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龙图腾网获悉国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)申请的专利基于历史降水百分位的决策树城市内涝气象模型及预测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：CN119940490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510083495.7，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权基于历史降水百分位的决策树城市内涝气象模型及预测方法是由许凤雯;狄靖月;包红军;宋巧云;李宇梅;王蒙;杨寅设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于历史降水百分位的决策树城市内涝气象模型及预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于历史降水百分位的决策树城市内涝气象模型及预测方法，以城市内涝灾情为基础，研究城市内涝的降水致灾因子，发现并确认短时强降水是灾害发生的共同特征，选取最大不同历时的累计降水和强降水持续时间为主要致灾气象因子，建立二分类数据，80%用于训练，20%用于测试，利用CART决策树回归的方法通过调参建立最大淹没深度的最优决策回归树模型，在此基础上，以降水因子的历史百分位引入决策树回归模型，得到既考虑区域特征又考虑站点特殊性的基于降水历史百分位的决策树回归模型，模型效果优于不考虑降水历史百分位的决策树模型，可用于城市内涝的早期识别和预报。

本发明授权基于历史降水百分位的决策树城市内涝气象模型及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于历史降水百分位的决策树城市内涝气象模型构建方法，其特征在于包括以下步骤： S1，数据获取：获取全国城市的历年内涝数据和历年无内涝数据作为模型样本，所述历年内涝数据包括城市内涝发生时间、最大淹没深度、1959-2023年的24h降水、2013-2023年的1h降水；当灾点内涝灾害发生日起3天内无内涝灾害，则抽取灾点内涝灾害发生的第3天的降水数据建立历年无内涝数据；将模型样本的80%作为训练样本，剩余20%作为检验样本； S2，确定城市内涝关键影响因子，以1h最大累计降水、2h最大累计降水、3h最大累计降水、4h最大累计降水、5h最大累计降水、6h最大累计降水、12h最大累计降水、24h最大累计降水和强降水持续时间作为城市最大淹没深度的关键影响因子； S3，决策树城市内涝气象模型的建立，选取步骤S2所述关键影响因子，并以最大限制深度和最小训练样本参数构建决策树内涝回归模型，并以训练样本对模型进行测试，得到测试后的决策树城市内涝气象模型； S4，所述决策树城市内涝气象模型的每个节点中，对决策树阈值按降水历史百分位对应的值进行更新，完成模型更新； 步骤S4所述模型更新的过程包括以下步骤： 1决策树城市内涝气象模型每个节点中，搜寻该节点所有样本数据中与该节点决策树阈值的最接近样本，并得到该最接近样本的降水量值； 2确认所属最接近样本的所属站点，并对该所属站点的历史降水量进行排序； 3以所述最接近样本的降水量为依据，计算在其该所属站点的历史降水量排序所处的百分位； 4对该节点中其他站点的历史降水量分别进行排序，按所述步骤3确认的百分位分别搜寻各站点的历史降水量，得到各站点中对应百分位的降水量值； 5将步骤4得到的各站点对应百分位的降水量值，依次分别作为该节点的阈值，以检验样本评估测试得到模型的准确率，选择准确率最高的作为该节点的阈值； 6所述决策树城市内涝气象模型中其他节点按照步骤1-5，完成各节点的阈值更新。

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国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街46号北区3号楼602；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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