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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于物理信息多任务学习的微气候预测方法、系统、终端及存储介质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：CN120276073B 。

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：202510758637.5，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于物理信息多任务学习的微气候预测方法、系统、终端及存储介质是由袁磊;赵童;钟国栋;许雪松;王羿苏;刘竞仁设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息多任务学习的微气候预测方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及气候预测技术领域，公开了基于物理信息多任务学习的微气候预测方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取风速任务、温度任务和湿度任务的协同预测目标，并构建基于多任务学习的微气候预测模型；对微气候预测模型进行训练得到训练完成的微气候预测模型；获取目标街区的空间特征信息和时序气象信息，并输入至训练完成的微气候预测模型，得到目标街区微气候预测结果。本发明提出基于多任务学习机制的协同预测框架，通过构建分层共享的多任务架构和物理一致性损失函数，并采取损失加权优化机制，实现了对风速、温度与湿度的联合预测，在提升预测精度和效率的同时，还增强了模型的泛化能力，显著改善模型的整体预测效果。

本发明授权基于物理信息多任务学习的微气候预测方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息多任务学习的微气候预测方法，其特征在于，所述基于物理信息多任务学习的微气候预测方法包括： 获取风速任务、温度任务和湿度任务的协同预测目标，并根据所述协同预测目标构建相应的基于多任务学习的微气候预测模型； 所述获取风速任务、温度任务和湿度任务的协同预测目标，并根据所述协同预测目标构建相应的基于多任务学习的微气候预测模型，具体包括： 获取风速任务、温度任务和湿度任务的协同预测目标，并获取所述协同预测目标的公共特征提取需求； 根据所述公共特征提取需求构建全局共享特征提取骨架，根据所述风速任务的空间动力学特征依赖关系构建风速独立分支骨架，并根据所述温度任务和所述湿度任务的高度耦合关系构建温湿度联合分支骨架； 根据所述全局共享特征提取骨架、所述风速独立分支骨架和所述温湿度联合分支骨架进行模型构建，得到基于多任务学习的微气候预测模型； 创建微气候训练集，根据所述微气候训练集对所述微气候预测模型进行训练，得到训练完成的微气候预测模型； 获取目标街区的空间特征信息和时序气象信息，将所述空间特征信息和所述时序气象信息输入至所述训练完成的微气候预测模型，得到目标街区微气候预测结果。

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