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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利城市降雨区域IDF曲线建立约束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：CN119903039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411761818.5，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权城市降雨区域IDF曲线建立约束方法及系统是由陈杰;王瑶;杨露;尹家波;刘嘉禾;杨瑀露设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本城市降雨区域IDF曲线建立约束方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种城市降雨区域IDF曲线建立约束方法及系统，包括：收集实测降雨数据、GCM模拟降雨数据；建立空间降尺度模型，对GCM预估的未来时段网格月降雨进行空间降尺度；计算未来时段各日历月降雨发生的条件转移概率；生成驱动随机降雨发生器的参数集，将其输入随机降雨发生器获得未来时段日降雨序列；将未来时段日降雨序列进行日尺度到小时尺度的时间离散；从未来时段小时降序列中提取年最大值序列进行区域频率分析，构建城市降雨区域IDF曲线；构建随机森林模型，推求IDF曲线迁移变化的备选因子；构建涌现约束模型，降低未来气候变化下城市降雨风险预测的不确定性。本发明提高了降雨频率分析的准确性。

本发明授权城市降雨区域IDF曲线建立约束方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种城市降雨区域IDF曲线建立约束方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，收集研究区域内的降雨数据以及GCM预估的未来时段网格月降雨； 步骤2，根据步骤1收集的数据建立站点实测月降雨与GCM模拟的历史时段网格月降雨之间的关系，并根据所述关系和GCM预估的未来时段网格月降雨数据，获得未来时段站点尺度月降雨预估数据序列； 步骤3，根据实测日降雨数据得到降雨条件转移概率和月均降雨量之间的关系式，再将步骤2获得的未来时段月降雨数据计算获得未来时段各日历月降雨发生的条件转移概率； 步骤4，基于步骤2得到的未来时段月降雨和步骤3得到的降雨发生转移概率，生成驱动随机降雨发生器的参数集，并将参数集输入随机降雨发生器中，获得未来时段日降雨预估数据序列； 步骤5，基于未来时段日降雨预估数据序列，将未来时段日降雨预估数据从日尺度离散至小时尺度； 步骤6，采用滑动时间窗口从步骤5获得的未来时段小时降雨预估数据中提取不同历时的降雨年最大值序列，并对其进行区域频率分析，计算不同重现期设计降雨值以构建考虑未来气候变化的城市降雨区域IDF曲线； 步骤7：基于步骤6建立的IDF曲线，推求各气候模式下的城市降雨风险变化，并与气候模式输出的日气象因子构建随机森林模型，推求IDF曲线迁移变化的备选因子； 步骤8：基于步骤7得到的备选因子，构建涌现约束模型，以降低未来气候变化下的城市降雨风险预测的不确定性； 其中，步骤6包括以下子步骤： 步骤6.1采用滑动时间窗口从步骤5中获得的未来时段小时尺度降雨预估数据中提取不同历时的降雨年最大值序列； 步骤6.2采用分区线性矩法对步骤6.1提取的降雨年最大值序列进行区域频率分析；步骤6.2具体实现方式为： 1根据降雨年最大值序列划分初始水文一致区，基于初始水文一致区内各站点的线性矩系数进行不和谐性检验和均匀性检验，剔除离群点，得到最终水文一致区； 2对确定的水文一致区内各站点样本序列进行无因次化处理，生成反映区域降雨共性的无因次化样本序列和反映本站点降雨特性的尺度因子； 3根据各站点无因次化样本序列计算区域线性矩系数； 4基于区域线性矩系数计算备选的概率分布线型的参数，并采用蒙特卡洛模拟试验方法进行拟合优度检验，确定最优分布线型，得到区域增长曲线； 5基于各站点尺度因子以及区域增长曲线，采用指标洪水法计算各站点不同重现期下设计降雨值； 步骤6.3将区域频率分析获得的各站点不同重现期的设计降雨值连接获得考虑未来气候变化的城市降雨区域IDF曲线； 步骤7包括以下子步骤： 步骤7.1收集多个观测气象因子数据，将其插值至各降雨站点，其中，气象因子包括日均气温、相对湿度、短波辐射、叶片面积指数LAI、比湿、土壤湿度，以及年尺度的气温变率、相对湿度变率、短波辐射变率、LAI变率、比湿变率、土壤湿度变率； 步骤7.2利用历史阶段多个气候模式校正后，从IDF曲线获取的年最大降雨强度值与最大降雨强度发生同期的备选气象因子序列建立随机森林模型，并对随机森林模型预测效果进行验证； 步骤7.3基于验证后的随机森林模型的预测结果，利用袋外误差指标获取每一个气象因子对降雨强度的解释程度，筛选出对降雨强度序列预测重要度最大的气象因子，作为构建涌现约束模型的备选因子。

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