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龍圖騰網恭喜成都信息工程大學申請的專利一種高時空分辨率天氣雷達波束傳播路徑反演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：CN119644337B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202510169259.7，技術領域涉及：G01S13/95；該發明授權一種高時空分辨率天氣雷達波束傳播路徑反演方法是由李睿;唐順仙;李世乾;李振洋;史朝設計研發完成，并于2025-02-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高時空分辨率天氣雷達波束傳播路徑反演方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種高時空分辨率天氣雷達波束傳播路徑反演方法，屬于雷達探測領域，以WRF輸出的氣象要素數據為背景場，結合高頻次無線電探空數據，設計了更加精準的時空匹配策略，構建了能夠充分挖掘數據局部和全局空間特征的神經網絡模型，構建了長短時間特征提取及融合模型，實現了氣象要素的不同尺度的時間和空間特征的高效和準確提取，進而設計了輸入數據集時間和空間復雜度計算方法，實現了卷積核的自適應優化選擇，極大提高了基于3D時空卷積模型輸出高時空分辨率氣象數據的實時性，引入了大氣折射率模型和電磁波傳播路徑計算模型，實現了高時空分辨率且準確的天氣雷達波束傳播路徑的反演。

本發明授權一種高時空分辨率天氣雷達波束傳播路徑反演方法在權利要求書中公布了：1.一種高時空分辨率天氣雷達波束傳播路徑反演方法，其特征在于：所述方法包括：S1、將收集的數據輸入到地理信息處理軟件中，根據收集的數據計算得到數據集A，根據數據集A計算空間距離差、空間距離權重值、時間距離差和時間距離權重值，并構建時空距離權重，將時空距離權重的最小值作為篩選條件對數據集A進行篩選，得到時空匹配的WRF大氣溫度數據、WRF大氣濕度數據和WRF大氣壓強數據；S2、將S1生成的數據組成輸入數據集1，將S1收集的高頻次無線電探空氣象數據作為輸出數據集，基于卷積神經網絡原始模型構建多尺度卷積神經網絡，并最終得到大氣溫度、大氣濕度和大氣壓強的局部空間特征權重系數，基于小型全連接神經網絡模型構建動態權重生成模型，并最終得到大氣溫度、大氣濕度和大氣壓強的加權融合后的空間特征向量，以及構建由C層1D卷積網絡構建的神經網絡和構建雙向LSTM模型，并最終得到大氣溫度、大氣濕度和大氣壓強數據的時間特征向量；其中，動態權重生成模型通過在高斯分布序列中進行隨機抽樣從而生成連接層權重的初始矩陣，設置損失函數為輸入與輸入數據集的均方差，選擇梯度下降策略開展模型性能的迭代優化得到；S3、將S2生成的氣象數據加權融合后的空間特征向量和時間特征向量，以及S1生成的數據組成輸入數據集2，并計算其綜合復雜度，將S1收集的高頻次無線電探空氣象數據作為輸出數據集，引入3D時空卷積網絡模型構建大氣溫度、大氣濕度和大氣壓強的3D時空卷積模型；其中，綜合復雜度由時間復雜度和空間復雜度相加得到，另外，根據空間自相關計算公式來計算輸入數據集2的空間復雜度，根據時間自相關計算公式來計算輸入數據集2的時間復雜度；S4、將S2生成的氣象數據加權融合后的空間特征向量和時間特征向量，以及S1生成的數據一起輸入到聯合模型中，生成的數據分別輸入到S3生成的大氣溫度、大氣濕度和大氣壓強3D時空卷積模型中得到高時空分辨率的大氣溫度數據、大氣濕度數據和大氣壓強數據；其中，聯合模型由反卷積模型和時間超分辨率模型組成；S5、將大氣折射率指數和電磁波傳播路徑兩種計算模型進行串聯，將S4得到的數據和S1收集的天氣雷達地理位置信息和天線運行參數信息數據輸入到串聯的模型中，實現高時空分辨率天氣雷達波束傳播路徑的準確反演；所述S1中收集的數據包括：收集多個時刻中尺度WRF輸出的氣象數據和輔助數據，WRF輸出的氣象數據包括大氣溫度、大氣濕度和大氣壓強，WRF輸出的輔助數據包括氣象數據所處的經緯度和高度、時間分辨率、空間分辨率以及數據對應的時間，WRF為天氣預報模式；收集多個時刻高頻次無線電探空氣象數據和輔助數據，高頻次無線電探空氣象數據包括大氣溫度、大氣濕度和大氣壓強，高頻次無線電探空輔助數據包括數據所處的經緯度和高度、時間分辨率、空間分辨率以及數據對應的時間；收集天氣雷達地理位置信息和天線運行參數信息，包括天氣雷達站點所在的經度、緯度、海拔高度、天線仰角和天線方位角。

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