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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于多维水汽同化的数值模式与大模型协同预报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：CN121144831B 。

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：202511700044.X，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权基于多维水汽同化的数值模式与大模型协同预报方法是由张琦;马雄伟;姚宜斌;许超钤;张豹;张良设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维水汽同化的数值模式与大模型协同预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多维水汽同化的数值模式与大模型协同预报方法，通过WRF数值模式与盘古大模型的协同驱动，不仅保留了盘古大模型在再分析数据上训练得到的全球大尺度特征，同时通过局部微调弥补了区域模式在细节描述上的不足，为构建兼具泛化能力与区域预报精度的混合预报系统提供了坚实的技术支撑，解决了现有气象预报大模型对极端天气事件捕捉能力不足的问题。

本发明授权基于多维水汽同化的数值模式与大模型协同预报方法在权利要求书中公布了：1.基于多维水汽同化的数值模式与大模型协同预报方法，其特征在于，包括： 基于混合集合-四维变分同化方法，结合自适应权重调整策略，构建二维多源水汽初始场并进行动态同化；包括：基于二维水汽数据，生成WRF模式的水汽初始场；采用混合集合-四维变分同化方法，对WRF模式的水汽初始场进行动态修正，其中，所述混合集合-四维变分同化方法将集合协方差与静态协方差相结合，以提供与流相关的背景误差统计估计值，并使用扩展控制变量方法将基于集合的协方差估计值合并到WRF模式中；进一步包括：定义混合集合-四维变分同化的背景误差协方差为：，其中，为气候统计背景误差协方差矩阵，为集合卡尔曼滤波集合预报得到的流依赖误差协方差矩阵，为权重参数，用于平衡历史统计与实时特征的贡献；在不同天气系统中动态调整和之间的权重比例，以得到最优分析场； 基于层析三维湿折射率数据的转换与同化策略，构建三维湿折射率到温度、湿度和气压的转换并进行三维水汽的同化； 将同化后的多维水汽数据转换到中期全球天气预报模型输入格式，输入训练后的WRF数值模式驱动的气象预报大模型，输出预报结果；其中，所述WRF数值模式驱动的气象预报大模型基于中期全球天气预报模型，引入可训练特征适配器及加权损失函数，通过“冻结主干+局部微调”策略训练得到。

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