南京气象科技创新研究院张方健获国家专利权
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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基于Hurdle-IMDL框架的定量降水估计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：CN120972290B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202511501837.9，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于Hurdle-IMDL框架的定量降水估计方法是由张方健;诸葛小勇;肖海霞;朱毓颖;王文兰;张备;张然;郑玉;李扬设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Hurdle-IMDL框架的定量降水估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于Hurdle‑IMDL框架的定量降水估计方法，包括：获取历史降水测量数据和气象卫星观测数据；基于Hurdle模型构造有偏定量降水估计概率模型，依据IMDL方法修正其中有偏雨量估计概率子模型，带入经验分布构造经验定量降水估计概率模型并导出其负对数似然函数；构建AI模型，以负对数似然函数作为损失函数优化AI模型；将待反演区域的气象卫星观测数据输入训练完成的AI模型，得到经验定量降水估计概率模型的参数的估计值，再根据条件期望估算降水量。本发明利用Hurdle模型解决零膨胀问题，以IMDL学习方法应对长尾问题，提高强到极端降水的反演准确性。
本发明授权基于Hurdle-IMDL框架的定量降水估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Hurdle-IMDL框架的定量降水估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取历史降水测量数据和气象卫星观测数据，形成数据集，所述数据集的降水标签呈零膨胀且非零部分呈长尾分布特征； 基于Hurdle模型构建有偏定量降水估计概率模型，其由雨区检测概率模型和有偏雨量估计概率模型两部分组成；基于IMDL将有偏雨量估计概率模型转换为理想雨量估计概率模型，获得理想定量降水估计概率模型；再引入经验分布到理想定量降水估计概率模型，构造经验定量降水估计概率模型并导出其负对数似然函数； 构建AI模型，用于拟合所述经验定量降水估计概率模型；以所述负对数似然函数作为损失函数，对AI模型进行训练； 将待反演区域的气象卫星观测数据输入训练完成的AI模型，得到理想定量降水估计概率模型的参数估计值，再根据条件期望估算降水量。
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