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龙图腾网获悉南京气象科技创新研究院申请的专利融合数值预报的AI气象台站数据质量控制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：CN120561474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511054747.X，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权融合数值预报的AI气象台站数据质量控制方法是由王文兰;张方健;张备;姚彬;郑玉;刘嘉华设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合数值预报的AI气象台站数据质量控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供融合数值预报的AI气象台站数据质量控制方法，涉及数据控制技术领域，包括将多变量气象观测数据和数值预报数据标准化，构建LSTM‑AE物理驱动模型提取观测和预报物理特征，通过LSTM解码器重构观测时间序列，以重构序列与原始序列偏差为指标训练模型，对待检测数据评估异常状态确定质量等级标记，并反馈优化模型。本发明实现了气象台站数据的高精度质量控制，提升了异常检测性能，保障了气象数据可靠性。

本发明授权融合数值预报的AI气象台站数据质量控制方法在权利要求书中公布了：1.融合数值预报的AI气象台站数据质量控制方法，其特征在于，包括： 获取气象台站的多变量气象观测数据和数值预报数据，对所述多变量气象观测数据和所述数值预报数据进行标准化处理形成观测时间序列数据集和数值预报时间序列数据集； 构建基于LSTM‑AE结构的物理驱动模型，根据所述物理驱动模型通过长短时记忆网络编码器提取所述观测时间序列数据集中气象要素间的物理关系和时序演化特征，解析所述观测时间序列数据集和所述数值预报时间序列数据集，得到观测物理特征与预报物理特征； 基于所述物理驱动模型中的LSTM解码器处理所述观测物理特征和所述预报物理特征，按照气象要素的物理规律和时空演化特性完成特征重构，生成重构后的观测时间序列，包括： 基于所述LSTM解码器对所述观测物理特征和所述预报物理特征进行初始重构，生成初始重构特征，计算所述初始重构特征与观测时间序列之间的重构误差，将所述重构误差和隐状态进行组合得到误差传播特征； 将所述误差传播特征和所述初始重构特征进行组合，计算得到补偿系数，基于所述补偿系数对所述初始重构特征进行校正得到动态误差补偿项； 将所述动态误差补偿项与所述初始重构特征进行组合得到校正后的重构特征，计算所述校正后的重构特征中气压、温度、湿度、风速和降水量之间的气象物理关联度，将所述气象物理关联度与观测时间序列中对应气象要素之间的物理关联度进行对比，得到所述校正后的重构特征与所述观测时间序列在物理规律上的偏差值； 根据所述偏差值对所述LSTM解码器中的遗忘权重、输入权重和输出权重进行调整，通过调整后的权重更新细胞状态和隐状态，基于更新后的所述细胞状态和所述隐状态对所述观测物理特征和所述预报物理特征进行新一轮重构，生成符合气象要素物理规律和时空演化特性的重构后的观测时间序列； 对所述观测时间序列数据集进行时序划分得到训练集和验证集，以所述重构后的观测时间序列与原始观测时间序列的偏差作为评价指标，完成所述物理驱动模型中LSTM编解码器的训练和参数优化； 基于所述物理驱动模型对待检测数据进行异常状态评估，根据所述异常状态评估的结果确定质量等级标记，标记结果反馈优化所述LSTM‑AE结构的特征提取能力和异常检测性能，实现气象台站数据的质量控制和持续优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京气象科技创新研究院，其通讯地址为：210004 江苏省南京市建邺区平良大街江苏省气象灾害监测预警与应急中心大楼13-15层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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