(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111442186.2 (22)申请日 2021.11.30 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 何悦　杨乃涵　冷冲　 (74)专利代理 机构 北京恒博知识产权代理有限 公司 11528 代理人 范胜祥 (51)Int.Cl. G06N 20/00(2019.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) G01W 1/00(2006.01) (54)发明名称 天气灾害预测及模型训练方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本说明书实施例公开了一种天气灾害预测 及模型训练方法、 装置、 设备及存储介质。 其中， 天气灾害预测模型训练方法通过拆分出多个作 物亩产数据中的各个作物亩产数据各自对应的 天气亩产数据， 并确定多个天气亩产数据对应的 气象数据组中的有效数据， 用上述多个气象数据 组各自对应的有效数据以及对应的天气亩产数 据训练天气灾害预测模型。 权利要求书4页 说明书18页 附图6页 CN 114239849 A 2022.03.25 CN 114239849 A 1.一种天气灾害预测模型训练方法， 包括： 基于多个作物亩产数据确定各个作物亩产 数据的天气亩产 数据； 所述天气亩产 数据用 于表征气象因素对所述作物亩产数据的影响； 基于多个所述天气亩产数据以及对应的气象数据组确定影响所述天气亩产数据的有 效因子； 基于所述有效因子确定多个气象数据组各自对应的有效数据； 根据所述多个气象数据组各自对应的有效数据以及对应的天气亩产数据训练天气灾 害预测模型。 2.如权利要求1所述的方法， 所述根据所述多个气象数据组各自对应的有效数据以及 对应的天气亩产数据训练天气灾害预测模型， 包括： 将所述多个气象数据组各自对应的有效数据以及对应的天气亩产数据作为样本数据 训练天气灾害预测模型。 3.如权利要求1所述的方法， 所述根据所述多个气象数据组各自对应的有效数据以及 对应的天气亩产数据训练天气灾害预测模型， 包括： 根据所述多个气象数据组各自对应的所述天气亩产数据确定所述多个气象数据组各 自对应的天气灾害等级； 将所述多个气象数据组各自对应的有效数据以及对应的天气灾害等级作为样本数据 训练天气灾害预测模型。 4.如权利要求3所述的方法， 所述根据所述多个气象数据组各自对应的所述天气亩产 数据确定所述多个气象数据组各自对应的天气灾害等级， 包括： 根据多个天气亩产数据确定N个等分位 点； 所述N为正整数； 基于所述N个等分位点确定所述多个气象数据组各自对应的所述天气亩产数据对应的 天气灾害等级。 5.如权利要求1所述的方法， 所述基于多个作物亩产数据确定各个作物亩产数据的天 气亩产数据， 包括： 采用X种预设拆分方法对所述多个作物亩产数据进行拆分， 得到所述各个作物亩产数 据的天气亩产数据； 其中， X为 正整数。 6.如权利要求5所述的方法， 所述X为大于或等于2的正整数； 所述采用X种预设拆分方法对所述多个作物亩产数据进行拆分， 得到所述各个作物亩 产数据的天气亩产数据， 包括： 分别采用每种预设拆分方法对所述多个作物亩产 数据进行拆分， 得到每种预设拆分方 法各自对应的各个作物亩产数据的天气亩产数据； 将X种预设拆分方法各自对应的各个作物亩产数据的天气亩产数据进行加权求和， 得 到所述各个作物亩产数据的天气亩产数据。 7.如权利要求1所述的方法， 所述基于多个所述天气亩产数据以及对应的气象数据组 确定影响所述天气亩产数据的有效因子， 包括： 采用Y个预设模型来对所述多个所述天气亩产数据以及对应的气象数据组进行分析， 确定影响所述天气亩产数据的有效因子； 其中， Y为 正整数。 8.如权利要求7 所述的方法， 所述Y为大于或等于2的正整数；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114239849 A 2所述采用Y个预设模型来对所述多个所述天气亩产 数据以及对应的气象数据组进行分 析， 确定影响所述天气亩产数据的有效因子， 包括： 分别采用所述Y个预设模型对所述多个所述天气亩产数据以及对应的气象数据组进行 分析， 确定每个预设模型各自对应的天气因子序列； 所述天气因子序列中包括多个天气因 子， 所述多个天气因子按照影响所述天气亩产数据的程度大小排列； 根据所述每个预设模型各自对应的天气因子序列中各天气因子对所述天气亩产数据 的影响程度确定所述有效因子 。 9.如权利要求8所述的方法， 所述根据所述每个预设模型各自对应的天气因子序列中 各天气因子对所述天气亩产数据的影响程度确定所述有效因子， 包括： 将Y个预设模型各自对应的天气因子序列中影响所述天气亩产数据程度较大的M个天 气因子的交集中包 含的天气因子确定为所述有效因子； 其中， M为 正整数。 10.如权利要求8所述的方法， 所述根据所述每个预设模型各自对应的天气因子序列中 各天气因子对所述天气亩产数据的影响程度确定所述有效因子， 包括： 将Y个预设模型各自对应的天气因子序列中影响所述天气亩产数据程度较大的K个天 气因子的并集中包 含的天气因子确定为所述有效因子； 其中， K为 正整数。 11.如权利要求1所述的方法， 所述根据所述多个气象数据组各自对应的有 效数据以及 对应的天气亩产数据训练天气灾害预测模型之后， 所述方法还 包括： 基于训练后的所述天气灾害预测模型、 所述天气亩产数据的有效因子以及对应的天气 亩产数据确定 造成所述天气亩产数据的致 灾因子； 所述有效因子 至少包括所述 致灾因子。 12.如权利要求11所述的方法， 所述基于训练后的所述天气灾害预测模型、 所述天气亩 产数据的有效因子以及 对应的天气 亩产数据确定造成所述天气 亩产数据的致灾因子之后， 所述方法还 包括： 基于训练后的所述天气灾害预测模型、 所述多个气象数据组各自对应的有 效数据以及 对应的天气亩产数据确定所述 致灾因子的阈值。 13.一种天气灾害预测方法， 所述方法包括： 获取目标气象数据组对应的有效数据； 将所述有 效数据输入到天气灾害预测模型中， 输出所述目标气象数据组对应的天气灾 害预测结果； 其中， 所述天气灾害预测模型为采用权利要求1 ‑12任一项所述的方法训练得 到的模型。 14.一种天气灾害预测模型训练装置， 所述装置包括： 第一确定模块， 用于基于多个作物亩产数据确定各个作物亩产数据的天气亩产数据； 所述天气亩产数据用于表征气象因素对所述作物亩产数据的影响； 第二确定模块， 用于基于多个所述天气亩产 数据以及对应的气象数据组确定影响所述 天气亩产数据的有效因子； 第三确定模块， 用于基于所述有效因子确定多个气象数据组各自对应的有效数据； 训练模块， 用于根据 所述多个气象数据组各自对应的有效数据以及对应的天气亩产 数 据训练天气灾害预测模型。 15.如权利要求14所述的装置， 所述训练模块具体用于， 将所述多个气象数据组各自对 应的有效数据以及对应的天气亩产数据作为样本数据训练天气灾害预测模型。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114239849 A 3