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龙图腾网获悉中国气象局气象发展与规划院申请的专利基于机器学习的暴雨灾害损失评估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：CN120373852B 。

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：202510446498.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于机器学习的暴雨灾害损失评估方法及系统是由申丹娜;江涤非;赵新宇;王晓晨;唐群;耿良超;梁菱;吴艳倩;陶雅琴;徐渊;彭玮莹设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的暴雨灾害损失评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的暴雨灾害损失评估方法及系统，包括将指定时间段内预设区域的暴雨灾害数据源的数据，作为待分析数据；基于降雨量根据所述待分析数据对所述预设区域进行区域划分，将大于降雨量阈值的所述预设区域作为灾害区域，反之作为不确定区域，根据水文机理和排水系统计算所述不确定区域的破坏力，将大于破坏力阈值的所述不确定区域添加到所述灾害区域中；对所述灾害区域的所述待分析数据进行综合风险分析获得综合风险指数，计算灾害区域的破坏程度指数，根据所述破坏程度指数和所述综合风险指数对所述灾害区域进行实时动态评估获得损失指数；根据所述损失指数构建暴雨灾害损失评估模型，输出评估结果。

本发明授权基于机器学习的暴雨灾害损失评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的暴雨灾害损失评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 将指定时间段内预设区域的暴雨灾害数据源的数据，作为待分析数据；所述待分析数据源包括气象数据、地质数据、地形地貌数据、社会经济数据、社交媒体数据、历史灾害数据、生态数据、建筑数据； 基于降雨量根据所述待分析数据对所述预设区域进行区域划分，将大于降雨量阈值的所述预设区域作为灾害区域，反之作为不确定区域，根据水文机理和排水系统计算所述不确定区域的破坏力，将大于破坏力阈值的所述不确定区域添加到所述灾害区域中；包括： 根据建筑数据计算建筑的暴露度、敏感性和适应能力，通过客观赋权计算破坏力： 其中第i个不确定区域的建筑脆弱性为，第i个不确定区域的暴露度为，第i个不确定区域的敏感性为，第i个不确定区域的适应能力为，暴露度权重为，敏感性权重为，适应能力为，第i个不确定区域的破坏力为，第i个不确定区域的降雨量为； 对所述灾害区域的所述待分析数据进行综合风险分析获得综合风险指数，计算灾害区域的破坏程度指数，根据所述破坏程度指数和所述综合风险指数对所述灾害区域进行实时动态评估获得损失指数； 根据所述损失指数构建基于元学习的暴雨灾害损失评估模型，将待评估数据输入所述暴雨灾害损失评估模型，输出评估结果； 对所述灾害区域的所述待分析数据进行综合风险分析的方法，包括： 通过气象数据计算普通灾害区域的灾害诱发因子指数，通过地质数据计算灾害区域的地质脆弱性指数，通过地形地貌数据计算地形稳定性指数，通过建筑数据计算建筑脆弱性； 通过生态数据计算生态敏感性、生态恢复力、生态压力度，根据生态敏感性、生态恢复力和生态压力度计算生态脆弱性指数： 其中第u个普通灾害区域的生态脆弱性指数为，生态敏感性为，生态压力度为，生态恢复力为，敏感权重为，压力度权重为，恢复力权重为； 采用灾害数据、社交媒体数据修正灾害诱发因子指数、地质脆弱性指数和地形稳定性指数； 根据灾害诱发因子指数、地质脆弱性指数、地形稳定性指数和生态脆弱性指数计算普通暴雨灾害区域的综合风险指数： 其中第u个普通灾害区域的综合风险指数为，第u个普通灾害区域的灾害诱发因子指数为，第u个普通灾害区域的地质脆弱性指数为，第u个普通灾害区域的地形稳定性指数为，诱发权重为，地质权重为，地形权重为，生态权重为，建筑权重为，第u个普通灾害区域的建筑脆弱性为； 计算超级暴雨灾害区域的综合风险指数： 其中第u个超级暴雨灾害区域的综合风险指数为，根据综合风险指数对灾害区域进行风险标注，将标注后的灾害区域输出。

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