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龙图腾网获悉江苏省气候中心;南京信息工程大学申请的专利一种结合EOF投影与U-Net网络的降水预报订正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：CN120832831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511326449.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种结合EOF投影与U-Net网络的降水预报订正方法是由王子月;朱志伟;姜荣升;蒋薇;徐家平;徐忆菲;肖卉设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合EOF投影与U-Net网络的降水预报订正方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种结合EOF投影与U‑Net网络的降水预报订正方法，基于历史观测资料提取降水异常场的主要空间模态，并在此基础上对模式预报异常场进行投影重构，获得具有物理意义的空间结构；通过引入观测气候态替代模式气候态，有效消除模式的系统性偏差；针对重构过程中未能解释的残差项，采用U‑Net进行建模与预测，以捕捉模式中复杂的非线性误差成分；最终，将线性重构结果与深度学习预测的残差项叠加，形成最终的降水预报订正结果。本发明通过构建物理驱动与数据驱动相结合的订正框架，在保留传统EOF方法物理可解释性的基础上，引入深度学习模型对残差项进行建模，从而实现对模式预报中线性误差与非线性误差的双重捕捉与修正。

本发明授权一种结合EOF投影与U-Net网络的降水预报订正方法在权利要求书中公布了：1.一种结合EOF投影与U-Net网络的降水预报订正方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取历史观测降水数据作为观测场，按日历日进行气候态计算，得到逐日的观测气候平均场，并基于所述观测气候平均场与历史观测降水数据计算逐日的观测异常场；对所述观测异常场进行经验正交函数分解，提取前N个主模态，构成观测异常场的主模态空间； S2、获取数值模式历史回算的预报数据，针对每一预报时效，分别计算其气候平均场，并提取模式预报异常场； S3、将所述模式预报异常场投影至所述观测异常场的主模态空间，得到投影系数，并基于所述观测异常场的主模态空间和投影系数重构模式预报异常场；对重构后的模式预报异常场进行方差调整，并将调整后的模式预报异常场与观测气候平均场叠加，得到重构预报场；计算所述重构预报场与对应观测场之间的残差，获得残差项；具体为： S31、在时间点T的预报时效LD下，将模式预报异常场依次投影至观测异常场的主模态空间，得到N个投影系数，基于所述观测异常场的主模态空间和投影系数重构模式预报异常场，计算式为： ； 其中，表示观测异常场的第个主模态空间，表示对应的投影系数； S32、对重构后的模式预报异常场进行方差调整，计算式为： ； 其中，为解释方差占比系数，，为观测异常场的第个主模态空间的解释方差； S33、将进行方差调整后的模式预报异常场与观测气候平均场叠加，得到重构预报场，表示为： ； S34、计算重构预报场与对应观测场之间的残差，获得残差项； S35、计算每个时间点和预报时效下的重构预报场和残差项，得到具有线性关系的重构预报场集合和代表非线性变化部分的残差项集合； S4、构建U-Net网络，并以所述模式预报异常场为输入，以所述残差项为输出目标，训练U-Net网络，获得在不同预报时效下独立的残差订正模型； S5、对未来任一时次，在各预报时效下，得到模式预报异常场和重构预报场，并基于对应的残差订正模型预测得到残差项，再将预测得到的残差项与重构预报场叠加，得到订正后的降水预报场。

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江苏省气候中心;南京信息工程大学，其通讯地址为：210019 江苏省南京市建邺区雨顺路6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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