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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种区域降水年代际预测方法、装置及存储介质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：CN119886475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510388703.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种区域降水年代际预测方法、装置及存储介质是由黄艳艳;钱丹未;张大鹏;王会军设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区域降水年代际预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种区域降水年代际预测方法、装置及存储介质，属于降水预测技术领域，方法包括：根据降水主模态将预测区域划分为多个子区域，生成观测数据的区域降水指数；基于获取的动力模式回报数据计算年代际变率，并生成动力模式回报数据的区域降水指数；提取环境变量关键区域，筛选可预测性来源因子；使用筛选出的可预测性来源因子和动力模式回报数据的区域降水指数，训练并优化梯度提升回归树预测模型，得到优化后的梯度提升回归树预测模型；基于优化后的梯度提升回归树预测模型，预测未来设定年份的各子区域降水指数，生成区域降水年代际预测结果；本发明提前预测未来设定年份的降水情况，节省了计算资源，同时提高了降水的预测技巧。

本发明授权一种区域降水年代际预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种区域降水年代际预测方法，其特征在于，包括：基于预测区域月平均格点的观测数据计算降水主模态，根据降水主模态将预测区域划分为多个子区域，生成观测数据的区域降水指数；基于获取的动力模式回报数据计算年代际变率，并基于划分的子区域，生成动力模式回报数据的区域降水指数；分别从观测数据的区域降水指数和动力模式回报数据的区域降水指数中提取环境变量关键区域，并根据提取的环境变量关键区域，筛选可预测性来源因子；使用筛选出的可预测性来源因子和动力模式回报数据的区域降水指数，训练并优化梯度提升回归树预测模型，得到优化后的梯度提升回归树预测模型；基于优化后的梯度提升回归树预测模型，预测未来设定年份的各子区域降水指数，生成区域降水年代际预测结果；所述分别从观测数据的区域降水指数和动力模式回报数据的区域降水指数中提取环境变量关键区域，并根据提取的环境变量关键区域，筛选可预测性来源因子，包括：基于观测数据的区域降水指数和预先生成的再分析数据的环境变量，通过相关性分析确定观测中的环境变量关键区域；利用动力模式回报数据的区域降水指数，提取在动力模式中的环境变量关键区域；验证环境变量关键区域在动力模式中的预测能力及与观测物理机制的一致性；筛选满足预测能力与物理机制一致性的环境变量作为可预测性来源因子；所述验证环境变量关键区域在动力模式中的预测能力及与观测物理机制的一致性，包括：验证动力模式中的环境变量关键区域与观测中的环境变量关键区域一致、动力模式回报数据与再分析数据的相关分布图中信度水平超过设定阈值，且动力模式可以再现观测中环境变量影响降水的物理过程。

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