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龙图腾网获悉中科星图维天信科技股份有限公司申请的专利基于生成式模型的气象预报降尺度订正方法以及装置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：CN119990225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510457569.9，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权基于生成式模型的气象预报降尺度订正方法以及装置是由梁健;匡秋明;姚林山设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式模型的气象预报降尺度订正方法以及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于生成式模型的气象预报降尺度订正方法以及装置，涉及数据处理技术领域，解决了气象预报降尺度数据精确度较低的技术问题。该方法包括：基于气象实况分析数据和气象预报历史数据生成低分辨率预报样本与高分辨率实况分析样本；将高分辨率实况分析样本确定为针对变分自编码器的第一阶段训练数据集，将低分辨率预报样本和指定实况约束条件确定为针对扩散模型的第二阶段训练数据集；基于扩散模型和变分自编码器构建降尺度订正模型；利用第一阶段训练数据集对变分自编码器部分进行第一阶段模型训练，得到预训练网络，并基于预训练网络利用第二阶段训练数据集对扩散模型部分进行第二阶段模型训练，得到训练后的目标降尺度订正模型。

本发明授权基于生成式模型的气象预报降尺度订正方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式模型的气象预报降尺度订正方法，其特征在于，所述方法包括： 获取气象实况分析数据和气象预报历史数据，并基于所述气象实况分析数据和所述气象预报历史数据生成低分辨率预报样本与高分辨率实况分析样本；其中，所述高分辨率实况分析样本的分辨率高于所述低分辨率预报样本； 将所述高分辨率实况分析样本确定为针对变分自编码器的第一阶段训练数据集，将所述低分辨率预报样本和指定实况约束条件确定为针对扩散模型的第二阶段训练数据集，其中，所述第二阶段训练数据集对应的训练标签为所述高分辨率实况分析样本； 基于所述扩散模型和所述变分自编码器构建降尺度订正模型；其中，所述降尺度订正模型中的变分自编码器部分用于对气象变量进行指定低维潜在空间的编码和解码，所述降尺度订正模型中的扩散模型部分用于对所述变分自编码器部分生成的初步结果进行细化处理，以提升高分辨率订正结果； 利用所述第一阶段训练数据集对所述变分自编码器部分进行第一阶段模型训练，得到预训练网络，并基于所述预训练网络利用所述第二阶段训练数据集对所述扩散模型部分进行第二阶段模型训练，得到训练后的目标降尺度订正模型；通过有约束的基于扩散模型的生成式降尺度订正算法，利用连续时刻的气象再分析数据对变分编码器进行训练，完成对变分编码器的训练后训练扩散模型在有临近时刻实况再分析数据约束的情况对低分辨率气象预报进行降尺度订正，通过扩散模型进行有约束的降尺度订正的数据集构建与训练，利用再分析实况约束利用扩散模型对气象预报降尺度，以使降尺度与订正同时完成； 基于待订正的气象预报数据和所述指定实况约束条件利用所述目标降尺度订正模型进行降尺度订正处理，得到订正后的高分辨率气象预报数据；其中，所述订正后的高分辨率气象预报数据的分辨率高于所述待订正的气象预报数据。

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