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龙图腾网获悉南京气象科技创新研究院申请的专利一种基于小波相干和梁氏克里曼信息流的特征分析方法、系统、设备及存储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：CN120524156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511015539.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于小波相干和梁氏克里曼信息流的特征分析方法、系统、设备及存储介质是由周林义;任苗苗;吴香华;朱寿鹏;朱承瑛;祖繁;吴泓设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波相干和梁氏克里曼信息流的特征分析方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小波相干和梁氏克里曼信息流的特征分析方法、系统、设备及存储介质，包括：提取台风云系的云微物理特征变量数据，并将台风云系的发展分为不同的阶段；分析各个阶段下云微物理特征变量的概率分布特征，计算每个时间点内云微物理特征变量数据的均值与信息熵；分析不同时间和频率下云微物理特征变量的主变量与协变量信息熵之间的小波相干性，利用小波分解得到各时间尺度下的分量；将小波分解得到的各时间尺度下的细节分量分别进行梁氏克里曼信息流分析，定量分析主变量与协变量信息熵在不同时间尺度下分解序列之间的因果关系。本发明方法提供了对降水云系统中云微物理特征变量的因果关系的见解，拓宽了对这些复杂现象的理解。

本发明授权一种基于小波相干和梁氏克里曼信息流的特征分析方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于小波相干和梁氏克里曼信息流的特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 从历史台风数据中提取台风云系的云微物理特征变量数据，结合台风的雷达回波图，依据台风底层中心附近最大平均风速将台风云系的发展分为不同的阶段； 分析云微物理特征变量中两个主变量的统计特征，首先从概率分布特征和时序特征两个角度，分析各个阶段下云微物理特征主变量的概率分布特征；其次计算各时间点内云微物理特征变量数据的均值与信息熵，其中主变量的均值与信息熵用于分析每个阶段台风云系的云微物理特征变量中两个主变量的统计特征； 分析不同时间和频率下云微物理特征变量的主变量与协变量信息熵之间的小波相干性，包括： 主变量信息熵与协变量信息熵在时间和周期尺度下的小波相干性表示为： ， 其中，为主变量信息熵和协变量信息熵小波相干系数，为的倒数，为平滑因子，为主变量信息熵与协变量信息熵两个序列的交叉小波变换，和分别为协变量信息熵和主变量信息熵的小波变换； 并利用小波分解得到各时间尺度下的分量； 将小波分解得到的各时间尺度下的细节分量分别进行梁氏克里曼信息流分析，定量分析主变量与协变量信息熵在不同时间尺度下分解序列之间的因果关系；包括： 对于两个分解量的序列和，从后者到前者的信息流速率为： ， 其中，为与的协方差，为的方差，为的方差，为与的协方差，为与的协方差，为的导数，，； 如果信息流速率，则分解量的序列不是的原因；如果信息流速率不为0，则认为两个分解量的时间序列存在因果关系；在存在因果关系的情况下，根据信息流速率结果的符号区分出两种情况，即当时，作用增加了的不确定性，而则表明倾向于引起的稳定化。

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