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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利基于时空信息转换方程的多源气象要素预测降水的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：CN120276074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510768016.5，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于时空信息转换方程的多源气象要素预测降水的方法是由胡靖;刘笃富;黄小猛;吴锡;袁霞;郑佳锋设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空信息转换方程的多源气象要素预测降水的方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于时空信息转换方程的多源气象要素预测降水的方法，涉及预测降水领域，包括：建立基于时空信息转换方程的正‑逆对偶模型；获取多组训练样本，其中，训练样本包括多源气象要素数据，训练样本的标签为降雨数据；基于自适应加权梯度损失函数和多组训练样本，训练基于时空信息转换方程的正‑逆对偶模型；基于训练后的时空信息转换方程的正‑逆对偶模型，生成多源气象要素预测降水模型；获取待预测的多源气象要素数据；通过多源气象要素预测降水模型基于待预测的多源气象要素数据，生成降水预测图像，具有提高降水预测准确度的优点。

本发明授权基于时空信息转换方程的多源气象要素预测降水的方法在权利要求书中公布了：1.基于时空信息转换方程的多源气象要素预测降水的方法，其特征在于，包括： 建立基于时空信息转换方程的正-逆对偶模型； 获取多组训练样本，其中，所述训练样本包括多源气象要素数据，所述训练样本的标签为降雨数据； 基于自适应加权梯度损失函数和多组训练样本，训练基于时空信息转换方程的正-逆对偶模型； 基于训练后的时空信息转换方程的正-逆对偶模型，生成多源气象要素预测降水模型； 获取待预测的多源气象要素数据； 通过多源气象要素预测降水模型基于待预测的多源气象要素数据，生成降水预测图像； 基于时空信息转换方程的正-逆对偶模型包括数据预处理模块、空时转换器和时空转换器； 所述数据预处理模块用于对多源气象要素数据和降雨数据进行预处理，生成延迟嵌入矩阵； 所述空时转换器用于基于延迟嵌入矩阵，生成降水预测图像； 所述时空转换器用于提取降水预测图像的时间特征，并根据降水预测图像的时间特征，重建多维气象数据的空间分布； 所述自适应加权梯度损失函数包括平均绝对误差函数和基于自适应权重的梯度差分损失函数； 所述自适应加权梯度损失函数为： ； ； ； ； 其中，为自适应加权梯度损失函数，为平均绝对误差函数，为基于自适应权重的梯度差分损失函数，为基于时空信息转换方程的正-逆对偶模型输出的降水预测图像中第i行第j列像素的像素值，为行总数，为列总数，为降水预测图像在水平方向的梯度变化率，为降水预测图像在垂直方向的梯度变化率，为真实降水图像在水平方向的梯度变化率，为真实降水图像在垂直方向的梯度变化率，为降水预测图像中第i-1行第j列像素的像素值，为降水预测图像中第i行第j-1列像素的像素值，为自适应权重。

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