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龙图腾网获悉国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)申请的专利一种基于cGAN的区域极端降水预报预警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：CN119989735B 。

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：202510451540.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于cGAN的区域极端降水预报预警方法是由孟钊;蔡逸男;杨戈设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于cGAN的区域极端降水预报预警方法在说明书摘要公布了：一种基于条件生成对抗网络（cGAN）的区域极端降水预报预警方法，包括：对多源气象数据进行预处理，包括标准化和空间一致性对齐，以确保数据的可用性。通过cGAN的编码模块提取并融合年际日均特征和距平特征，构建多尺度特征金字塔，增强降雨空间模态的表征能力。利用cGAN的生成器和条件判别器生成预报数据，其中判别器引入降雨协同因子作为物理约束条件，通过对抗损失函数和物理一致性损失优化网络参数。通过图神经网络（GNN）对预报数据进行后处理，以气象站点观测值为真值，进行空间依赖性建模与优化校正，从而显著提升极端降水事件的预报精度和可靠性。

本发明授权一种基于cGAN的区域极端降水预报预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于cGAN的区域极端降水预报预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、多源气象数据预处理：对多源气象数据进行标准化处理，对齐不同分辨率数据的空间一致性，所述多源气象数据包括降雨及其协同因子； S2、特征提取与融合：将预处理后的多源气象数据输入条件生成对抗网络cGAN的编码模块，通过多分支结构提取年际日均特征和距平特征，基于注意力机制融合多源特征，并构建多尺度特征金字塔以增强降雨空间模态的表征能力； S3、生成预报数据：将融合后的特征输入到条件生成对抗网络cGAN的生成器中，通过解码模块生成预报数据；利用条件判别器对生成数据进行监督，所述判别器显式引入降雨协同因子作为物理约束条件，通过对抗损失函数和物理一致性损失优化网络参数，以使生成数据符合气象物理规律； S4、图神经网络后处理：基于气象站点和网格点坐标构建拓扑图，以气象站点观测值为真值，利用图神经网络GNN对生成的预报数据进行空间依赖性建模与优化校正，从而提升极端降水事件的预报精度； 步骤S4具体包括以下步骤： 将cGAN生成的预报数据插值到气象站点的空间位置，使用插值函数将预报数据映射到每个气象站点； 将插值后的预报数据与原始预报数据合并，作为图神经网络GNN的输入； 构建图神经网络的图结构，其中节点包括气象站点和cGAN预报数据网格点，边根据站点之间的距离构建； 将节点特征矩阵和邻接矩阵输入到GNN中，通过消息传递、消息聚合、节点更新和多层传播机制，捕捉空间依赖关系并生成经过优化的预报数据； 以气象站点观测值作为真值，计算均方误差MSE损失，通过反向传播更新GNN网络参数，以实现对预报数据的优化校正。

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