福建省气象服务中心(福建省气象影视中心)赵芮获国家专利权
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龙图腾网获悉福建省气象服务中心(福建省气象影视中心)申请的专利基于图神经网络的暴雨强度空间分布预测及落区划定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:CN121051399B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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:202511600814.3,技术领域涉及:G06F18/20;该发明授权基于图神经网络的暴雨强度空间分布预测及落区划定方法是由赵芮;巫凌寒;徐海燕;官晓军;汪澜;姜立智设计研发完成,并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图神经网络的暴雨强度空间分布预测及落区划定方法在说明书摘要公布了:本发明属于气象预测技术领域,公开了基于图神经网络的暴雨强度空间分布预测及落区划定方法,其方法包括:将目标区域划分为多个空间单元,以每个空间单元的几何中心作为节点,采集多源气象数据并映射至每个节点,构建空间节点集合;计算任意两节点间的边权值,构建自适应邻接矩阵;生成每个节点的节点特征向量,汇总构成节点特征矩阵;将自适应邻接矩阵与节点特征矩阵输入预构建的图卷积神经网络模型中,输出暴雨强度预测矩阵,并识别出暴雨节点;对暴雨节点进行连通域分析,提取各连通域的外围边界轮廓,生成暴雨落区集;本发明能够实现从暴雨预测到应急响应的全流程智能化处理,提高暴雨预警的准确性与落区划定的精细化程度。
本发明授权基于图神经网络的暴雨强度空间分布预测及落区划定方法在权利要求书中公布了:1.基于图神经网络的暴雨强度空间分布预测及落区划定方法,其特征在于,包括: 步骤S1:将目标区域均匀划分为多个空间单元,并以每个空间单元的几何中心作为节点,采集目标区域的多源气象数据,并将多源气象数据映射至每个节点,构建空间节点集合;多源气象数据包括动态观测数据与静态观测数据;动态观测数据中包括个连续时刻的降雨量、雷达回波强度和云层密度,静态观测数据为地形地貌数据; 步骤S2:基于空间节点集合,计算任意两节点间的地理距离、地形相似度和主导风向传输概率,并通过融合分析得到边权值,根据所有边权值构建自适应邻接矩阵;计算任意两节点间的地理距离、地形相似度和主导风向传输概率的方法包括: 获取每个节点的经纬度坐标,并基于经纬度坐标采用半正矢公式计算任意两节点间的球面距离,并作为地理距离; 根据每个节点的地形地貌数据,依次计算任意两节点间的余弦相似度,并作为地形相似度; 获取每个节点对应的历史风场数据,历史风场数据包括多个历史时刻的风向角度与风速;根据预设的区间宽度,将风向角度的取值区间进行均匀划分,得到多个风向区间;从多个风向区间中依次确定每个节点的主导区间,对每个节点对应主导区间内的风向角度和风速分别进行均值计算,得到每个节点的主导风向和平均风速;根据每个节点的经纬度坐标,计算任意两节点间的连线方向角;根据任意两节点间的地理距离与连线方向角,以及每个节点的主导风向与平均风速,计算任意两节点间的主导风向传输概率; 步骤S3:针对空间节点集合内的每个节点,根据映射至对应节点的多源气象数据生成节点特征向量,并汇总构成节点特征矩阵; 步骤S4:将自适应邻接矩阵与节点特征矩阵输入预构建的图卷积神经网络模型中,图卷积神经网络模型基于自适应邻接矩阵对节点特征矩阵进行加权传播,并提取出节点特征矩阵中的时间演变规律,输出未来个时刻每个节点的暴雨强度预测值,形成暴雨强度预测矩阵; 步骤S5:对暴雨强度预测矩阵进行空间插值与阈值分割处理,基于阈值分割处理结果识别出暴雨节点,并对所有暴雨节点进行连通域分析,基于空间插值结果提取各连通域的外围边界轮廓,生成暴雨落区集; 生成暴雨落区集的方法包括: 将未来个时刻中每个未来时刻对应的暴雨节点进行整合,得到组暴雨节点集合;依次对每组暴雨节点集合进行连通域分析,得到每个未来时刻的连通域;将暴雨强度预测矩阵中对应未来时刻相同的暴雨强度预测值进行整合,得到组暴雨强度集合;依次对每组暴雨强度集合内的暴雨强度预测值进行空间插值,得到目标区域内每个空间位置在未来个时刻的暴雨强度预测值; 将每个空间位置对应的每个暴雨强度预测值,分别与暴雨阈值进行对比;将暴雨强度预测值大于暴雨阈值的空间位置,作为对应连通域内的暴雨位置;根据每个连通域内的暴雨位置,对每个连通域进行边界轮廓提取,获取每个连通域的外围边界轮廓,并作为时刻落区;对每个未来时刻的时刻落区进行融合,得到暴雨落区;将所有暴雨落区进行整合,生成暴雨落区集; 步骤S6:统计暴雨落区集中每个暴雨落区的落区属性指标,并基于落区属性指标计算每个暴雨落区的综合风险等级,并对不同综合风险等级的暴雨落区生成差异化的预警响应方案。
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