中国气象局成都高原气象研究所张成宏获国家专利权
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龙图腾网获悉中国气象局成都高原气象研究所申请的专利一种降水场空间降尺度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：CN119720071B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411550232.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种降水场空间降尺度方法是由张成宏;张世纪;董元昌;蒋兴文;李熠设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种降水场空间降尺度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种降水场空间降尺度方法，涉及气象数据处理技术领域，包括：获取高分辨率地形信息数据，以及由高分辨率和低分辨率降水数据构成的降水配对数据，并对高分辨率地形信息数据和降水配对数据均进行归一化处理；将归一化后的降水配对数据和高分辨率地形信息数据输入预训练的降水场空间降尺度模型，输出得到高分辨率降水场；其中，降水场空间降尺度模型包括卷积神经网络和去噪扩散概率模型，去噪扩散概率模型基于残差计算、前向加噪、多尺度特征提取融合网络和反向去噪构建。本发明能实现从低分辨率降水场重建出高分辨率降水场。
本发明授权一种降水场空间降尺度方法在权利要求书中公布了：1.一种降水场空间降尺度方法，其特征在于，包括：获取高分辨率地形信息数据，以及由高分辨率和低分辨率降水数据构成的降水配对数据，并对高分辨率地形信息数据和降水配对数据均进行归一化处理；将归一化后的降水配对数据和高分辨率地形信息数据输入预训练的降水场空间降尺度模型，输出得到高分辨率降水场；其中，降水场空间降尺度模型包括卷积神经网络和去噪扩散概率模型，去噪扩散概率模型基于残差计算、前向加噪、反向去噪和基于UNET架构的多尺度特征提取融合网络构建； 所述卷积神经网络用于对降水配对数据中的低分辨率降水数据进行处理，得到初始高分辨率降水数据；在模型训练过程中，使用频域混合损失函数计算卷积神经网络的训练损失； ； 其中，， ；和分别是对高分辨率降水场的真值与预测值应用快速傅里叶变换后得到的频域值；，，是对真值次小波变换后的高频成分；，，是对预测值次小波变换后的高频成分。
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