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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于深度学习和物理信息生成极端降水样本数据的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：CN121093001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511648807.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于深度学习和物理信息生成极端降水样本数据的方法是由王浩辉;沈子雄;王祥设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和物理信息生成极端降水样本数据的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和物理信息生成极端降水样本数据的方法，包括：采集目的地区的气象数据，并对气象数据进行预处理，得到预处理后的数据；通过引入判别器和生成器构建深度卷积生成对抗网络模型DCGAN；在生成器中添加物理约束；以预处理后的数据为输入，生成的极端降水样本数据为输出，训练深度卷积生成对抗网络模型DCGAN；基于训练后的模型，用于生成极端降水样本数据。本发明设计的判别器通过谱归一化和阶梯式下采样强化特征提取能力，生成器则通过上采样与卷积的协同操作实现高分辨率样本生成，两者共同构建了稳定且高效的对抗学习框架。

本发明授权基于深度学习和物理信息生成极端降水样本数据的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和物理信息生成极端降水样本数据的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、采集目的地区的气象数据，并对气象数据进行预处理，得到预处理后的数据； 步骤2、通过引入判别器和生成器构建深度卷积生成对抗网络模型DCGAN； 步骤3、在生成器中添加物理约束； 步骤3具体为：物理约束具体包括地形效应、湿度增强、热动力学效应、动态效应和后处理卷积； 所述地形效应包括降水增强和风场调整；降水增强基于地形高度的非线性效应，结合平均湿度即850hPa和1000hPa的相对湿度来增加降水量；风场调整中地形阻挡减弱低层纬向风速，模拟实际地形对风的摩擦和减速作用； 所述湿度增强通过总湿度即850hPa和1000hPa相对湿度的和来计算一个非线性增强因子，调整低层和高层湿度值，增强湿气集中区域的特征；并结合卷积网络moisture_enhancer对湿度分布进行调整，并通过可学习的尺度参数moisture_scale控制湿度对降水的贡献； 所述热动力学效应根据CAPE和湿度的分布，增强CAPE值，模拟对流活动对热力场的正反馈；通过计算最大垂直速度，并结合湿度来增加降水量，反映热动力学对降水的驱动作用；使用卷积网络thermal_enhancer调整热力分布，并通过可学习的参数thermal_scale调节热动力学效应的大小； 所述动态效应根据风速梯度计算收敛和涡度，调整低层风场，模拟动态过程对风的反馈；基于收敛、涡度和散度的综合效应，增加降水量，反映动力学对降水的触发和增强；通过卷积网络dynamic_enhancer优化风场和涡度分布，使用可学习的参数控制动态效应的强度； 所述后处理卷积通过平滑和特征融合，使所有变量的空间分布均匀； 步骤4、以预处理后的数据为输入，生成的极端降水样本数据为输出，训练深度卷积生成对抗网络模型DCGAN； 步骤5、基于训练后的模型，用于生成极端降水样本数据。

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