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龙图腾网获悉无锡学院;南京气象科技创新研究院申请的专利融合多尺度深度学习的夏季降水次季节预测方法与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：CN121543028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610057758.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权融合多尺度深度学习的夏季降水次季节预测方法与系统是由吕阳;智协飞;卢楚翰;朱寿鹏;季焱设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多尺度深度学习的夏季降水次季节预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多尺度深度学习的夏季降水次季节预测方法与系统，包括：采集多源气象预报数据和观测资料，对观测资料进行经验正交分解得到降水主要模态及其模态序列；对观测资料进行多尺度信号提取，并与模态序列进行相关性分析得到各自的权重场；构建并训练融合了多极注意力机制和时序分解的深度学习模型；将预报资料输入已训练模型开展迁移学习，对模型进行优化；将预设时间的预报资料代入训练好的模型，生成高质量的夏季降水次季节预报产品。本发明充分考虑海、陆、气的协同作用及多尺度信号的相互作用，基于人工智能方法融合数值模式预报产品构建模型，有效提高了夏季降水的次季节预报技巧，对于防灾减灾具有重要作用。

本发明授权融合多尺度深度学习的夏季降水次季节预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.融合多尺度深度学习的夏季降水次季节预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集多源气象预报数据和观测资料，对观测资料进行经验正交分解得到降水主要模态及其模态序列； 对海、陆、气观测资料进行多尺度信号提取，并与模态序列进行相关性分析得到各自的权重场； 构建融合了多极注意力机制和时序分解的深度学习模型，并基于处理后的观测资料对模型进行训练；所述模型包括第一预测路径和第二预测路径，第一预测路径包括：首先，将获得的权重场与提取的多尺度信号逐点相乘，得到初步的预报因子场；随后，将初步的预报因子场送入多极注意力模块，该模块通过多尺度特征构建局部注意力，从而获得兼具细尺度与长尺度信息的注意力表示，最后经过回归映射得到回归模态序列；第二预测路径包括：对模态序列进行时序拆分，将其分解为趋势项和季节项，趋势项通过Transformer模块进行外推预测，用于表征模态的整体变化方向；季节项被送入周期视图预测器，用于捕获其内部的周期扰动结构；将趋势项外推结果与季节性外推结果经门控融合单元进行自适应组合，生成一条完整的外推模态序列；将回归模态序列与外推模态序列进行整合，得到未来模态序列预测结果；将该未来模态序列与降水主要模态进行重建，生成对应的降水场，从而获得最终的夏季降水次季节预报产品； 将预报数据输入已训练模型开展迁移学习，对模型进行优化； 将预设时间的预报数据代入训练好的模型，生成高质量的夏季降水次季节预报产品。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人无锡学院;南京气象科技创新研究院，其通讯地址为：214105 江苏省无锡市锡山区锡山大道333号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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