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本发明公开了一种基于气象大模型的海上大风的预报方法，包括以下步骤：步骤一：预先获取待测区域的卫星图像，同时获取预测区域实时数据信息；步骤二：将预测区域实时数据信息传输给气象大模型A，得到第一预测数据；步骤三：将预测区域实时数据信息传输给气象大模型B，得到第二预测数据；步骤四：将预测区域实时数据信息传输给后台管理系统，得到第三预测数据；步骤五：将第一预测数据、第二预测数据和第三预测数据进行加权处理，得到最终预测结果，该发明中，气象大模型A中通过三维Navier‑Stokes方程，根据对待测区域海上大风的基础数据构建大气运动本构关系来进行预测，通过对数据离散化分析，实现对数据的精确计算以及测量，提高预测的精确性。

本发明公开了一种气象海洋数据模型渲染方法、装置、设备及介质，涉及模型渲染技术领域。该气象海洋数据模型渲染方法，通过获取待渲染区域的海洋状态数据和区域气象数据，并进行预处理；并进行三维建模，得到对应的三维数字模型，并划分为若干个渲染模型区域；对于每个渲染模型区域，分别分析渲染优先指数；基于webGL，并结合渲染优先指数，对各渲染模型区域进行逐层渲染，本发明通过逐层渲染和基于时序数据分析得到的渲染优先指数，使得渲染过程能够智能优化，具体而言，渲染模型区域在渲染前根据优先指数进行排序，高优先级区域得到优先渲染，动态变化的区域也能够得到实时更新。

本发明公开了一种气象海洋数据清洗处理方法和装置，涉及气象数据融合处理技术领域，包括以下步骤，步骤S1：建立海洋气象数据集，步骤S2：数据预处理，步骤S3：异常数据筛选，步骤S4：构建异常数据处理模型，步骤S5：气象海洋数据分析，该发明中，异常数据筛选，对预处理以后的数据进行筛选，筛选数据包括变化时间异常数据、峰谷值异常数据、高于平均值异常数据、低于平均值异常数据和波动异常数据，从而可以对异常数据进行精确清洗；构建异常数据处理模型，对筛选的异常数据进行处理，通过异常数据处理模型来判定数据异常的准确性，从而实现了对气象海洋数据精确处理，对海洋异常气象进行可靠测量。