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龙图腾网获悉广州市粤港澳大湾区气象智能装备研究中心申请的专利基于AttUnet的ECMWF模式要素偏差订正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：CN120337729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510378624.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于AttUnet的ECMWF模式要素偏差订正方法是由董军;黄俊;伍光胜;潘啟鑫;崔双双;陈绍伟设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AttUnet的ECMWF模式要素偏差订正方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于AttUnet的ECMWF模式要素偏差订正方法，属于气象预报领域。该方法将深度卷积神经网络用于ECMWF模式输出地表4要素2m温度、地表气压、2m比湿和10m风中，对0.125度分辨率的ECMWF模式输出结果进行偏差订正。该方法首先根据ECMWF模式输出要素构建特征库，在此基础上使用XgBoost工具对样本库进行特征分析并排序其重要性，同时结合人工经验进一步筛选因子并考虑地形信息。然后利用深度卷积神经网络进行预测以及偏差订正，得到更准确的0.125度网格产品。同时在模型调试阶段，通过优化学习率和损失函数，使模型对极端灾害性天气具有良好的预报性能。

本发明授权基于AttUnet的ECMWF模式要素偏差订正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AttUnet的ECMWF模式要素偏差订正方法，其特征在于，包括： 获取历史模式预报数据、标签数据与地理静态数据；其中，所述历史模式预报数据为：ECMWF模式0-72小时预报数据；所述标签数据为HRCLDAS数据，所述标签数据包含气象四要素为：两米温度要素、两米比湿要素、地表气压和十米风要素；所述地理静态数据为DEM数据； 根据所述ECMWF模式数据初步确定相关特征因子，构建预选特征因子库；其中，所述特征因子包括垂直各高度层位势高度、垂直各高度层纬向风、垂直各高度层经向风、垂直各高度层垂直速度、垂直各高度层散度、垂直各高度层涡度、垂直各高度层比湿、垂直各高度层温度、两米温度、两米比湿、两米露点温度、十米u风分量、十米v风分量、地表气压、地面温度、地表反照率、大气柱含水量、总云量和降水量； 使用XgBoost工具对特征因子库按照显著性分析评分要求，对气象四要素的特征因子进行重要性排序，筛选得到评分符合要求的特征； 结合物理规律与预报员输入的筛选操作，对所述评分符合要求的特征进一步筛选，得到气象四要素的要素订正特征； 根据上述要素订正特征，将ECMWF模式数据与HRCLDAS数据处理成需要的数据集，并对数据集各时次的数据样本进行筛选，剔除掉数据质量不符合要求的样本数据，得到剔除结果数据；并对所述剔除结果数据进行归一化处理，得到标准化结果； 利用所述标准化结果，对基于AttUnet架构的深度学习模型进行训练，得到目标偏差订正模型； 利用所述目标偏差订正模型对模式输出的气象四要素进行偏差订正； 所述两米比湿要素采用以下损失函数： ； 式中，loss1代表两米比湿要素的损失函数，yi代表两米比湿要素第i个样本的真实值，代表两米比湿要素第i个样本的预测值； 所述十米风要素采用以下损失函数： ； 式中，loss2代表十米风要素的损失函数，代表十米风要素第i个样本的真实值，代表十米风要素第i个样本的预测值。

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广州市粤港澳大湾区气象智能装备研究中心，其通讯地址为：511430 广东省广州市番禺区南大路植村工业一路68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”。

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