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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用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法、系统及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：CN120317160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510813791.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法、系统及程序产品是由徐洪雄;陈锐;刘欣设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法、系统及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于极端降水事件区域模拟的AI‑NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法及程序产品，属于气象数值模拟与人工智能融合技术领域。该方法基于AI全球天气预测模型生成中期预报场，通过同化多源观测数据构建分析场，并驱动高分辨率NWP区域模式进行滚动模拟。进一步，利用NWP区域模拟结果与实况数据的差异构建时空残差场，并训练残差学习模型，反馈修正AI模型预测结构，实现AI预测模型动态调权更新。整体形成AI输出、NWP模拟与残差评估之间的闭环双向反馈体系，有效提升中期强降水事件的空间结构还原能力与区域定位精度，显著增强对极端天气过程的连续可预报性与模拟可信度，具有良好的稳定性、通用性与工程扩展价值。

本发明授权一种用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法、系统及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，包括如下步骤： S100.采用历史气象重分析数据训练基于深度学习框架的AI全球天气预测模型，输入为起报时刻的大气初始场数据，输出中期三维场预测结果； S200.基于AI全球天气预测模型生成不同预报提前期的初步预报场，分别进行数据插值与格式转换处理以适配NWP区域模式，之后采用数值同化算法将实时观测多源全球气象数据同化至初步预报场，生成分析场； S300.选择具备多重嵌套能力的NWP区域模式，配置其水平分辨率、垂直层次和物理参数化方案，模拟区域覆盖目标极端降水事件影响区域及其上游水汽输送路径； S400.使用不同预报提前期的分析场作为初始场和边界场，分别驱动NWP区域模式进行滚动起报和多起报并行模拟，输出极端降水事件的关键气象要素，并根据设定的降水阈值识别潜在的极端降水区域及其落区形态； S500.将NWP区域模式的模拟结果与实况观测数据进行对比，生成关键气象要素的时空残差场，据此构建基于轻量化深度神经网络的残差学习模型，用于学习AI初步预报场与NWP模拟误差之间的非线性映射关系； S600.将残差学习模型输出结果反馈至AI全球天气预测模型中，对AI全球天气预测模型后续起报输出进行结构性修正，形成反馈更新后的驱动预报场； S700.将反馈更新后的驱动预报场再次输入NWP区域模式，重复执行步骤S200~S600，构建AI全球天气预测模型与NWP区域模式之间基于空间误差、实况同化与模型反馈联合驱动的三维闭环双向动态反馈耦合机制，实现对极端降水事件中期连续演化过程的精细模拟与多尺度结构协同预测。

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