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龍圖騰網獲悉山東省科學院海洋儀器儀表研究所申請的專利基于單站垂直觀測的海上大氣折射率區域分布推演方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120317152B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510796085.7，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于單站垂直觀測的海上大氣折射率區域分布推演方法是由鄒靖;蒲雨荷;郭歡;王含越;王波;仇志金;李志乾;胡桐設計研發完成，并于2025-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于單站垂直觀測的海上大氣折射率區域分布推演方法在說明書摘要公布了：本發明屬于海洋環境監測技術領域，涉及一種基于單站垂直觀測的海上大氣折射率區域分布推演方法。該方法包括：步驟一、利用改進后的COAWST?LES模式以及圖神經網絡算法，推演目標區域內的稀疏觀測數據融合；步驟二、基于單站大氣垂直觀測數據及步驟一生成的融合數據，進行數據時空特征重構，構建四維特征場；步驟三、采用四維變分同化策略，進行數值模式與AI耦合迭代求解，實現區域推演估計；利用推演估計的氣溫、濕度、氣壓，計算大氣折射率。本發明融合了經驗修正，在傳統中尺度數值模式中添加湍流過程，并通過數值模式動力降尺度訓練集的制作和人工智能區域誤差修正，能夠準確估計無觀測區域的數據。

本發明授權基于單站垂直觀測的海上大氣折射率區域分布推演方法在權利要求書中公布了：1.基于單站垂直觀測的海上大氣折射率區域分布推演方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一、利用改進后的COAWST-LES模式以及圖神經網絡算法，推演目標區域內的稀疏觀測數據融合；所述改進后的COAWST-LES模式為將海氣耦合模式COAWST中原有的大氣模塊WRF替換為考慮大渦模擬過程的WRF-LES模型；以圖神經網絡GNN算法為主框架構建融合模型；節點以模式網格點為主，輔以各觀測點位置；通過Transformer算法計算單站垂直觀測所在位置與區域內其他網格點的動態權重，并采用科氏力參數作為注意力偏置項；設定多源數據弱監督規則，對觀測數據僅施加空間相關性統計特征約束；采用改進后的COAWST-LES模式針對目標區域開展長期的大渦模擬，生成高分辨率訓練數據集；針對不同天氣情景將訓練數據集拆分為不同情景分別對融合模型進行訓練；利用融合模型生成融合數據； 步驟二、基于單站大氣垂直觀測數據及步驟一生成的融合數據，進行數據時空特征重構，構建四維特征場；其中，垂直觀測數據包括氣溫、濕度、氣壓；具體為： 對單站大氣垂直觀測數據進行解析；通過小波換對瞬時觀測數據進行高頻時間序列分析，提取分鐘級變化的波動特征，捕捉湍流信號；計算動能譜斜率，量化小尺度能量占比，通過能量譜診斷獲取真實數據中湍流動能的量級，用以后續修正模式輸出結果； 基于生成對抗網絡GAN算法，生成以單站大氣垂直觀測位置為中心的三維擾動場；利用生成的融合數據，作為GAN生成器的輸入；利用改進后的COAWST-LES模式針對目標區域開展的大渦模擬，以得到真實的湍流分布；基于邊界層氣象學經典的線性波理論，構建重力波參數化方案，快速估計湍流擾動的傳播方向，構建出四維特征場； 步驟三、采用四維變分同化策略，進行數值模式與AI耦合迭代求解，實現區域推演估計；利用推演估計的氣溫、濕度、氣壓，計算大氣折射率，具體為：通過改進后的COAWST-LES模式生成當前時段的背景場，時間分辨率為30分鐘一次；利用GAN算法，結合當前時段的單站大氣垂直觀測和模式背景場，針對氣溫、濕度、氣壓場變化，生成小尺度擾動場；以添加擾動后的背景場作為驅動，開展耦合數值模式的短時預報，并以新的預報場更新GAN輸入，形成迭代優化，實現由單點大氣垂直觀測向目標區域的推演估計。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東省科學院海洋儀器儀表研究所，其通訊地址為：266200 山東省青島市即墨區鰲山衛街道青島藍色硅谷核心區藍色硅谷創業中心一期2號樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。