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龍圖騰網獲悉國家超級計算深圳中心(深圳云計算中心)申請的專利一種基于cGAN的區域極端降水預報預警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：CN119989735B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510451540.X，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權一種基于cGAN的區域極端降水預報預警方法是由孟釗;蔡逸男;楊戈設計研發完成，并于2025-04-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于cGAN的區域極端降水預報預警方法在說明書摘要公布了：一種基于條件生成對抗網絡（cGAN）的區域極端降水預報預警方法，包括：對多源氣象數據進行預處理，包括標準化和空間一致性對齊，以確保數據的可用性。通過cGAN的編碼模塊提取并融合年際日均特征和距平特征，構建多尺度特征金字塔，增強降雨空間模態的表征能力。利用cGAN的生成器和條件判別器生成預報數據，其中判別器引入降雨協同因子作為物理約束條件，通過對抗損失函數和物理一致性損失優化網絡參數。通過圖神經網絡（GNN）對預報數據進行后處理，以氣象站點觀測值為真值，進行空間依賴性建模與優化校正，從而顯著提升極端降水事件的預報精度和可靠性。

本發明授權一種基于cGAN的區域極端降水預報預警方法在權利要求書中公布了：1.一種基于cGAN的區域極端降水預報預警方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、多源氣象數據預處理：對多源氣象數據進行標準化處理，對齊不同分辨率數據的空間一致性，所述多源氣象數據包括降雨及其協同因子； S2、特征提取與融合：將預處理后的多源氣象數據輸入條件生成對抗網絡cGAN的編碼模塊，通過多分支結構提取年際日均特征和距平特征，基于注意力機制融合多源特征，并構建多尺度特征金字塔以增強降雨空間模態的表征能力； S3、生成預報數據：將融合后的特征輸入到條件生成對抗網絡cGAN的生成器中，通過解碼模塊生成預報數據；利用條件判別器對生成數據進行監督，所述判別器顯式引入降雨協同因子作為物理約束條件，通過對抗損失函數和物理一致性損失優化網絡參數，以使生成數據符合氣象物理規律； S4、圖神經網絡后處理：基于氣象站點和網格點坐標構建拓撲圖，以氣象站點觀測值為真值，利用圖神經網絡GNN對生成的預報數據進行空間依賴性建模與優化校正，從而提升極端降水事件的預報精度； 步驟S4具體包括以下步驟： 將cGAN生成的預報數據插值到氣象站點的空間位置，使用插值函數將預報數據映射到每個氣象站點； 將插值后的預報數據與原始預報數據合并，作為圖神經網絡GNN的輸入； 構建圖神經網絡的圖結構，其中節點包括氣象站點和cGAN預報數據網格點，邊根據站點之間的距離構建； 將節點特征矩陣和鄰接矩陣輸入到GNN中，通過消息傳遞、消息聚合、節點更新和多層傳播機制，捕捉空間依賴關系并生成經過優化的預報數據； 以氣象站點觀測值作為真值，計算均方誤差MSE損失，通過反向傳播更新GNN網絡參數，以實現對預報數據的優化校正。

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