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龙图腾网获悉成都润联科技开发有限公司申请的专利一种基于多源数据融合与实时建模的气象短临预报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：CN120044642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510524487.1，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于多源数据融合与实时建模的气象短临预报方法是由许德生;刘宽宗;何险峰;巫俊威;吴秋月;冯先林;谯川;黄炳钧设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合与实时建模的气象短临预报方法在说明书摘要公布了：本发明涉及气象短临预报技术领域，具体而言，涉及一种基于多源数据融合与实时建模的气象短临预报方法，本发明所述的基于多源数据融合与实时建模的气象短临预报方法，通过时间滑动填补法结合含DEM的信任传播算法进行时空插值，补全所述缺失数据的同时拓展目标区域内其他非自动站监测区域的气象数据，进而得到完整的高精度的用于表征目标区域三维空间内气象数据的地面三维气象数据（逐10分钟、1公里级预报精度），同时通过增量学习策略使UNet模型实时更新，提升对突发天气的响应能力，其次，UNet模型输出层的物理约束模块确保预报结果符合气象动力学规律，SIMD指令优化使融合效率提升8倍，满足实时业务需求。

本发明授权一种基于多源数据融合与实时建模的气象短临预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合与实时建模的气象短临预报方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集地面自动站分钟观测数据和卫星遥感数据，并将地面自动站分钟观测数据对齐至预设的统一时间戳和预设的空间坐标系，进而得到地面自动站数据； 对地面自动站数据依次进行气候极值检验和梯度检验，并剔除气候极值检验和或梯度检验出的异常值； 检测剔除异常值后的地面自动站数据中的缺失数据，并用时间滑动填补法结合含DEM的信任传播算法进行时空插值，补全所述缺失数据的同时拓展目标区域内其他非自动站监测区域的气象数据，进而得到完整的地面三维气象数据； 将所述地面三维气象数据与卫星遥感数据进行标准化处理，同时提取卫星遥感数据中的卫星图像特征，并将地面三维气象数据和卫星图像特征进行融合，得到时空融合数据； 采用迁移学习初始化模型参数，结合Huber损失函数及ADAM优化器训练UNet模型，动态更新模型权重以适应实时的时空融合数据； 将时空融合数据输入至训练后的UNet模型，进而输出目标空间区域中未来2小时内的气象要素预报结果，所述气象要素预报结果的空间分辨率1公里，时间分辨率为10分钟； 其次，检测剔除异常值后的地面自动站数据中的缺失数据，包括： 按照预设时间间隔检测地面自动站数据中是否存在时间节点的数据空缺，若存在数据空缺，则生成对应时间戳标识，所述时间戳标识用于表征地面自动站数据中不存在对应时间节点的气象数据； 在时间节点存在气象数据的情况下，验证气象数据对应的哈希值，进而判定时间节点对应的气象数据是否完整，若不完整则补全数据; 所述提取卫星遥感数据中的卫星图像特征，包括： 计算第一红外通道亮温差BTD1，取值为11.2-12.4µm、第二红外通道亮温差BTD2，取值为8.6-11.2µm和第三红外通道亮温差BTD3，取值为6.2-11.2µm； 将可见光波段反照率转换为0-255灰度值，并结合太阳高度角调整亮度； 其次，所述UNet模型的输出层添加物理约束模块，用于强制调整降水量预测值为非负值，强制调整风速预测值满足能量守恒方程； 其次，所述动态更新模型权重以适应实时的时空融合数据，包括：采用增量学习策略：每10分钟基于最新的时空融合数据微调模型参数，且每次微调模型参数时保留历史模型90%的参数的权重，更新10%的参数的权重； 其次，用时间滑动填补法结合含DEM的信任传播算法进行时空插值，补全所述缺失数据，包括： 时间补全：利用前两个小时的气象数据计算指数滑动填补值； 空间补齐：基于邻近站点反馈的气象数据、海拔差异及气象要素空间变化率，通过信任传播算法迭代更新缺失值； 其次，利用前两个小时的气象数据计算指数滑动填补值，包括： ； 其中，为当前时刻填补值，和分别为前t-1和前t-2时刻的观测值，为滑动系数,取值为0.7-0.9； 基于邻近站点反馈的气象数据、海拔差异及气象要素空间变化率，通过信任传播算法迭代更新缺失值，包括： ； 其中，为站点i第k+1次迭代的补齐值,为站点j第k次迭代的补齐值，为i的邻近站点j的权重，为海拔差异修正项，为调节因子，取值为0.1-0.3；N（i）为与站点i空间上相邻的站点集合，j∈Ni，表征站点j在与站点i空间上相邻的站点集合中，在迭代计算中，只考虑站点i的邻近站点j的数值。

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