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龙图腾网恭喜中国气象局广州热带海洋气象研究所(广东省气象科学研究所);南京信息工程大学申请的专利云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法、模型训练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：CN118609690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410606927.3，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法、模型训练方法是由高思楠;陆春松;朱家杉;赵彬琦;胡胜;刘显通设计研发完成，并于2024-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法、模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及气象预测技术领域，特别涉及一种云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法、机器学习模型的训练方法及计算机程序产品。该机器学习模型训练方法基于显式混合气泡模式获取云中夹卷混合蒸发过程的参数化数据集，以参数化数据集的云内微物理量和云外环境量作为特征量，以数浓度和离散度为预测量训练机器学习模型，从而实现对云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量的预测。该微物理量预测方法不需要建立特征量与预测量之间的具体物理关系式，相较于传统的参数化方案可以获得更加准确的夹卷混合蒸发过程后的微物理量。

本发明授权云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法、模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法，其特征是，包括如下步骤：基于显式混合气泡模式获取云中夹卷混合蒸发过程的参数化数据集，具体为：获取模式模拟区域及其初始参数设置，初始参数包括模式尺度Dm、垂直速度w、绝热数浓度Na、卷入环境空气比例Lfraction、环境空气相对湿度RHe和湍流耗散率ε当中的多种；基于初始参数实施多组敏感性试验，获取云中夹卷混合蒸发过程的参数变化，将云中夹卷混合蒸发过程之前和之后的参数分别记录在参数化数据集；通过上述参数化数据集计算得到夹卷混合蒸发过程后的数浓度Nc和离散度dis，对全部参数化数据集的数浓度Nc和离散度dis分别聚类得到多个子集，计算这些子集中的各个参数对数浓度Nc和离散度dis的影响值，取全部子集中各个参数的影响值的总和进行排序，来表征参数化数据集中各个参数的影响度，对影响度进行聚类，筛选影响度达到预设程度的参数作为机器学习模型的特征量；所述参数化数据集中筛选得到的特征量包括云内微物理量和云外环境量；将参数化数据集输入预先训练好的机器学习模型，将机器学习模型输出的相应的数浓度Nc和离散度dis作为该云中夹卷混合蒸发过程后的预测的微物理量。

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广州热带海洋气象研究所(广东省气象科学研究所);南京信息工程大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市越秀区福今路6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”。