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龙图腾网获悉长江勘测规划设计研究有限责任公司申请的专利基于人工智能的陆地水储量预测方法、系统及电子设备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：CN120046798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510154136.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于人工智能的陆地水储量预测方法、系统及电子设备是由李千珣;马方凯;邓宇杰;陈英健;朱捷缘;陈迪;周王子;杜倩;郑和震;李彬彬设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的陆地水储量预测方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的陆地水储量预测方法、系统及电子设备。该预测方法包括如下步骤：采集大气再分析数据集和重力卫星陆地水储量数据，获取各类全球气候模式输出数据；构建用于模拟长系列陆地水储量的长短时记忆模型；采用矫正后的格点化全球气候模式输出数据驱动长短时记忆模型，模拟未来预测期的陆地水储量的第一预测结果；拟合陆地水储量与露点温度的钩状响应函数，并获得未来预测期的陆地水储量的第二预测结果；构建用于校正预测结果的涌现约束模型。本发明能够充分反映气候变化影响下的陆地水储量时空演变规律，不仅显著延长陆地水储量预测周期，而且提高了预测效果，解决现有技术中针对陆地水储量预测不确定性较大的缺陷。

本发明授权基于人工智能的陆地水储量预测方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的陆地水储量预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1选定陆地水储量预测流域，采集流域内历史期的大气再分析数据集和重力卫星陆地水储量数据，获取历史期和未来预测期的各类全球气候模式输出数据，所述大气再分析数据集和全球气候模式输出数据包括气象水文观测数据； S2通过步骤S1中气象水文观测数据推求流域内的每个格点的相对湿度和比湿，并通过空间滑窗法选取对应空间范围内的相对湿度和比湿数据；构建用于模拟长系列陆地水储量的长短时记忆模型，通过长短时记忆模型重构长系列陆地水储量数据集； 所述长短时记忆模型为每个格点的各驱动因子与重力卫星陆地水储量系模型； 所述驱动因子包括每个格点的气象水文观测数据、以及推求出的相对湿度和比湿； S3将同历史期的气象水文观测数据与各类全球气候模式输出数据进行比较，矫正未来预测期的各类全球气候模式输出数据，采用矫正后的格点化全球气候模式输出数据驱动步骤S2中的长短时记忆模型，模拟未来预测期的陆地水储量的第一预测结果； 具体步骤包括，基于全球气候模式GCM集合和分位数偏差校正方法，获得气候变化情景下的气象模拟系列，计算GCMs输出变量与观测气象变量在各个分位数0.01-0.99上的差异，并将该差异在GCMs输出未来情景的各分位数上去掉，得到未来修正后的GCMs气候预测； 采用校正后的格点化模拟气象数据驱动步骤S2率定的长短时记忆模型，模拟未来情景下各格点的陆地水储量系列；然后，推求气候变化情景下的各格点的多年平均的陆地水储量值；最后，采用泰森多边形方法，计算预测流域内的平均的陆地水储量值，记为未来时期的陆地水储量的第一预测结果；S4基于同历史期的重构长系列陆地水储量数据集和气象水文观测数据中的露点温度，拟合流域内的陆地水储量与露点温度的钩状响应函数；推求未来预测期的露点温度，并基于钩状响应函数获得未来预测期的陆地水储量的第二预测结果； 推求未来预测期露点温度的步骤包括，采用日均气温代入克劳修斯-克拉珀龙方程获得饱和水汽压，再采用饱和水汽压和相对湿度得到实际水汽压，将实际水汽压代入克劳修斯-克拉珀龙方程，通过数值计算方法推求得到各类全球气候模式输出的历史期的日均露点温度系列，再采用泰森多边形计算未来预测期露点温度； 其中，实际水汽压通过下式获得 ； 式中， e act 为计算得到的实际水汽压， e sa 为采用各类全球气候模式日均气温得到的饱和水汽压， RH为各类全球气候模式输出的日均相对湿度； 采用泰森多边形计算未来预测期露点温度的具体步骤包括， 采用泰森多边形计算预测流域内历史期的多年流域平均的露点温度，记为Tobs；然后，对于每一个全球气候模式，采用泰森多边形计算预测流域内历史期的多年流域平均露点温度，记为This；采用泰森多边形计算预测流域内未来气候变化情景下的多年平均露点温度，记为Tfut； 将Tobs投影到步骤S4绘制的钩状结构中，获得对应的流域露点水储量，记为WAobs；然后，对于每一个全球气候模式，获得Tobs+Tfut-This处对应的流域可用水量，记为WAfut1； 采用上述方法，可以获得预测流域在各个全球气候模式下的未来预测期露点水储量的预测值，记为未来预测期的陆地水储量的第二预测结果； S5对于每类全球气候模式下的陆地水储量系列，计算第一预测结果和第二预测结果的均值，记为未来预测期的陆地水储量初步预测值；构建用于校正未来预测期的流域陆地水储量变化预测结果的涌现约束模型，并求解涌现约束模型的参数，所述涌现约束模型为每类全球气候模式下未来预测期的陆地水储量初步预测值与历史期的露点温度变化趋势的关系模型。

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