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龙图腾网获悉中科飞龙(厦门)科技发展有限公司申请的专利一种雷电临近趋势预报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：CN120610337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511093715.0，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种雷电临近趋势预报方法及系统是由蔡文杰;黄晓婷;陈能祥设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雷电临近趋势预报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种雷电临近趋势预报方法及系统。其中，所述方法包括：获取云量空间分布和时间序列，提取第一云量纹理特征向量，生成云量分层特征矩阵；对第一云量纹理特征向量降维，生成第二云量纹理特征向量，结合云量分层特征矩阵，通过聚类生成区域化云量分布特征集合；提取湿度、温度、风场数据生成雷电触发因子数据集，采用时序分析法和光流法分析区域化云量分布特征集合，形成云量动态特征集合；根据云量动态特征集合和云量分层特征矩阵，结合预先建立的雷电关联云型标签，生成雷电强度等级分类特征集合等。本发明能够通过时空特征深度融合与动态优化，显著提升雷电预测的精度与时效性，为气象灾害预警提供高效技术支持。

本发明授权一种雷电临近趋势预报方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种雷电临近趋势预报方法，其特征在于，所述方法包括： 获取云量空间分布和时间序列，提取第一云量纹理特征向量，生成云量分层特征矩阵；对第一云量纹理特征向量降维，生成第二云量纹理特征向量，结合云量分层特征矩阵，通过聚类生成区域化云量分布特征集合； 提取湿度、温度、风场数据生成雷电触发因子数据集，采用时序分析法和光流法分析区域化云量分布特征集合，形成云量动态特征集合； 根据云量动态特征集合和云量分层特征矩阵，结合预先建立的雷电关联云型标签，生成雷电强度等级分类特征集合； 根据雷电强度等级分类特征集合和云量分层特征矩阵，计算云量垂直分层与雷电强度分级的耦合权重系数，生成云量-雷电垂直分层耦合特征集合； 根据雷电强度等级分类特征集合、云量动态特征集合和云量-雷电垂直分层耦合特征集合，结合雷电监测数据，采用时序分析法生成雷电发生概率分布和雷电空间定位坐标序列，形成雷电概率分布特征集合； 根据雷电概率分布特征集合和云量周期性特征向量，采用时序分析法生成雷电发生概率时间序列和雷电时间窗口范围序列，形成雷电时间窗口预测特征集合； 根据云量周期性特征向量和雷电时间窗口范围序列，计算云量周期波动与雷电时间窗口的节律匹配度，生成云量-雷电时间节律耦合特征集合； 根据雷电时间窗口预测特征集合和雷电触发因子数据集，采用时序分析法生成雷电移动路径序列和雷电持续时间序列，形成雷电趋势预测特征集合； 根据雷电趋势预测特征集合、云量-雷电垂直分层耦合特征集合和云量-雷电时间节律耦合特征集合，结合预先建立的雷电关联云型标签，提取空间特征、时间特征，通过加权融合生成云量动态演变与雷电趋势的时空耦合特征集合； 通过对时空耦合特征集合进行聚类分析，得到雷电趋势的动态演变模式；根据动态演变模式，采用时序分析法对雷电趋势进行预测，得到最终雷电趋势预测结果； 提取湿度、温度、风场数据生成雷电触发因子数据集，采用时序分析法和光流法分析区域化云量分布特征集合，形成云量动态特征集合，包括： 从多源气象数据中获取湿度、温度和风场数据，通过数据清洗和标准化处理，生成雷电触发因子数据集； 采用长短期记忆网络对区域化云量分布特征集合中的时间序列进行分析，提取云量分布的时间变化特征，得到云量时间序列特征集； 通过光流法分析云量时间序列特征集，计算云量分布的周期性变化和移动速度，生成云量周期性特征向量和云量移动速度序列； 根据云量周期性特征向量和云量移动速度序列，融合湿度、温度和风场数据，构建云量动态演变特征集合。

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