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龙图腾网获悉国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)申请的专利一种基于优选物理因子的极端雨强潜势智能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：CN120235480B 。

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：202510437724.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于优选物理因子的极端雨强潜势智能预报方法是由赵威;张芳华;曹勇设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优选物理因子的极端雨强潜势智能预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于优选物理因子的极端雨强潜势智能预报方法，包括有：准备用于极端雨强潜势智能预报模型训练的数值模式预报数据；准备用于极端雨强潜势智能预报模型训练的降水观测数据；计算基于数值模式的物理诊断量；构建极端雨强智能预报模型的预报因子；对预报因子进行敏感性分析并进行初步筛选；对预报因子进行降维处理；构建时空邻域的模糊匹配观测标签；构建最佳极端雨强平衡样本训练集；数据清洗和标准化预处理；极端雨强智能预报模型构建及关键参数优化；智能预报并进行预报效果评估。本发明解决了现有数值模式未来3天极端雨强预报中存在的量级低估以及落区偏差的问题。

本发明授权一种基于优选物理因子的极端雨强潜势智能预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于优选物理因子的极端雨强潜势智能预报方法，其特征在于：包括有以下步骤： 步骤1、准备用于极端雨强智能预报模型训练的数值模式预报数据，数据涵盖地面要素和高空要素； 步骤2、准备用于极端雨强智能预报模型训练的降水观测数据，降水观测数据为逐小时网格观测数据； 步骤3、基于步骤1收集的数值模式预报数据，计算基于数值模式的物理诊断量； 步骤4、基于步骤1收集的数值模式的直接输出量和步骤3计算的物理诊断量，构建极端雨强智能预报模型的预报因子，获得预报因子数据集； 步骤5、对预报因子进行敏感性分析并进行初步筛选，选择高敏感性物理量作为极端雨强智能预报模型的预报因子； 预报因子敏感性分析与初步筛选过程为： 基于步骤2收集的逐小时降水网格观测数据，和步骤3收集的数值模式物理量零场预报数据，逐格点计算极端雨强与非极端雨强事件发生时对应的物理量的概率密度分布；将均值差异超过一倍标准差的物理量作为极端雨强智能预报模型的预报因子； 步骤6、对极端雨强智能预报模型的预报因子进行降维处理，以优化筛选； 步骤7、对降水观测数据构建时空邻域的模糊匹配观测标签； 步骤8、构建最佳极端雨强平衡样本训练集； 步骤9、对最佳极端雨强平衡样本训练集进行数据清洗和标准化预处理； 步骤10、构建极端雨强智能预报模型并优化关键参数，以获得最优极端雨强智能预报模型； 步骤11、应用最优极端雨强智能预报模型进行预报，输出0-72小时逐3小时的极端雨强的潜势预报，并进行预报效果评估。

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