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龙图腾网获悉中国科学院青藏高原研究所申请的专利用于提升人工智能气象大模型分辨率及预报精度的优化模型构建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：CN119740481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411854575.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权用于提升人工智能气象大模型分辨率及预报精度的优化模型构建方法是由田向军;王灿;何丙良设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于提升人工智能气象大模型分辨率及预报精度的优化模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于提升人工智能气象大模型分辨率及预报精度的优化模型构建方法和装置，所述方法包括：利用高分辨率训练数据集构建粗网格分辨率模式初始场，驱动粗网格分辨率目标人工智能气象大模型进行预设时段的连续预报，以分别得到多个预报步的粗网格分辨率待优化数据；将各预报步对应的待优化数据分别输入预先构建的人工智能数据处理模型，结合训练数据得到各预报步对应的误差值；对各预报步得到的误差值求和，并以最小化目标函数为训练目标，基于误差值的总和对所述人工智能数据处理模型进行训练，以得到优化后的人工智能数据处理模型。该方法和装置能够提升气象大模型的空间分辨率，进而提高气象预报的精度。

本发明授权用于提升人工智能气象大模型分辨率及预报精度的优化模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于提升人工智能气象大模型分辨率及预报精度的优化模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 利用高分辨率训练数据集构建粗网格分辨模式初始场，驱动粗网格分辨率目标人工智能气象大模型进行预设时段的连续预报，以分别得到多个预报步的粗网格分辨率待优化数据； 将各预报步对应的待优化数据分别输入预先构建的人工智能数据处理模型，并结合训练数据得到各预报步对应的误差值； 对各预报步得到的误差值求和，并以最小化目标函数为训练目标，基于误差值的总和对所述人工智能数据处理模型进行训练，以得到优化后的人工智能数据处理模型； 在每个预报步内划分为多个预设时段，所述人工智能数据处理模型以所述预设时段内的初始时刻的粗分辨率指征数据、所述初始时刻的细分辨率指征数据，和或所述预设时段内的预报时刻的粗分辨率指征数据作为输入数据，以所述预设时段的预报时刻的细分辨率指征数据作为输出数据进行训练； 其中，驱动粗网格分辨率目标人工智能气象大模型进行预设时段的连续预报，具体包括： 驱动粗网格分辨率目标气象大模型进行初始时刻到预报时刻的连续预报，其中，为时间步长，为高分辨率训练数据的时间间隔，为连续预报的时刻个数，是每个时间间隔的初始时刻； 其中，所述初始时刻的粗分辨率指征数据为初始时刻粗分辨率变量，所述初始时刻的细分辨率指征数据为初始时刻细分辨率变量，所述预报时刻的粗分辨率指征数据为预报时刻粗分辨率变量，所述预报时刻的细分辨率指征数据为预报时刻细分辨率变量；相应地，人工智能数据处理模型的表达式为： ； 其中，表示初始时刻，表示预报与初始时刻粗分辨率预报变量之间的时间残差，表示初始时刻细、粗网格分辨率变量之间的空间残差，表示预报时刻。

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