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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于物理约束与机器学习的全球地表最大相对湿度反演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：CN120337787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510812211.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理约束与机器学习的全球地表最大相对湿度反演方法是由姜亚珍;王晓伟;唐荣林;司梦林;李召良设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理约束与机器学习的全球地表最大相对湿度反演方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于物理约束与机器学习的全球地表最大相对湿度反演方法，涉及水文学及计算机科学技术领域。本发明包括以下步骤：构建候选数据集并获取通量观测站点的实测潜热通量及同步气象要素；将候选数据集与同步气象要素输入物理约束模型，计算模拟潜热通量并选取误差最小的值确定最优地表最大相对湿度；以最优湿度及同步气象要素为样本训练机器学习反演模型；利用训练后的模型与遥感地表温度、地表覆盖类型和再分析气象数据融合，推算并输出全球栅格化结果。此方法实现了全球尺度下的地表最大相对湿度反演，提供量化的新方式。

本发明授权一种基于物理约束与机器学习的全球地表最大相对湿度反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理约束与机器学习的全球地表最大相对湿度反演方法，其特征在于，包括： 构建地表最大相对湿度候选数据集；所述地表最大相对湿度候选数据集中包括多个地表最大相对湿度的候选值； 获取通量观测站点的实测潜热通量及同步气象要素，并获取遥感地表温度、地表覆盖类型和再分析气象数据； 将所述地表最大相对湿度候选数据集与所述同步气象要素共同输入物理约束模型，计算各所述候选值对应的模拟潜热通量，并将所述模拟潜热通量与实测潜热通量比对，以选取对应模拟潜热通量误差最小的候选值，并将误差最小的候选值确定为所述通量观测站点的最优地表最大相对湿度； 按所述地表覆盖类型，以所述最优地表最大相对湿度及同步气象要素为样本，训练机器学习反演模型； 利用训练好的机器学习反演模型与所述遥感地表温度、所述地表覆盖类型和所述再分析气象数据进行融合，进行地表最大相对湿度的推算，并输出全球栅格化结果； 将所述地表最大相对湿度候选数据集与所述同步气象要素共同输入物理约束模型，计算各所述候选值对应的模拟潜热通量，并将所述模拟潜热通量与实测潜热通量比对，以选取对应模拟潜热通量误差最小的候选值，并将误差最小的候选值确定为所述通量观测站点的最优地表最大相对湿度，包括： 将所述地表最大相对湿度的候选值与所述同步气象要素进行组合，形成多维输入特征数组； 将所述多维输入特征数组输入到所述物理约束模型中，以利用所述物理约束模型计算各候选值对应的模拟潜热通量； 对所述模拟潜热通量与实测潜热通量进行逐对比对，以计算每个候选值对应模拟潜热通量的误差； 选取误差最小的候选值，并确定为所述通量观测站点的最优地表最大相对湿度。

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