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龙图腾网获悉中国气象局气象干部培训学院申请的专利一种基于机器学习并融合精确水汽压微分方程的热带气旋水汽质量变化计算评估方法、介质及程序产品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：CN119940140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510109995.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习并融合精确水汽压微分方程的热带气旋水汽质量变化计算评估方法、介质及程序产品是由于玉斌;柳士俊;黄逸飞;赵大军设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习并融合精确水汽压微分方程的热带气旋水汽质量变化计算评估方法、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习并融合精确水汽压微分方程的热带气旋水汽质量变化计算评估方法、介质及程序产品，属于气象科学与数值计算技术领域，包括构建考虑比湿非线性作用的精确水汽压微分方程、建立单位面积空气柱水汽质量变化计算模型、获取热带气旋区域的气象数据、动态追踪热带气旋并确定计算区域、构建关于热带气旋水汽质量计算评估的多层卷积神经网络模型并分层计算评估不同高度层的水汽质量变化以及输出水汽质量变化的计算评估结果等步骤。本发明通过引入比湿非线性作用，能够更准确地反映大气中水汽分布的非均匀性，从而提高水汽质量变化计算的精度，为热带气旋路径预测、强度模拟及数值模式优化提供关键技术支持。

本发明授权一种基于机器学习并融合精确水汽压微分方程的热带气旋水汽质量变化计算评估方法、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习并融合精确水汽压微分方程的热带气旋水汽质量变化计算评估方法，其特征在于，所述方法在实施时至少包括如下步骤： SS1.结合大气物理特性及比湿与水汽压的关系，引入比湿的非线性项，建立包含比湿非线性作用的精确水汽压微分方程： 其中，p为环境大气压，t为时间，p v 为水汽压，q v 为大气比湿，γ v 为比湿的非线性系数，dpdt为单位时间内气压的变化率，dp v dt为单位时间内水汽压的变化率，dq v dt为单位时间内比湿的变化率； SS2.将步骤SS1中建立的精确水汽压微分方程代入单位面积空气柱水汽质量的计算公式中，构建单位面积空气柱水汽质量变化的计算模型,且该计算模型中的比湿非线性项展开为无穷级数形式，其中m v 为单位面积空气柱的水汽质量，g为重力加速度，p b 和p t 分别为单位面积空气柱的底部气压和顶部气压，k为无穷级数展开项的阶数； SS3.获取待评估计算热带气旋区域的气象数据，根据气象数据中各时次内最低平均海平面气压值及其位置确定各时次的热带气旋中心的强度及其位置，通过动态追踪热带气旋路径，基于热带气旋中心位置建立动态坐标系，将各时次热带气旋中心位置作为移动坐标的原点和动态计算区域中心，并将相关气象物理量映射到动态坐标系中，通过实时调整计算区域的范围与位置，使其与热带气旋中心的移动路径精确匹配，实现对热带气旋的动态追踪，并确保水汽质量变化的时空计算评估精度； SS4.以步骤SS2中构建的单位面积空气柱水汽质量变化的计算模型为基准，采用机器学习算法构建关于热带气旋水汽质量计算评估的多层卷积神经网络模型，所述多层卷积神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，其中模型输入层用以接收动态坐标系下热带气旋区域各高度层的气象数据以及根据精确水汽压微分方程计算得到的水汽压变化率，隐藏层采用多个卷积层和池化层提取热带气旋水汽分布的多维特征并使用全连接层进行特征融合，同时引入注意力机制模块以捕捉不同高度层之间的水汽质量变化关联性，输出层以根据步骤SS2中的计算模型结果计算得到的水汽质量变化作为训练数据的标签，分别对各高度层的单位面积空气柱内水汽质量变化进行计算评估； SS5.利用步骤SS4中构建的关于热带气旋水汽质量计算评估的多层卷积神经网络模型，结合步骤SS3中动态确定的计算区域和各高度层次的气象数据，生成热带气旋不同高度层次的水汽质量变化的时空分布数据。

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