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龙图腾网获悉中国气象科学研究院;青岛海洋气象研究院申请的专利基于贝叶斯模型的台风风场重建方法、装置及介质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：CN118898196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202410928696.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于贝叶斯模型的台风风场重建方法、装置及介质是由徐晶;杨赤;金铸钰设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯模型的台风风场重建方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于贝叶斯模型的台风风场重建方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取台风最佳路径数据集；构建初始台风风场模型，将初始台风风场模型转换为基于每一个象限上的平均风速模型；通过基于贝叶斯层级模型估计权重参数，数据层定义每一个象限上的平均风速和最大风半径呈正态分布；过程层定义台风风场模型，以及生成用于风场参数的前馈神经网络模型，其控制参数为权重参数；先验层定义参数w的正态分布，参数σ服从的对数正态分布；通过蒙特卡洛方法及MAP方法确定权重参数，获得前馈神经网络模型；基于台风最佳路径数据集确定台风风场模型。以解决现有台风风场模型物理特征之间的不协调导致风场危险性评估不准确的问题。

本发明授权基于贝叶斯模型的台风风场重建方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯模型的台风风场重建方法，其特征在于，包括步骤： 获取台风最佳路径数据集，其中，台风最佳路径参数包括台风中心的经度、纬度、最大风速、平移速度、平移方位角正弦函数、平移方位角余弦函数与日期正弦和余弦函数； 基于修正Rankine涡旋模型构建初始台风风场模型，将初始台风风场模型转换为基于每一个象限上的平均风速模型； 通过基于贝叶斯层级模型估计权重参数，其中，基于可观测量最大风半径，数据层定义每一个象限上的平均风速和最大风半径呈正态分布；过程层定义生成可观测最大风半径的底层物理过程的台风风场模型，以及用于生成预测台风风场模型风场参数的前馈神经网络模型，其控制参数为前馈神经网络模型的权重参数，风场参数包括最大风半径，形状参数，波数-1不对称幅度和风场初始方位角；先验层定义参数w服从正态分布，以及参数σ服从对数正态分布； 通过蒙特卡洛方法获得权重参数后验概率分布，再通过MAP方法确定权重参数，获得前馈神经网络模型； 基于台风最佳路径数据集和前馈神经网络模型，确定风场参数，并根据风场参数确定台风风场模型。

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中国气象科学研究院;青岛海洋气象研究院，其通讯地址为：100044 北京市海淀区中关村南大街46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”。