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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种降尺度降雨量预测方法及系统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：CN115630577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211327675.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种降尺度降雨量预测方法及系统是由梁龙;陈云浩;宋小可;宫阿都设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种降尺度降雨量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种降尺度降雨量预测方法及系统，属于降雨预测技术领域，通过对各站点进行降雨量等级的划分，并将站点等级和站点间距结合考虑到对站点地理加权回归模型的解算中，解算得到各站点的回归系数和残差结果后，在高分辨率下的网格中进行插值，得到高分辨率下各网格的回归系数和残差结果，进一步得到降雨数据，实现了高分辨率下降雨数据的预测；而且由于在权重函数中同时考虑了站点之间的等级和距离，相较于直接根据站点降雨量数据进行插值，保障了对站点稀疏区域降雨数据预测的准确性，且通过对比可以发现采用本发明同时考虑了站点间距和站点间等级的方法，对目标区域预估得到的降雨量数据在细节上更加丰富。

本发明授权一种降尺度降雨量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种降尺度降雨量预测方法，其特征在于，所述降尺度降雨量预测方法包括： 根据目标区域内各站点的历史降雨量数据，对各站点进行等级划分，确定各站点的降雨量等级； 基于交叉验证方法，根据目标区域内各站点的降雨量观测值，确定地理加权回归算法的窗宽； 基于各站点的降雨量等级、所述窗宽和各站点两两之间的空间距离，确定任意两个站点之间的权重函数； 针对任一站点，以所述站点的降雨量观测值为因变量，以所述站点的多个辅助变量为自变量，建立所述站点的地理加权回归模型；所述地理加权回归模型中包括待确定参数；所述待确定参数包括辅助变量的回归系数矩阵和残差结果；所述辅助变量包括用于表征所述站点的地理位置、所述站点的地形或所述站点的植被覆盖程度的参数； 针对任一站点的地理加权回归模型，根据所述站点与窗宽范围内除所述站点以外的各站点之间的权重函数，求解得到所述站点的地理加权回归模型中的回归系数矩阵和残差结果；所述窗宽范围为以所述站点为中心，以所述窗宽为半径的区域； 根据各站点的地理加权回归模型中的回归系数矩阵和残差结果，在目标区域内进行插值，得到高分辨率下各网格的回归系数矩阵和残差结果； 根据高分辨率下各网格的回归系数矩阵和残差结果，对各网格的降雨量进行预测，得到各网格的降雨量预估值。

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