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龙图腾网获悉应急管理部国家减灾中心(应急管理部卫星减灾应用中心)申请的专利气象干旱预警方法、装置、电子设备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：CN119047631B 。

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：202411137637.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权气象干旱预警方法、装置、电子设备及存储介质是由吴瑶瑶;郭桂祯;王丹丹;林森;高晓燕;韩鹏;王乾勋;李鑫磊;关通;姜雅文;孙宁;郭旭东;方蕾;廖韩琪;李建文;赵子辉设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本气象干旱预警方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种气象干旱预警方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定目标地区的目标环境数据；根据目标环境数据通过预测模型确定关键致灾因子取值；根据关键致灾因子取值从不同评估维度确定干旱评估结果，根据干旱评估结果确定干旱等级，并根据干旱等级进行干旱预警。该方法能够保证关键致灾因子取值的物理一致性，根据关键致灾因子取值从不同的评估维度对干旱进行评估，并综合考虑得到干旱等级，能够提高干旱预测的准确性。

本发明授权气象干旱预警方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种气象干旱预警方法，其特征在于，包括： 确定目标地区的目标环境数据，所述目标环境数据用于表征目标地区的大气及地质的变化趋势； 根据所述目标环境数据通过预测模型确定关键致灾因子取值，所述关键致灾因子取值为在目标环境数据下关键致灾因子发生变化时对应的变化范围，所述关键致灾因子为导致目标地区出现干旱的因素，所述预测模型通过将历史环境数据中的孕灾环境数据作为初始条件，历史气候数据中海表温度、南方涛动指数和北大西洋涛动作为边界条件；将物理约束函数作为损失函数嵌入到PINN神经网络模型中，将所述初始条件和所述边界条件引入所述PINN神经网络模型，将优化器作为最小化损失函数构建待训练模型；将历史气象数据、所述历史气候数据及历史水文遥感数据作为所述待训练模型的输入，历史关键致灾因子取值作为所述待训练模型的输出，对所述待训练模型进行训练，根据训练得到的关键致灾因子取值与所述历史关键致灾因子取值确定偏差值，通过所述优化器根据所述偏差值对所述待训练模型的权重参数进行优化，直至偏差值小于或等于预设偏差值时得到；所述物理约束函数包括：土壤水平衡方程及高温追踪方程； 其中，所述土壤水平衡方程表示为： ， 其中，t为时间；p为降水；s为土壤表面水分；NDVI为归一化植被指数；Z，a，b，c，k为参数； 其中，所述高温追踪方程表示为： ； 其中，x为目标地区的位置；tx为时间；tg为高温起始时间；T’为温度异常；T为温度；为位温；为水平风风速；为梯度算子；为气候态平均温度；p为近地表气压；为垂直风速；K，p0为参数； 根据所述关键致灾因子取值从不同评估维度确定干旱评估结果，根据所述干旱评估结果确定干旱等级，并根据所述干旱等级进行干旱预警。

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