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龙图腾网获悉中国气象科学研究院申请的专利一种基于AI气象模型的台风远距离暴雨快速识别方法、存储介质及计算机程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119202880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410899631.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于AI气象模型的台风远距离暴雨快速识别方法、存储介质及计算机程序产品是由徐洪雄;赵大军;王寅钧设计研发完成，并于2024-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI气象模型的台风远距离暴雨快速识别方法、存储介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI气象模型的台风远距离暴雨快速识别方法、存储介质及计算机程序产品，包括：获取历史天气数据和或预报天气数据，选择基于深度学习技术并利用大量历史天气数据进行训练的AI天气预报模型，筛选具有代表性和典型性的降水个例，设计控制实验和敏感性实验，并从初始场中去除台风核心涡旋。通过比较控制实验和敏感性实验结果的差异，基于整层水汽散度变化和降水变化分析，量化台风对远距离降水的影响，识别并确定台风的远距离暴雨影响范围和强度。本发明显著提高了中期天气预报和极端天气事件识别的精度，具有高效计算和广泛的实际应用价值，为灾害预警和减灾管理提供了科学依据，并为气象科研和教学提供了新方法。

本发明授权一种基于AI气象模型的台风远距离暴雨快速识别方法、存储介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于AI气象模型的台风远距离暴雨快速识别方法，其特征在于，所述台风远距离暴雨快速识别方法在实施时至少包括如下步骤： SS1.天气数据获取 获取高质量和高时空分辨率的历史天气数据和或预报天气数据，所述天气数据覆盖全球的陆地和海洋区域，并至少包括温度、湿度、气压、风速、风向和降水量气象参数； SS2.AI天气预报模型选择 选择基于深度学习技术并利用大量历史天气数据进行训练且能够提供高精度中期天气预报和极端天气事件识别的AI天气模型作为预报模型； SS3.典型降水个例选择 根据历史气象灾害记录和历史气象数据筛选和确定具有代表性和典型性的降水个例，且所选择的典型降水个例应具备一定的台风远距离影响特征，并至少提供该典型降水个例的起报时间、降水位置信息及台风位置信息； SS4.控制及敏感性试验设计 基于所选择的AI天气预报模型、所获取的天气数据以及所选择的典型降水个例，设计控制实验和敏感性实验，其中： 所述控制实验基于所选择的AI天气预报模型，采用对应所选择典型降水个例的历史天气数据和或预报天气数据作为初始场，进行标准天气预报模拟并生成基准预测结果； 所述敏感性实验在控制实验的基础上，应用从所述初始场中去除台风核心涡旋的方法构建新的初始场，并基于所选择的AI天气预报模型重新进行天气预报模拟，生成敏感性实验结果； 并且其中，从初始场中去除台风核心涡旋构建新的初始场，包括： SS41.确定台风核心位置：根据台风的位置信息，并至少结合初始场中的气压及风场气象数据，确定台风核心的位置，并通过分析气压最低点和风速最大区域来定位台风中心； SS42.定义滤波区域：在台风核心位置周围定义一个圆柱形滤波区域，所述滤波区域的半径和高度尺寸根据台风的实际尺寸和影响范围来确定，以覆盖整个台风涡旋结构； SS43.提取台风涡旋：采用圆柱滤波器，通过计算滤波区域内的平均值，并通过该平均值分离出台风的对称部分，实现从初始场中提取出台风涡旋； SS44.去除涡旋结构：通过将滤波区域内的涡旋部分替换为周围区域的平均气象参数值，以消除台风核心对初始场的影响，从而将提取出的台风涡旋结构从初始场中去除； SS45.构建新初始场：利用去除台风核心涡旋后的初始场，重新构建数值天气预报模型的初始条件，该新初始场用于进行敏感性实验，以分析台风的远距离影响； SS5.结果分析与台风远距离暴雨识别 通过比较控制实验和敏感性实验结果的差异，并基于整层水汽散度变化和或降水变化分析，量化分析目标台风对远距离降水的影响，识别并确定台风的远距离暴雨影响范围和强度，从而实现对台风远距离暴雨的快速识别。

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