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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利一种基于风吹雪数值模型的风吹雪运动轨迹模拟追踪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：CN120145938B 。

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：202510610101.9，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于风吹雪数值模型的风吹雪运动轨迹模拟追踪方法是由李广;于鸿翔;鲍佳诚;黄宁;时光磊设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于风吹雪数值模型的风吹雪运动轨迹模拟追踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及运动轨迹模拟追踪技术领域，具体为一种基于风吹雪数值模型的风吹雪运动轨迹模拟追踪方法，本发明中，通过提取局部气象变量间的空间耦合关系，构建更具判别能力的气象区域划分依据，使区域划分不再依赖单变量分层，从而提升对局部强扰动区域的识别能力，通过卷积神经网络对气象时间序列进行切分分析，捕捉气象变量间非线性时序演化规律，并构建气象变化与轨迹变化之间的交互映射关系，增强预测模型对突发天气形态的响应灵敏度，通过随机森林对多组模型预测结果进行加权评估，依据历史误差分布优化最终预测路径，实现了对误差来源的结构化追踪，并提升预测结果的适应性与稳定性。

本发明授权一种基于风吹雪数值模型的风吹雪运动轨迹模拟追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于风吹雪数值模型的风吹雪运动轨迹模拟追踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过传感器获得实时气象数据，并按区域进行空间划分，通过分析不同区域的气象参数，识别各区域内的风吹雪影响时段，并计算每个区域气象参数的变化幅度将每个区域内的气象影响强度与时间节点结合，得到风吹雪环境影响指数； S2：基于所述风吹雪环境影响指数，通过卷积操作提取风速、气温、湿度气象数据的局部空间特征，依据各特征影响力对气象区域进行分层，生成气象区域特征层； S3：基于所述气象区域特征层，采用卷积神经网络，对时间序列数据进行切分，训练门控循环单元网络模型对比时间节点间变化，分析气象参数与轨迹变化的相关性，生成按区域与时间节点编码为预测索引的风吹雪运动轨迹预测值； S4：基于所述风吹雪运动轨迹预测值，将气象数据分配至分布式计算平台，动态调整任务优先级，将资源分配至重要区域，生成多区域风吹雪轨迹模拟数据； S5：基于所述多区域风吹雪轨迹模拟数据，采用随机森林，对多个模型结果进行加权融合，所述多个模型包括门控循环单元网络模型，分析预测误差，判断模型适应性，选择最佳模型进行跟踪优化，生成风吹雪轨迹优化预测结果； 所述随机森林，按照公式： ; 其中：表示最终加权输出结果，表示第区域的权重系数，表示第区域的预测值，表示区域的总数，表示第区域的气象因子权重，表示第区域的地形适应性系数，表示第区域的历史数据适应系数。

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