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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质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：CN119442178B 。

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：202411505603.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质是由何难;尹家波;张良憬;杨远航;陈柯兵;田晶设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质，包括：采集选定旱涝急转研究区域内多源数据；优选研究区域内每个格点中影响陆地水储量的关键因子；构建并率定时间卷积网络深度学习模型；用长系列的关键因子集合驱动深度学习模型，重构长系列陆地水储量反演数据集；提取旱涝急转事件和旱涝急转事件中的大气环流特征，构建大气环流‑旱涝急转强度配对系列；推求旱涝急转强度与大气环流特征的非线性标度关系；预测各个格点未来时期的旱涝急转强度和风险。本发明为旱涝急转预测提供新视角，对防灾减灾具有重要科学意义，为评估地球系统演化的环境和灾害效应提供理论和技术基础。

本发明授权一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：选定旱涝急转研究区域，采集研究区域内多源数据，包括：气象水文数据、GRACE重力卫星反演的陆地水储量数据、大气环流数据、大尺度气候指数和CMIP6全球气候模式输出数据； 步骤2：计算饱和水汽压亏缺和比湿；采用多尺度空间特征提取方法、XGBoost模型和空间注意力机制，优选研究区域内每个格点中影响陆地水储量的关键因子； 步骤3：基于所述优选的关键因子和GRACE重力卫星反演的陆地水储量数据，构建并率定时间卷积网络深度学习模型用于模拟陆地水储量；用长系列的关键因子集合驱动所述深度学习模型，重构长系列陆地水储量反演数据集； 步骤4：基于步骤3重构的长系列陆地水储量反演数据集，结合游程理论提取旱涝急转事件；应用经验正交函数分析方法处理大气环流数据和大尺度气候指数，提取旱涝急转事件中的大气环流特征，构建大气环流-旱涝急转强度配对系列； 步骤5：基于箱元缩放函数将研究区域内所有格点的大气环流特征-旱涝急转强度配对划分到M个样本容量相同的箱元，推求旱涝急转强度与大气环流特征的非线性标度关系； 步骤6：基于CMIP6全球气候模式输出数据和步骤5得到的非线性标度关系预测各个格点未来时期的旱涝急转强度和风险；采用涌现约束技术减小预测的不确定性，并通过量化回归方法，提供概率化的旱涝急转风险预测。

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