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龙图腾网获悉中国气象局武汉暴雨研究所申请的专利一种基于SimVP的数值模式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：CN120745454B 。

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：202511241674.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于SimVP的数值模式降水预报订正方法是由杜牧云;马鹤翟;赖安伟;吴翠红;王珊珊;王俊超;康兆萍;胡泊设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SimVP的数值模式降水预报订正方法在说明书摘要公布了：本发明属于数值预报技术领域，尤其涉及一种基于SimVP的数值模式降水预报订正方法，包括：获取模式预报格点数据和降水实况格点数据；将格点数据输入至深度学习网络进行训练，得到降水预报模型，其中，所述降水预报模型用于输出降水预报结果；将所述降水预报模型与数值模式的降水预报数据进行融合，获取融合降水预报产品；基于所述降水预报结果，联合数值模式的降水预报结果，获取降水掩膜；基于所述融合降水预报产品和降水掩膜，获取降水预报订正结果。该方法可有效解决现有快速更新数值模式降水预报产品空报较多、降水量级预报存在偏差等问题，进一步提高数值模式降水预报的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于SimVP的数值模式降水预报订正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SimVP的数值模式降水预报订正方法，其特征在于，包括： 获取模式预报格点数据和降水实况格点数据； 将格点数据输入至深度学习网络进行训练，得到降水预报模型，其中，所述降水预报模型用于输出降水预报结果； 将格点数据输入至深度学习网络进行训练，得到降水预报模型包括： 基于所述格点数据，构建数据集； 对所述数据集进行预处理，利用预处理后的训练所述深度学习网络，获取初始降水预报模型； 利用超参数优化所述初始降水预报模型，获取降水预报模型； 利用超参数优化所述初始降水预报模型，获取降水预报模型包括： 利用临界成功指数对所述初始降水预报模型进行评估，获取评估结果； 根据所述评估结果，获取所述降水预报模型； 利用临界成功指数对所述初始降水预报模型进行评估的方法为： CSI=TPTP+FA+MS， 其中，CSI为临界成功指数，TP表示预报和观测均出现降水的格点数；FA表示预报有降水但观测未发生降水的格点数；MS表示观测到降水但预报无降水的格点数； 将所述降水预报模型与数值模式的降水预报数据进行融合，获取融合降水预报产品； 将所述降水预报模型与数值模式的降水预报数据进行融合，获取融合降水预报产品包括： 若关注降水预报的整体数据，可将降水预报模型的降水预报数据与数值模式的降水预报数据进行加权处理，得到融合降水预报产品； 若关注强降水的预报数据，可取降水预报模型的降水预报数据与数值模式的降水预报数据中对应格点上的最大值，得到融合降水预报产品； 基于所述降水预报结果，联合数值模式的降水预报数据，获取降水掩膜； 基于所述降水预报结果，联合数值模式的降水预报结果，获取降水掩膜包括： 设置有效降水阈值； 基于所述有效降水阈值，对所述降水预报结果和数值模式的降水预报结果进行判定，获取对应的降水预报判定结果； 根据对应的降水预报判定结果，结合不同条件，获取所述降水掩膜； 基于所述融合降水预报产品和降水掩膜，获取降水预报订正结果。

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武汉暴雨研究所，其通讯地址为：430205 湖北省武汉市东湖新技术开发区金融港二路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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