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龙图腾网获悉大连理工大学;大连近地空域风云数字科技有限公司申请的专利一种基于人工智能和数字孪生的城市道路极端天气实时预报与风险预警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：CN120871305B 。

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：202511378185.4，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于人工智能和数字孪生的城市道路极端天气实时预报与风险预警方法及系统是由王鑫;邢宇轩;金宏春;薛雷设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能和数字孪生的城市道路极端天气实时预报与风险预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于气象监测技术领域，提供了一种基于人工智能和数字孪生的城市道路极端天气实时预报与风险预警方法及系统。该系统包括数据采集层、数据处理与计算层、业务应用层和用户交互层。本发明通过融合雷达、气象、地理、市政等多源数据，利用人工智能技术进行短临降水精准预报，并驱动基于数字孪生技术的城市水文水力模型进行快速模拟，实现了对城市内涝风险的高精度、动态化、可视化预报与预警。本发明有效解决了传统预警方式精度差、时效慢、决策支持弱的问题，能够为城市安全管理提供从“被动应对”转向“主动防控”的技术支撑，显著提升城市应对极端天气事件的能力。

本发明授权一种基于人工智能和数字孪生的城市道路极端天气实时预报与风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能和数字孪生的城市道路极端天气实时预报与风险预警方法，其特征在于，包括： 获取多源异构数据，多源异构数据包括气象监测数据、高精度地理信息数据、城市基础设施数据及实时反馈数据； 利用人工智能短临预报模型对多源异构数据进行处理，生成高时空分辨率的短时临近降水预报结果；其中，人工智能短临预报模型基于注意力机制与长短期记忆网络构建； 将短时临近降水预报结果驱动城市水文水力耦合模型进行模拟，并结合AI驱动模型优化模块对模拟过程进行实时优化，获得城市内涝积水预测结果；其中，结合AI驱动模型优化模块对模拟过程进行实时优化，包括：采用深度强化学习算法，根据实时反馈的积水点信息动态率定城市水文水力耦合模型的曼宁糙率系数；利用物理信息神经网络构建城市水文水力耦合模型的轻量化代理模型，以加速城市内涝积水预测结果的生成； 基于数字孪生技术构建城市高保真数字孪生体，并在数字孪生体中对城市内涝积水预测结果进行动态推演与可视化呈现； 根据动态推演结果进行内涝风险动态评估，生成分级预警信息； 基于分级预警信息制定应急响应方案，并推送至用户终端。

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