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龙图腾网获悉大连理工大学宁波研究院申请的专利基于观测值与距离动态阈值的异常站点识别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：CN121256574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511797635.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于观测值与距离动态阈值的异常站点识别方法及系统是由李博;陈理想;彭湘晖;周炫;孙阳;牛立强;陈柏卉;王隆凡设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于观测值与距离动态阈值的异常站点识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于观测值与距离动态阈值的异常站点识别方法及系统，涉及观测站数据质量控制技术领域。该方法包括：获取经验证合格的观测站长序列逐小时降水量数据及观测站位置数据；构建临近观测站距离与小时降水量差值阈值的关系函数，以及观测站小时降水量与临近观测站小时降水量差值阈值的关系函数；在此基础上，计算待分析时段所有观测站的数据异常概率；根据数据异常概率判断观测站等级。本发明通过融合观测值大小与站点间距动态构建双阈值函数，突破传统固定阈值局限，能够实现对观测站异常数据的精准、自适应识别，提升地面观测资料的可靠性与业务应用价值。

本发明授权基于观测值与距离动态阈值的异常站点识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于观测值与距离动态阈值的异常站点识别方法，其特征在于，包括： S1：获取流域范围内经验证合格的观测站长序列逐小时降水量数据及观测站位置数据； S2：基于所述经验证合格的观测站长序列逐小时降水量数据以及观测站位置数据，构建临近观测站距离与小时降水量差值阈值的关系函数，以及观测站小时降水量与临近观测站小时降水量差值阈值的关系函数；其中，关系函数的具体构建过程如下： 统计所有临近观测站之间的距离以及两个临近观测站之间每小时的小时降水量差值，形成临近观测站距离与小时降水量差值的点集； 统计临近观测站之间的距离分别为0~1km、1~3km、3~5km、5~10km、10~30km、30~50km区间内，小时降水量差值的最大值，在此基础上乘系数1.1并向上取整，作为对应距离区间的小时降水量差值阈值；基于每一个距离区间对应的小时降水量差值阈值，构建临近观测站距离与小时降水量差值阈值的关系函数，为分段阶梯函数，形式为： 其中，、、、、、分别为对应距离区间的小时降水量差值阈值； 关系函数的具体构建过程如下： 统计每小时每一个观测站的小时降水量及其与临近观测站小时降水量的差值，形成观测站小时降水量与小时降水量差值的点集； 统计观测站的小时降水量分别为0~10mm、10~30mm、30~50mm、50mm区间内，小时降水量差值的最大值，在此基础上乘系数1.1并向上取整，作为对应小时降水量区间的小时降水量差值阈值；构建观测站小时降水量与临近观测站小时降水量差值阈值的关系函数，为分段阶梯函数，形式为： 其中，、、、分别为对应小时降水量区间的小时降水量差值阈值； S3：对于待分析时段中任一观测站，记录其小时降水量、其与所有临近观测站的距离以及小时降水量差值； S4：将S3中所述观测站的小时降水量及其与所有临近观测站的距离分别代入所述关系函数和关系函数，计算待分析观测站的数据异常概率： 式中，为待分析观测站的数据异常概率；为观测站的第个临近观测站，为观测站的临近观测站总数；为观测站的小时降水量；为观测站与其临近观测站的距离；为观测站与其临近观测站的小时降水量差值；函数表示布尔函数，当括号内表达式结果为真时，函数值为1，否则为0； S5：根据所述数据异常概率判断待分析观测站等级，包括关注观测站、疑似异常观测站或异常观测站； S6：对待分析时段的所有观测站执行步骤S3~S5，得到所有关注、疑似和异常观测站的位置和观测数据。

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