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龙图腾网获悉中国海洋大学三亚海洋研究院申请的专利基于统计学习与物理约束的海面风速偏差校正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：CN121071437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511620969.3，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于统计学习与物理约束的海面风速偏差校正方法及系统是由殷晓斌;吕思睿设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于统计学习与物理约束的海面风速偏差校正方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于统计学习与物理约束的海面风速偏差校正方法及系统，属于卫星海洋遥感与气象数据再分析领域。本申请能够解决现有多源卫星风速数据因传感器固有系统误差及高风速区间样本稀疏所导致的校正结果统计不稳定、物理不合理、无法在全风速范围内特别是高风速条件下生成准确、可靠校正结果的技术难题。具体地，通过获取多源卫星风速数据及高精度参考风场数据进行质量控制与时空匹配，采用基于卫星观测风速与参考风场风速的双参考分区策略构建初始偏差校正查找表，利用分层贝叶斯收缩估计器对查找表进行统计稳定化处理，通过自适应LOESS平滑算法提升风速—偏差曲线的物理连续性并引入基于湍流能谱理论的指数衰减函数。

本发明授权基于统计学习与物理约束的海面风速偏差校正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于统计学习与物理约束的海面风速偏差校正方法，其特征在于：通过获取多源卫星风速数据及高精度参考风场数据进行质量控制与时空匹配，采用基于卫星观测风速与参考风场风速的双参考分区策略构建初始偏差校正查找表，利用分层贝叶斯收缩估计器对查找表进行统计稳定化处理，通过自适应LOESS平滑算法提升风速—偏差曲线的物理连续性并引入基于湍流能谱理论的指数衰减函数，以约束高风速区域的校正幅度，同时防止因参考风场系统偏差导致的过度校正； 包括以下步骤， 步骤S101、数据准备与预处理； 获取多源卫星风速数据及时空对应的参考风场数据，按传感器类型和风速值进行匹配和分箱；对所有获取的数据执行严格的质量控制流程，包括剔除标记为无效或质量差的数据点、移除明显超出合理物理范围的异常值、以及过滤掉邻近陆地的观测以避免陆地污染效应；对于时空匹配，为每个卫星观测网格点寻找时空上最接近的参考场数据；将所有匹配好的数据按卫星传感器ID进行分类存储，为后续针对每个传感器独立构建高精度的偏差校正查找表做准备； 步骤S102、偏差校正查找表构建与系统稳定化； 采用双划分法，基于卫星与参考风场的双参考风速分区策略，计算各风速箱内卫星风速与参考风场风速的平均偏差，构建初始的偏差校正查找表；针对每个风速箱，利用分层贝叶斯估计器，将该风速箱的局部平均偏差与同一传感器的全局平均先验偏差进行加权融合，得到统计稳定的偏差估计值；对于上述步骤S101生成的、按传感器分类的匹配数据集进行分箱统计分析，将风速范围划分为多个连续的风速箱； 步骤S103、查找表的物理平滑与约束； 对稳定化处理后的偏差校正查找表进行自适应局部加权散点图平滑处理，平滑带宽随风速区间动态调整；在样本稀疏的高风速区间使用较大带宽以保证曲线平滑，在样本丰富的低风速区间使用较小带宽以保留细节，以抑制风速偏差关系曲线的高频波动并增强其物理连续性；对高风速区间的校正量施加基于指数函数的衰减约束，防止过度校正；由此，对稳定化处理后的偏差校正查找表进行物理优化； 步骤S104、卫星风速数据校正； 对于待校正的卫星风速数据，根据其传感器类型和风速值查询经处理后的最终偏差校正查找表，获取对应的偏差校正量，并依据预设的校正规则对原始风速进行校正输出； 预设校正规则，是当风速低于或等于风速阈值时，全额应用所述偏差校正量；当风速高于风速阈值时，所述偏差校正量需乘以一个随风速增加而指数衰减的衰减系数； 风速阈值与经验衰减率参数的设定，是依据湍流能谱尺度定律进行优化，使得高风速下的校正行为符合流体动力学规律。

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海洋大学三亚海洋研究院，其通讯地址为：572000 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城用友产业园一号楼七层；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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