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龙图腾网获悉中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所);上海师范大学;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种融合地形分割与扩散生成模型的台风风场降尺度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：CN120492854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510645661.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种融合地形分割与扩散生成模型的台风风场降尺度方法及系统是由黄司戎;廉洁;陈佩燕;王振国;余晖设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合地形分割与扩散生成模型的台风风场降尺度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合地形分割与扩散生成模型的台风风场降尺度方法及系统，首先整合台风风场数据、台风背景信息及地形数据，并进行预处理，然后利用SAM模型对地形数据进行自动分割，计算地形掩码区域的DEM均值，并基于此调制地形嵌入噪声，接着通过编码器和解码器对数据进行处理，集成Gate‑ConvNeXt模块、空间自注意力层、地形交叉注意力层，通过跳跃连接融合多尺度信息，同时将台风背景信息通过前馈神经网络嵌入；最后扩散模型通过正向扩散添加高斯噪声，反向去噪生成高分辨率风场与低分辨率风场之间的残差，并将其与低分辨率风场上采样结果结合，生成高分辨率风场预测；解决现有风场降尺度方法在处理复杂地形和台风天气条件下精度、实时性和适应性不足的问题。

本发明授权一种融合地形分割与扩散生成模型的台风风场降尺度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合地形分割与扩散生成模型的台风风场降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、确定数据来源并预处理；确定用于输入台风风场降尺度模型的低分辨率台风风场数据、高分辨率台风风场数据、台风背景信息以及高分辨率地形数据的来源，并对获得的原始数据进行预处理； S2、调制地形嵌入噪声；对预处理后的高分辨率地形数据使用分割一切大模型SAM进行自动分割，基于地形掩码计算区域的DEM均值，并基于该均值进行地形嵌入噪声调制； S3、构建基于U-Net架构的去噪网络；该网络由编码器和解码器组成，编码器包含4个下采样块，解码器包含4个上采样块；下采样块、上采样块均集成了Gate-ConvNeXt模块、空间自注意力层、地形交叉注意力层、上下采样层；编码器负责将输入数据压缩为紧凑的潜在空间表示，解码器则将其还原至原始空间分布；在编码器与解码器之间引入跳跃连接机制，实现低层次细节与高层次语义的融合，台风背景信息通过前馈神经网络投影后嵌入至每个Gate-ConvNeXt模块； S4、构建扩散模型；扩散模型采样过程包括正向扩散过程和反向去噪过程，扩散模型正 向扩散过程是一个马尔可夫过程，给定原始数据分布在个时间步中，被逐渐添 加标准高斯噪声，从而将原始数据分布逐渐转换为标准高斯分布； S5、训练去噪模型；扩散模型在训练过程中，利用反向传播算法对模型参数进行优化，通过最小化模型预测噪声与真实噪声之间的L2损失，实现扩散模型的有效学习； S6、风场生成阶段；从步骤S4标准高斯分布中采样随机噪声并结合目标地形嵌入特征， 作为反向去噪的起点；利用训练好的扩散模型及控制条件，通过反向扩散逐步去噪，生成与间的残差；将残差与结合，生成最终的高分辨率风场预测。

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中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所);上海师范大学;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：200030 上海市徐汇区蒲西路166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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