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龙图腾网获悉北京城市气象研究院申请的专利降水临近外推智能预报方法、装置及电子设备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：CN120408543B 。

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：202510920250.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权降水临近外推智能预报方法、装置及电子设备是由解雨池;宋林烨;杨璐;曹伟华;李思腾;杨柳妮;刘泓君;陈明轩设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本降水临近外推智能预报方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种降水临近外推智能预报方法、装置及电子设备，方法包括：获取待预报的降水数据；对降水数据进行裁剪处理，并将裁剪后的降水数据输入至智能预报模型；智能预报模型采用特定模型结构，包括：在U²‑net模型的基础上增加分层上采样融合模块HUFM以及CA注意力机制；通过智能预报模型，对裁剪后的实况数据进行特征提取与深度学习降水外推，得到外推预报结果，并将外推预报结果与预报数据进行自适应加权融合，输出未来指定时段内的降水预报结果。本申请是一种同时兼顾空间精度、预报时效与降水强度刻画能力的新型深度学习临近预报方式，能够满足现代气象业务对高分辨率、智能化降水预测的迫切需求。

本发明授权降水临近外推智能预报方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种降水临近外推智能预报方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待预报的降水数据；所述降水数据包括：实况数据和预报数据； 对所述降水数据进行裁剪处理，并将裁剪后的降水数据输入至智能预报模型；所述智能预报模型为通过训练样本集对特定模型结构进行训练后得到的模型；其中，所述训练样本集包括：历史降水数据以及对应的未来指定时段的实际降水数据；所述历史降水数据包括：降水分析场数据以及对应的降水预报场数据；所述特定模型结构为在模型的基础上增加了分层上采样融合模块HUFM以及CA注意力机制的模型结构； 通过所述智能预报模型中的模型、CA注意力机制以及所述分层上采样融合模块HUFM，对所述裁剪后的实况数据进行特征提取与深度学习降水外推，得到外推预报结果，并将所述外推预报结果与所述预报数据进行自适应加权融合，输出未来指定时段内的降水预报结果； 所述分层上采样融合模块HUFM包括：依次连接的第一卷积层、亚像素卷积层、SimAM注意力机制、第二卷积层、标准化层、ReLU激活层；通过所述分层上采样融合模块HUFM，对当前U结构的当前子输出特征进行处理，得到第一特征的步骤，包括：通过所述第一卷积层提取所述当前子输出特征的局部特征；通过所述亚像素卷积层对所述局部特征进行高效上采样，得到上采样特征；通过所述SimAM注意力机制对所述上采样特征进行特征处理，得到增强融合特征；所述特征处理包括：基于3D权重的特征增强以及特征融合处理，以适应性增强关键降水区域与边缘细节；通过所述第二卷积层对所述增强融合特征进行第二卷积处理，通过所述标准化层和所述ReLU激活层进一步对所述第二卷积处理后的特征进行特征表达优化，得到第一特征。

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