段。
而现在，你即将开启在 大连海事大学 的研究生生活——这是你努力、坚持和天赋的结果，更是你给自己的新起点。
二、愿你在大连海事，夯实根基，走得更远研究生的生活，不会像大学那样轻松随意。会有几乎做不完的课题、查不完的文献、改不完的代码和论文。但我知道，你一定能扛得住。
我对你的期待：
1. 夯实基础希望你在专业知识上扎扎实实，不浮不躁，不被短暂的焦虑打乱节奏，一点一点把自己打磨成真正的”高手”。
2. 保持好奇与热爱别被繁琐的任务磨平了锋芒。你当初选择这条路，不是为了”凑合活着”，而是为了走出一条属于自己的轨迹。最重要的是要开心
3. 找到高薪又喜欢的工作不只是”高薪”，更重要的是：那是一份你乐于投 ...
一、实现方法
底层（100m栅格）
ConvLSTM + 膨胀卷积每个100m×100m栅格作为图节点，输入闪电密度、反射率及地形高程数据。采用 ConvLSTM (3×3核) 捕捉闪电发展时序特征，叠加膨胀率=3的膨胀卷积扩大感受野至3km范围 [^6]。
特征提取：123# Python代码示例 - 底层特征编码器low_level_feat = ConvLSTM(input_data, filters=128, kernel_size=(3,3))low_level_feat = DilatedConv2D(low_level_feat, dilation_rate=3)
中层（1km超节点）
图池化聚类按1km²区域将底层栅格聚类为超节点，特征由反射率加权聚合：$h_{mid} = \sum_{v \in Cluster} w_v \cdot h_v ，权重 w_v = \text{sigmoid}(\text{Reflectivity}_v)$ ^2。
门控GCN跨邻域（r=5km）传递信息，门控公式：$g_{gate} &# ...
Code logic analysis
model: Sonnet 4.5
time: 2025/11/6 13:14:35
conversationUUID: 4145c238-4a65-48d7-ad86-487e424e7182
human:分析这段代码的逻辑
file: 未命名附件
assistant:代码逻辑分析这是一个气象数据处理脚本，主要处理预测数据的CSV整合和概率图的文件管理。
📋 核心功能代码实现了两种时间跨度的数据处理：
6小时数据（h0-h5）：短期预测
48小时数据（h0-h47）：长期预测
🔄 执行流程12345678910111213141516171819202122输入: start_time="202511042000", end_time="202511061900" (2025年11月4日20:00 ~ 11月6日19:00，共48小时)┌─────────────────────────────────────┐│ 第一阶段：6小时处理 ...
2025 11 03使用长短期记忆LSTM ，预测得到的0到12小时效果好 POD 93.4 FAR 17.4 CSI为78.1
提出的知识和想法
雷暴早期需要满足静力不稳定、水汽和抬升触发 3 个基本条件
对流有效位能、沙氏指数、抬升指数和 K 指数与雷暴强度有较好的相关性大风指数、修正指数、静力能对流稳定度等23 个探空物理量参数与雷电活动关联度大于 0. 8,可作为雷电潜势预报指标因子。
分析超参数的选取对 LSTM 雷电活动预测模型的影响,确定学习率为 0. 000 1、批次样本量为32、序列长度为 10 用于预测,有利于模型的快速拟合,提高模型泛化能力。
LSTM 模型在(0,12] h 的雷电潜势预测效果明显优于(12,24〛h,其正确率为 95.8%,被试工作特征 AUC 为 0.989,POD 为 93.4%,FAR 为 17.4%,CSI为 78.1%。
随着预测时限的增加,(12,24]h 的雷电潜势预测存在 POD 较低、FAR 较高,下一步将提高模型深度、优化模型参数,结合雷达、卫星等观测资料增加空间维度信息,开展基于深度学习网络的格点化雷电预警技术研究及应用 ...
