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龙图腾网获悉江苏第二师范学院申请的专利一种湖面极端低风速事件表征和计算方法及系统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：CN120234517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510725922.7，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种湖面极端低风速事件表征和计算方法及系统是由黄群芳;李娜;骆夏杨设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种湖面极端低风速事件表征和计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种湖面极端低风速事件表征和计算方法及系统，属于气象监测和气候变化技术的技术领域。包括以下步骤：获取湖泊基础地理信息，筛选气象站点获取气象信息；采用百分位法作为极端低风速表征和计算阈值的方法；判定极端低风速事件的方法，提取极端低风速事件矩阵；量化极端低风速事件的特征指标，所述特征指标至少包含频次、初始时间、结束时间和强度四个参数；在系统网页端接收用户查询指令，更新展示和下载极端低风速阈值和四个特征指标及长期变化趋势。本发明提供了一种湖面极端低风速事件表征和计算方法及系统，提高了用户对于极端低风速事件的认识，降低了用户探究极端气象事件对湖泊影响的难度。

本发明授权一种湖面极端低风速事件表征和计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种湖面极端低风速事件表征和计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集湖泊的基础地理信息，于湖泊周边气象站点中筛选出代表性气象站点，并获取所述代表性气象站点的气象信息； 根据所述气象信息得到二维日平均风速矩阵，并确定极端低风速阈值集和风速气候态平均值集，基于二维日平均风速矩阵和极端低风速阈值集得到极端低风速日矩阵；将极端低风速日矩阵中连续出现预定天数的极端低风速日记录为极端低风速事件，并生成极端低风速事件矩阵； 以风速气候态平均值集为基础构建特征指标，将所述极端低风速事件矩阵进行数据量化得到极端低风速事件特征数据；所述极端低风速事件特征数据则包括：频次矩阵、初始时间矩阵、结束时间矩阵和强度矩阵； 将所述极端低风速事件特征数据与对应的湖泊、代表性气象站点、极端低风速阈值集和极端低风速事件进行整合得到量化结果，实时更新所述量化结果并展示： 所述频次矩阵的量化体现为：；式中，表示年份的极端低风速事件的发生频次，； 所述初始时间矩阵的量化体现为：，其中，、、、为极端低风速日的开始儒略日； 所述结束时间矩阵的量化现为：，其中，、、、表示极端低风速日的结束儒略日； 所述强度矩阵的量化表示为：，其中，表示绝对值，为相同列标注矩阵：基于风速气候态平均值集，在极端低风速事件矩阵中逐行提取出相同列标注的风速气候态平均值；； 其中，和分别为年份中的儒略日、儒略日和儒略日所对应的风速气候态平均值。

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