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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报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：CN119493192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411551961.1，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法是由周晨;尹文杰设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法，具体包括如下步骤：首先，通过GNSS设备采集原始观测数据和星历数据；而后进行面水汽分布获取；最后，构建并训练面雨量时空预测模型，其中，针对降雨预测，为了抑制模型在无降雨时模型的误输出的预测雨量，提高模型精准输出降雨的能力，在解码器部分设计了基于分类预报的融合预测层。本发明采用上述的一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法，可以实现高精度监测和预测一定区域内面雨量情况，具有全天候、不受天气和环境的影响，数据可靠性高，设备成本低；使得该技术在资源有限的中小流域和经济不发达地区具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1、数据采集； S2、面水汽分布获取； S3、构建并训练面雨量时空预测模型； 步骤S1中，通过GNSS设备采集原始观测数据和星历数据，通过精密单点定位算法解算得到站点上空每颗卫星信号路径中的斜对流层延迟和对应的卫星绝对位； 步骤S2中，根据步骤S1解算得到的不同卫星路径的斜对流层延迟和对应的卫星绝对位置，采用层析算法对多个GNSS站点收集到的数据进行三维层析； 步骤S3中，构建并训练面雨量时空预测模型具体过程如下： S31、训练、测试数据集收集： 收集历史GNSS数据和雨量数据，温度和气压气象数据，将GNSS数据依据S2的步骤，计算得到历史的面水汽分布时空数据；以3：1的比例划分作为模型训练和测试数据集； S32、建立模型： 构建基于Transformer的面雨量时空预测模型，所述预测模型包括时间序列嵌入层部分和时间序列编码-解码器部分，其中，时间序列嵌入层部分把输入矩阵投影到另一个维度空间，而后使用基于Transformer的编码器-解码器先由编码器将输入的时间序列转化成固定维度的特征图，然后通过解码器对特征图进行解码生成未来的时间序列，其中解码器包括雨量生成模块和等级预测模块，所述面雨量时空预测模型最终的输出为雨量生成模块乘以等级预测模块的输出结果； S33、训练模型： 利用构建的历史数据集对面雨量时空预测模型进行预训练，通过遍历调整网络结构和超参数，设置损失函数为改进的均方根误差损失函数； 改进的均方根误差损失函数考虑面雨量预测中主要关注的降雨事件，且雨量越大，损失函数权重越大，计算公式如下： ； 其中，为损失函数，为样本数，为第个真实降雨值，为对应的预测降雨值，为权重超参数； S34、根据实测数据微调模型： 根据步骤S33预训练得到的预训练模型学习到的面水汽-面雨量的气象特征、关联性和规律，在微调阶段，利用目标地区或站点的局部气象数据对预训练模型进行微调，微调过程中冻结所有其他层权重，放开输出层权重，利用增强后的数据训练神经网络，只更新输出层的权重，进行微调。

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