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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单站垂直观测的海上大气折射率区域分布推演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：CN120317152B 。

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：202510796085.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于单站垂直观测的海上大气折射率区域分布推演方法是由邹靖;蒲雨荷;郭欢;王含越;王波;仇志金;李志乾;胡桐设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单站垂直观测的海上大气折射率区域分布推演方法在说明书摘要公布了：本发明属于海洋环境监测技术领域，涉及一种基于单站垂直观测的海上大气折射率区域分布推演方法。该方法包括：步骤一、利用改进后的COAWST‑LES模式以及图神经网络算法，推演目标区域内的稀疏观测数据融合；步骤二、基于单站大气垂直观测数据及步骤一生成的融合数据，进行数据时空特征重构，构建四维特征场；步骤三、采用四维变分同化策略，进行数值模式与AI耦合迭代求解，实现区域推演估计；利用推演估计的气温、湿度、气压，计算大气折射率。本发明融合了经验修正，在传统中尺度数值模式中添加湍流过程，并通过数值模式动力降尺度训练集的制作和人工智能区域误差修正，能够准确估计无观测区域的数据。

本发明授权基于单站垂直观测的海上大气折射率区域分布推演方法在权利要求书中公布了：1.基于单站垂直观测的海上大气折射率区域分布推演方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、利用改进后的COAWST-LES模式以及图神经网络算法，推演目标区域内的稀疏观测数据融合；所述改进后的COAWST-LES模式为将海气耦合模式COAWST中原有的大气模块WRF替换为考虑大涡模拟过程的WRF-LES模型；以图神经网络GNN算法为主框架构建融合模型；节点以模式网格点为主，辅以各观测点位置；通过Transformer算法计算单站垂直观测所在位置与区域内其他网格点的动态权重，并采用科氏力参数作为注意力偏置项；设定多源数据弱监督规则，对观测数据仅施加空间相关性统计特征约束；采用改进后的COAWST-LES模式针对目标区域开展长期的大涡模拟，生成高分辨率训练数据集；针对不同天气情景将训练数据集拆分为不同情景分别对融合模型进行训练；利用融合模型生成融合数据； 步骤二、基于单站大气垂直观测数据及步骤一生成的融合数据，进行数据时空特征重构，构建四维特征场；其中，垂直观测数据包括气温、湿度、气压；具体为： 对单站大气垂直观测数据进行解析；通过小波换对瞬时观测数据进行高频时间序列分析，提取分钟级变化的波动特征，捕捉湍流信号；计算动能谱斜率，量化小尺度能量占比，通过能量谱诊断获取真实数据中湍流动能的量级，用以后续修正模式输出结果； 基于生成对抗网络GAN算法，生成以单站大气垂直观测位置为中心的三维扰动场；利用生成的融合数据，作为GAN生成器的输入；利用改进后的COAWST-LES模式针对目标区域开展的大涡模拟，以得到真实的湍流分布；基于边界层气象学经典的线性波理论，构建重力波参数化方案，快速估计湍流扰动的传播方向，构建出四维特征场； 步骤三、采用四维变分同化策略，进行数值模式与AI耦合迭代求解，实现区域推演估计；利用推演估计的气温、湿度、气压，计算大气折射率，具体为：通过改进后的COAWST-LES模式生成当前时段的背景场，时间分辨率为30分钟一次；利用GAN算法，结合当前时段的单站大气垂直观测和模式背景场，针对气温、湿度、气压场变化，生成小尺度扰动场；以添加扰动后的背景场作为驱动，开展耦合数值模式的短时预报，并以新的预报场更新GAN输入，形成迭代优化，实现由单点大气垂直观测向目标区域的推演估计。

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