中国科学院合肥物质科学研究院翁建文获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于气候要素数据集的空间辐射基准精度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：CN115375028B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211027324.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于气候要素数据集的空间辐射基准精度预测方法是由翁建文;郑小兵;李大玮;康晴设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于气候要素数据集的空间辐射基准精度预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于气候要素数据集的空间辐射基准精度预测方法，首先收集特定区域的卫星观测数据并进行区域平均和月平均处理，生成消除随机噪声的区域月平均数据集；然后采用差分法消除时间序列数据中的季节性，采用最小二乘法消除时间序列数据中的线性趋势，得到可表征自然变率大小的数据集；再计算此数据集的标准差得到自然变率大小σvar，采用自回归模型获取自然变率相关时间τvar；最后将σvar、τvar等参数代入气候精度预测模型得到基准载荷探测精度σcal。本发明使用差分法、最小二乘法、以及自回归模型法对气候要素时间序列数据集进行处理，从而得到空间辐射基准载荷精度。
本发明授权一种基于气候要素数据集的空间辐射基准精度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于气候要素数据集的空间辐射基准精度预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：收集特定区域年代际尺度的卫星观测数据并生成气候要素日均值数据集，其中，i表示区域行编号，j表示区域列编号，t表示观测时间，d为观测值； 步骤2：采用均值法计算步骤1中生成的日均值数据的区域月均值并生成区域月均值数据集，其中，k表示数据编号； 步骤3：采用差分法消除步骤2中生成的区域月均值数据集的季节性并生成去季节性数据集； 步骤4：采用最小二乘法消除步骤3中生成的去季节性数据集的线性趋势并生成去趋势数据集； 步骤5：计算步骤4中生成的去趋势数据集的标准差以获取自然变率σvar的大小； 步骤6：采用自回归模型计算步骤4中生成的去趋势数据集的自然变率相关时间τvar； 步骤7：根据步骤5、步骤6计算结果，计算基准载荷探测精度预测值σcal。
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