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龙图腾网恭喜成都信息工程大学申请的专利一种高分辨率的气温预测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：CN116818140B 。

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：202310782536.2，技术领域涉及：G01K13/00；该发明授权一种高分辨率的气温预测方法是由邓小波;陈卫星;刘海磊;颉逸飞;李聪;袁杰;桂球兵设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高分辨率的气温预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种高分辨率的气温预测方法，包括数据准备以及高精度、高空间分辨率的气温预测两部分，其中数据准备包括收集GFS每次发布的未来3‑24小时的气温、气压、相对湿度、比湿和露点温度产品，其时间、空间分辨率分别为3小时、25km。使用反距离加权插值算法将GFS预报产品插值成空间分辨率为250m的网格数据。本发明实现精细化气温预报的方法，利用该方法可以获得高精度、高空间分辨率的气温网格预测。

本发明授权一种高分辨率的气温预测方法在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率的气温预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.收集GFS每次发布的未来3-24小时的Tgfs、P、RH、SH和DPT产品，其时间、空间分辨率分别为3小时、25km，使用反距离加权插值算法将GFS预报产品插值成空间分辨率为250m的网格数据，收集Modis提供的空间分辨率为250m、时间分辨率为16天的NDVI产品并进行拼接获得某区域完整的数据，收集航天飞机雷达地形测绘任务提供的空间分辨率为90m的DEM并进行简单平均重采样将DEM的空间分辨率处理成250m，收集气象台站的Tsta，将台站气温作为真实气温用于气温预报模型的目标变量，最后对数据进行清洗，剔除异常值；式中Tgfs为气温、P为气压、RH为相对湿度、SH为比湿、DPT为露点温度、NDVI为植被覆盖指数、DEM为数字高程、Tsta为实测气温；步骤2.高精度、高空间分辨率气温预测（2.1）.利用GFS发布的预报时长为3-24小时的Tgfs、P、RH、DPT和SH产品、Tsta、NVDI以及DEM，匹配形成预报模型所需的数据集，结合前馈神经网络和长短时记忆神经网络建立基于GFS预报数据的精细化气温预报模型，将GFS发布的预报时长为3-24小时的Tgfs、P、RH、DPT和SH产品、Tsta、NVDI以及DEM以及经纬度作为模型的输入，Tsta作为模型的输出，当使用气温预报模型进行气温预报时，其数学表达式如式1： （1）；（2.2）.利用皮尔森相关系数分析各种参数与实测气温的相关程度，了解各个变量对于模型本身的影响程度；（2.3）.利用FNN和LSTM建立精细化气温预报模型通过FNN和LSTM建立精细化气温预报模型，预报以GFS数据发布的时间为基准时刻的未来3、6、9、12、15、18、21和24小时的高空间分辨率、高精度的气温，形成250m高分辨率气温网格预测，模型的输入数据分为两部分，LSTM部分和FNN部分；（a）.GFS发布的3-24小时的数据看作时间间隔为3小时的时间序列放到LSTM神经网络中，让网络学习隐藏在时间序列中的信息；（b）.NVDI、DEM和LAT、LON，以及具有时间序列特征的数据交给FNN同步处理；（c）.最后使用FNN将输入部分FNN和LSTM的结合起来，实现对两部分提取的有效信息进行整合，输出预报气温；（2.4）利用气象台站的气温实测数据，对气温预测的精度进行评估。

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