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龙图腾网获悉清华大学申请的专利多尺度递进式短期洪涝智能预警方法、装置、设备及介质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：CN120612790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511125177.9，技术领域涉及：G08B21/10；该发明授权多尺度递进式短期洪涝智能预警方法、装置、设备及介质是由李瑞栋;倪广恒;芦治宇设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度递进式短期洪涝智能预警方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多尺度递进式短期洪涝智能预警方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取目标区域在预设时长内的降雨预报数据，并驱动低分辨率数值模型进行数值计算得到第一分辨率洪涝流场预测结果，利用预设模型进行分区并行计算，得到第二分辨率洪涝流场预测结果，再利用另一种预设模型增强局部洪涝流场分辨率，得到第三分辨率洪涝流场预测结果，并基于像元范围，根据最大水深信息和最大流速信息确定目标区域的当前预警等级，以根据当前预警等级进行洪涝预警。由此，解决了洪涝预警计算效率低、预见度和数据融合力不足等问题，针对洪涝的动态场景需求，实现了局部精细化洪涝预警、快速趋势分析、精准灾害提醒、定向预警发布的递进体系。

本发明授权多尺度递进式短期洪涝智能预警方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多尺度递进式短期洪涝智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域在预设时长内的降雨预报数据； 基于所述预设时长内的降雨预报数据，驱动低分辨率数值模型进行数值计算得到第一分辨率洪涝流场预测结果； 基于所述第一分辨率洪涝流场预测结果，利用预设的LSR-UNet-L1模型进行分区并行计算，得到第二分辨率洪涝流场预测结果； 基于所述第二分辨率洪涝流场预测结果，利用预设的LSR-UNet-L2模型增强局部洪涝流场分辨率，得到第三分辨率洪涝流场预测结果； 基于所述第三分辨率洪涝流场预测结果中的最大水深信息确定像元范围，并基于所述像元范围，根据所述最大水深信息和所述第三分辨率洪涝流场预测结果中的最大流速信息确定所述目标区域的当前预警等级，以根据所述当前预警等级进行洪涝预警， 在利用所述预设的LSR-UNet-L1模型进行分区并行计算，得到第二分辨率洪涝流场预测结果之前，确定待模拟区域，将待模拟区域分解为多个子区域，且确定每个子区域的约束条件，基于所述每个子区域的约束条件，从预设的洪涝流场序列中提取每个子区域内降雨-洪涝流场数据集，基于预设的损失函数，根据所述每个子区域的降雨-洪涝流场数据集训练所述预设的LSR-UNet-L1模型，所述预设的LSR-UNet-L1模型以300米分辨率流场变量、30米高程和降雨分布为输入，输出30米分辨率流场变量，并按第一预设比例切分形成训练数据集、验证数据集和测试数据集， 所述训练所述预设的LSR-UNet-L1模型，包括： 所有子区域共同构建1个参数为的智能模型，所述智能模型训练时遍历所述子区域，最小化损失函数，其中，所述为基于智能计算值和数值模拟值逐像元比较的掩码均方误差； 在各子区域内，冻结所述智能模型除最后一层输出层以外的剩余参数，利用对应子区域样本，分别对最后一层输出层参数进行微调，最终形成个参数为的智能模型； 并且基于重合区域样本遍历衔接损失函数和， ； 其中，为第一损失函数，为第二损失函数，为子区域重合区域处单元模拟值均方误差,为子区域重合区域处单元模拟值均方误差。

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