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龙图腾网获悉中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所);上海师范大学申请的专利一种基于深度学习的复杂地形区域台风风场降尺度方法及系统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：CN120562256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510622892.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的复杂地形区域台风风场降尺度方法及系统是由余晖;陈佩燕;廉洁;黄司戎设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的复杂地形区域台风风场降尺度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的复杂地形区域台风风场降尺度方法及系统，数据获取与标准化预处理模块获取风场和地形数据并进行标准化预处理；第一台风风场网格预测模块将标准化后的风场、地形数据输入多尺度风‑地形空间相关性提取网络，生成第一台风风场网格预测值；第二台风风场网格预测模块将根据气象观测站点数据建立站点空间位置图和站点特征相关性图以及标准化数据输入气象观测站点空间特征提取气象观测站点空间联动网络，生成第二台风风场网格预测值；融合预测最终台风风场网格模块将生成第一、第二台风风场网格预测值加权融合，得到最终的台风风场网格预测值；该台风风场降尺度方法提高在复杂地形区域台风风场降尺度的准确性和效率。

本发明授权一种基于深度学习的复杂地形区域台风风场降尺度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的复杂地形区域台风风场降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据获取与标准化预处理；将获取的气象观测站点数据、低分辨率台风风场数据和高分辨率地形数据标准化预处理，生成标准化数据； S2、第一台风风场网格预测；将标准化处理后的风场、地形数据输入多尺度风-地形空间特征提取台风风场和地形网络，通过特征高维投影模块、多尺度高维特征融合模块FM、第一全连接预测模块生成基于风-地形相关性考量的风速和风向预测；其中标准化风场、地形数据输入特征高维投影模块，特征高维投影模块输出风场和地形总高维特征；台风风场和地形总高维特征输入多尺度特征融合模块FM，输出多尺度风-地形高维融合特征；第一全连接预测模块利用多尺度风-地形高维融合特征进行预测； S3、第二台风风场网格预测；根据气象观测站点数据建立站点空间位置图和站点特征相关性图，将两种站点数据图以及步骤S1获得的标准化数据输入气象观测站点空间特征提取气象观测站点空间联动网络，通过空间位置相关性管道流、特征相关性管道流和第二全连接预测模块生成气象观测站点间空间联动性考量的风速和风向预测；其中空间位置相关性管道流、特征相关性管道流输出站点空间信息特征，第二全连接预测模块利用格点空间信息特征进行预测； S4、融合预测最终台风风场网格；将目标网格点处台风信息、格点空间信息、站点密度信息输入自适应加权网络，生成第一台风风场网格预测值对应的第一权重和第二台风风场网格预测值对应的第二权重，基于第一权重和第二权重对第一台风风场网格预测值和第二台风风场网格预测值进行加权融合，得到最终台风风场网格预测值。

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局上海台风研究所(上海市气象科学研究所);上海师范大学，其通讯地址为：200030 上海市徐汇区蒲西路166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”。

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