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龍圖騰網恭喜河海大學申請的專利一種基于降雨多維特征識別的極端降雨指標構建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119441339B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510039145.0，技術領域涉及：G06F16/26；該發明授權一種基于降雨多維特征識別的極端降雨指標構建方法是由萬儀欣;袁山水;任立良設計研發完成，并于2025-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于降雨多維特征識別的極端降雨指標構建方法在說明書摘要公布了：本發明公開的一種基于降雨多維特征識別的極端降雨指標構建方法，屬于氣象災害識別評估技術領域。本發明實現方法為：1、根據流域地理數據對柵格降雨數據進行裁切，獲得流域降雨數據；2、對流域降雨數據進行三維降雨事件的提?。?、構建極端降雨指標，利用Copula函數對降雨歷時、降雨總量和降雨強度進行耦合，形成極端降雨指標；4、降雨事件動態演變多維特征分析；與現有技術相比，本發明通過三維降雨事件識別捕捉了降雨三維動態發展過程，實現了對降雨事件動態演變的多維分析，通過Copula函數耦合了三維降雨事件的多維特征，構建出了一種能夠多維度分析極端降雨多維特征的極端降雨指標，進而解決了時空分布變異性下降雨的多維動態演變特征分析。

本發明授權一種基于降雨多維特征識別的極端降雨指標構建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于降雨多維特征識別的極端降雨指標構建方法，其特征在于：包括以下步驟，步驟1：根據流域地理數據對柵格降雨數據進行裁切，獲得流域降雨數據；步驟2：對流域降雨數據進行三維降雨事件的提??；步驟2.1：對流域降雨數據以時間序列順序進行單日降雨事件識別，進而獲得單日降雨事件集合；步驟2.1.1：對單日降雨數據搜索獲取降雨量最大值的網格點；步驟2.1.2：以降雨量最大值的網格點為起點，在等間隔網格點范圍內采用循環迭代的方式搜索降雨不為0的網格點，形成網格點集合；步驟2.1.3：將網格點集合標記為降雨事件t_m；將已標記的降雨事件網格點歸零；步驟2.1.4：重復執行步驟2.1.1至步驟2.1.3，獲取單日降雨事件集合；步驟2.2：將單日降雨事件集合以時間序列順序構建三維降雨事件集合；步驟2.2.1：對單日降雨事件集合進行逐日降雨事件重疊對比；將重疊大于閾值的降雨事件作為同一場降雨事件；步驟2.2.2：重復執行步驟2.2.1，獲得三維降雨事件集合；步驟2.3：將三維降雨事件集合進行降雨子事件分割，形成降雨子事件集合；步驟2.3.1：設定起始閾值和終止閾值；將三維降雨事件集合曲線超過起始閾值的作為降雨子事件起始點；將三維降雨事件集合曲線低于終止閾值的作為降雨子事件終止點；步驟2.3.2：將降雨子事件起始點與降雨子事件終止點之間的曲線形成降雨子事件；步驟2.3.3：重復執行步驟2.3.1至步驟2.3.2，直至將三維降雨事件集合進行降雨子事件分割完成為止，形成降雨子事件集合；步驟2.4：計算提取出的每一場降雨事件的降雨歷時、降雨總量、降雨影響面積并采用如式1所示的方式得到降雨強度； 其中，PRCP為降雨總量m3，表示一場降雨事件在空間和時間上的累計雨量；A為降雨面積km2，指一場降雨事件中所有降雨區域面積的并集，也可視為三維降雨在二維平面經緯度上的投影；D為降雨歷時d；I為降雨強度mmd；步驟3：構建極端降雨指標，利用Copula函數對降雨歷時、降雨總量和降雨強度進行耦合，形成極端降雨指標；步驟3.1：強降雨事件篩選；步驟3.2：對降雨歷時、降雨總量和降雨強度進行邊緣概率分布擬合；步驟3.2.1：對降雨歷時、降雨總量和降雨強度進行概率分布參數估計；步驟3.2.2：采用如式2所示的方式對降雨歷時、降雨總量和降雨強度的概率分布進行假設檢驗； 其中，為經驗分布函數，Fx為待檢驗的理論累積分布函數，n為樣本長度，當實際觀測值DDn,α，α為置信水平，本發明中取0.05則拒絕H0，否則接受H0原假設，數據符合理論分布；同時，KS即Kolmogorov-Smirnov統計量越小，累計概率分布擬合越優；步驟3.2.3：采用如式3所示的方式對降雨歷時、降雨總量和降雨強度的概率分布進行分布優選； 其中，為經驗分布函數，Fx為待檢驗的理論累積分布函數，n為樣本長度；RMSE表示為均方根誤差越小，累計概率分布擬合越優；步驟3.3：利用Copula函數對降雨歷時、降雨總量和降雨強度的概率分布進行耦合；步驟3.3.1：對阿基米德Copula函數進行參數估計；步驟3.3.2：采用如式4所示的方式對降雨歷時、降雨總量和降雨強度的三維Copula函數概率分布進行假設檢驗； 其中，C為待檢驗的理論Copula分布函數，為經驗分布函數，在5％的顯著性水平下執行Cramer-vonMises假設檢驗即CVMtest，如果統計量對應的p值大于5％，則檢驗未能拒絕原假設，即數據來源于選定的理論Copula函數C；步驟3.3.3：采用如式5所示的方式對Copula函數進行分布優選； AIC＝2k-2lnL5其中，k為模型參數個數，L為似然函數，RMSE均方根誤差和AIC赤池信息量準則越小，Copula函數擬合效果越優；步驟3.4：通過Copula函數耦合，形成極端降雨指標；步驟3.4.1：利用Copula函數對降雨事件采用如式6所示的方式進行概率計算； 其中，FPRCP為降雨總量累計分布函數；FI為降雨強度累計分布函數；FD為降雨歷時累計分布函數，函數為阿基米德Copula函數的生成元函數；步驟3.4.2：將Copula函數計算的概率值作為極端降雨指標；步驟4：降雨事件動態演變多維特征分析；步驟4.1：采用7、8式獲取降雨事件逐日的質心Xt,Yt，利用起始日與終止日的質心構建質心的遷移方向； 其中，PRCPi表示降雨事件第i個網格點的降雨量，xi和yi分別為降雨事件第i個降雨網格點的經度和緯度坐標，Xt和Yt則分別為降雨事件第t日的經度和緯度坐標；步驟4.2：對極端降雨進行動態演變分析。

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