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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利一种基于雷达测雨数据的山区雨量站网布局优化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：CN120145843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510230252.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于雷达测雨数据的山区雨量站网布局优化方法是由刘荣华;王雪梅;孙朝兴;窦延虹;刘启;杨帆设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雷达测雨数据的山区雨量站网布局优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于雷达测雨数据的山区雨量站网布局优化方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、测雨数据收集及目标区域网格划分；步骤2、雨量站异常站点识别；步骤3、雨量站补站候选位置确定；步骤4、不同雨量站网优化方案精度效果评估；步骤5、最优雨量站网布局方案确定。本发明所述方法结合雷达测雨数据，实现了对山区复杂地形条件下雨量站网的有效规划与优化，进而提升了山区流域降水观测的精确度和可靠性，为山区洪水灾害管理防治提供更加精准的数据支持。

本发明授权一种基于雷达测雨数据的山区雨量站网布局优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达测雨数据的山区雨量站网布局优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、测雨数据收集及目标区域网格划分：收集目标区域内全部M个雨量站的实际测雨数据P雨量站及与P雨量站时间序列对应的雷达测雨数据P雷达，根据雷达测雨数据的网格分布对目标区域进行相同的网格划分，记共J个，并为每个网格分配唯一标识符； 步骤2、雨量站异常站点识别：利用图卷积网络模型即GCN模型对雨量站异常站点进行识别，首先构建雨量站的节点特征，若各雨量站的实际测雨数据均为N个小时，则将M个雨量站的节点特征和对应的N个小时的实际测雨数据作为训练数据集对GCN模型进行训练，将雨量站的节点特征作为模型输入，将对应的实际测雨数据作为模型输出，然后利用训练完成的GCN模型对雨量站异常站点进行识别，对识别出来的异常站点进行剔除，并记录运行正常的雨量站数量为K； 步骤3、雨量站补站候选位置确定：逐小时利用克里金插值法对K个雨量站的实际测雨数据进行空间插值，生成目标流域范围的降雨场数据P站点插值，则对于步骤1中划分的J个网格，每个网格中心点均有两套降雨数据，分别为雷达测雨数据P雷达和插值后降雨场数据P站点插值，逐小时计算各网格中心处P雷达和P站点插值相对误差REj，j＝1,2,…,J，统计各时段REj＞D2的网格数ND2,t，设定ND2,t＞D3的时段属于两种降雨分布差异明显的时段，记此类时段总数为T，其中阈值D2和D3均根据流域自然地理条件和数据情况确定，在T个时段内统计各网格相对误差REj的平均值并由大到小排列，取前γ个网格中心点作为补站候选位置，编号分别为1,2,…,γ； 步骤4、不同雨量站网优化方案精度效果评估：设置补充1～γ个雨量站，生成共γ种补站方案，所述γ种补站方案分别为在编号1候选位置补站、在编号1和2候选位置补站，以此类推，在编号1和2,…,γ候选位置补站，则γ种补站方案相应的雨量站总数分别为K+1、K+2、…、K+γ个； 使用机器学习模型预测不同补站方案的降雨情况，对于每个雨量站位置s，构建特征向量Xs，包括站点的地理位置、地形特征、气象特征以及所在网格对应的雷达测雨数据，然后用全部K个雨量站的特征向量和实际测雨数据作为训练数据集训练机器学习模型f，以雨量站的特征向量X作为模型输入，以对应的实际测雨数据作为模型输出；然后利用训练完成的模型，对每个补站候选位置s*，基于其特征向量Xs*，预测其位置的降雨情况为： 对于全部T个时段，逐时段预测γ种补站方案中各补站候选位置的降雨数据，并使用克里金插值法对每种补站方案下的预测结果进行空间插值，生成相应的降雨场数据； 对于T个时段，再次逐时段计算REj＞D2的网格数，记作即第t个时段REj＞D2的网格数，t＝1,2,…,T，然后计算全部时段网格数减少百分比均值per： per越大，表明补站后流域降雨场数据与雷达测雨数据越接近； 步骤5、最优雨量站网布局方案确定：考虑雨量站建设成本、维护费用以及潜在的社会经济效益，构建惩罚函数ω，表示实地条件对建设雨量站的不利影响，设C表示建设成本，W表示维护费用，B表示社会经济效益，C、W、B均为补站方案的函数，随方案变化而变化，则惩罚函数ω定义为： 式中：α，β，为权重系数； 结合per和ω，构建优化目标函数φ，使其与per成正相关，与ω成负相关，即： φ＝μ1×per-μ2×ω6 式中：μ1、μ2为权重系数； 对于每种补站方案，计算其对应的φ值，选取φ值最高的方案作为最优雨量站布局方案。

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