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龙图腾网获悉山东省科学院海洋仪器仪表研究所申请的专利基于人工智能集合误差修正的海上低空大气波导预报方法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：CN120257841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510712572.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于人工智能集合误差修正的海上低空大气波导预报方法是由邹靖;郭欢;蒲雨荷;王含越;王波;仇志金;李志乾;胡桐设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能集合误差修正的海上低空大气波导预报方法在说明书摘要公布了：本发明属于海洋气象学技术领域，涉及一种基于人工智能集合误差修正的海上低空大气波导预报方法。该方法通过建立预报误差修正算法集合，并通过动态调整集合成员的权重，实现预报结果的误差集合修正，克服单一修正算法时空不确定性较高、修正精度不稳定的问题。本发明的方法融合了经验统计后处理技术的数值预报方法，与单纯数据驱动的低空大气波导预报方法相比，其结果合理性、稳定性更强，有效预报时效更长。

本发明授权基于人工智能集合误差修正的海上低空大气波导预报方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能集合误差修正的海上低空大气波导预报方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）构建基于COAWST模式的大气修正折射率预报框架，用于计算大气修正折射率； （2）针对目标区域开展局地优化试验，以5km高度以下的大气温、湿度为主要评估变量，对耦合模式中物理参数化方案进行筛选，评估云微物理方案、辐射方案、积云对流方案、表面层方案、行星边界层方案、海浪波底耗散方案、海洋垂直湍流混合方案变化对大气温、湿度模拟的影响，选择敏感性最强的4~5个方案进一步开展多组敏感性试验； （3）结合历史观测及再分析资料，以模拟观测相关系数与均方根误差为评价指标，评估各方案选项组合的模拟能力； （4）根据敏感性评估结果，生成参数化方案配置，供耦合模式运行使用，并计算大气修正折射率； （6）构建误差修正算法模型集合；并进行大气折射率预报修正评估试验，根据评估结果确定最终的集合成员； （7）采用贝叶斯模型平均BMA算法，根据历史期各算法的表现，对所有误差修正算法集合成员进行集合平均，赋予初始权重，并随后续误差修正表现进行动态权重调整；根据所有集合成员的后验概率，经归一化后分配各成员权重，进而加权求和，得出最终的大气修正折射率集合预报结果； （8）基于大气修正折射率集合预报结果进行低空大气波导诊断，获得波导特征诊断结果。

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