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龙图腾网获悉贵州省山地气象科学研究所;黔西南布依族苗族自治州气象局;南京信息工程大学;无锡学院申请的专利一种基于改进Vision Transformer地形物理约束的分钟级山地临近降水预报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：CN120541622B 。

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：202511029929.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于改进Vision Transformer地形物理约束的分钟级山地临近降水预报方法及系统是由孔德璇;严小冬;智协飞;季焱;杨春艳;吕阳;王玉虹;周立群;翁羽;杨雨蒙设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Vision Transformer地形物理约束的分钟级山地临近降水预报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进VisionTransformer地形物理约束的分钟级山地临近降水预报方法及系统，包括：基于复杂山地区域多源气象观测站点数据和地形特征数据，构建模型训练数据集；基于位置自适应动态卷积网络和无雨掩码特征提取策略改进VisionTransformer网络；构建能够提供地形强迫降水物理约束的组合损失函数；基于训练数据集对改进的VisionTransformer网络进行训练，得到最优临近降水预报模型；将实时多源气象观测格点数据和地形特征格点数据输入最优临近降水预报模型，得到临近降水预报。本发明能够明显提升强降水位置预报性能，提升复杂山地环境下的分钟级临近强降水预报技巧。

本发明授权一种基于改进Vision Transformer地形物理约束的分钟级山地临近降水预报方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进VisionTransformer地形物理约束的分钟级山地临近降水预报方法，其特征在于，包括以下步骤： 对复杂山地区域多源气象观测站点数据和地形特征数据进行预处理和归一化，得到多源气象观测格点数据和地形特征格点数据，构建模型训练数据集； 构建基于位置自适应动态卷积网络和无雨掩码特征提取策略的改进VisionTransformer网络；其中网络结构包括特征提取层、时空特征融合层和映射输出层，特征提取层中基于位置自适应动态卷积网络和无雨特征提取策略，实现多源气象观测格点数据和地形特征格点数据特征高效的动态独立提取，得到分类特征向量；将分类特征向量输入时空特征融合层，通过VisionTransformer编码器捕捉数据特征在全局和局部的时空依赖关系，并将分类特征向量拼接融合；最后通过映射输出层将融合后的特征向量映射至未来2小时分钟级降水场，输出降水预报； 构建能够提供地形强迫降水物理约束的组合损失函数，对模型预报在复杂山地环境中地形强迫降水的物理一致性作约束；构建的组合损失函数表达式为： ， 其中，为ETS降水评分损失项，为地形强迫降水损失项，、分别为ETS降水评分损失项和地形强迫降水损失项的权重系数； 的计算公式为： ， 其中，表示第个格点，为格点总数，、分别表示降水梯度和地形梯度的权重系数，、分别表示迎风坡和背风坡降水量，、分别表示地形梯度和降水梯度格点数据； 基于训练数据集对改进的VisionTransformer网络进行训练，调整相关参数，得到改进VisionTransformer网络的最优临近降水预报模型； 将实时多源气象观测格点数据和地形特征格点数据输入改进VisionTransformer网络的最优临近降水预报模型，得到分钟级临近降水预报。

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贵州省山地气象科学研究所;黔西南布依族苗族自治州气象局;南京信息工程大学;无锡学院，其通讯地址为：550081 贵州省贵阳市观山湖区兴筑路58号；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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