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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院、水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所;中鐵二院工程集團有限責(zé)任公司申請的專利一種山區(qū)流域降水-徑流精細(xì)化模擬系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119416560B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411385655.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/23；該發(fā)明授權(quán)一種山區(qū)流域降水-徑流精細(xì)化模擬系統(tǒng)及方法是由簡繼皓;何思明;劉威;程語;郭立平;張毅;唐雄;張歡歡設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-09-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種山區(qū)流域降水-徑流精細(xì)化模擬系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及徑流模擬技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種山區(qū)流域降水?徑流精細(xì)化模擬系統(tǒng)及方法，其包括以下步驟：步驟1、數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)預(yù)處理；步驟2、設(shè)計基于地形注意力機制的U?Net超分辨率模型TA?UNet作為降水降尺度模型，并訓(xùn)練；步驟3、精度驗證；步驟4、降水降尺度；步驟5、降水?徑流模擬。本發(fā)明能夠更好地捕捉山區(qū)流域的空間降水特征，并詳細(xì)模擬降水?徑流的傳播過程。

本發(fā)明授權(quán)一種山區(qū)流域降水-徑流精細(xì)化模擬系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種山區(qū)流域降水-徑流精細(xì)化模擬方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1、數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)預(yù)處理； 步驟2、設(shè)計基于地形注意力機制的U-Net超分辨率模型TA-UNet作為降水降尺度模型，并訓(xùn)練； 步驟2中，TA-UNet模型的改進如下： 1在AttentionU-Net模型添加一個額外的上采樣模塊，將粗分辨率數(shù)據(jù)上采樣以匹配細(xì)分辨率數(shù)據(jù)網(wǎng)格； 2通過注意力門納入多尺度地形數(shù)據(jù)；注意力門在TA-UNet模型中作為編碼器和解碼器特征層之間的自注意力特征層，以及地形和降水信息之間的注意力特征層，注意力門的表示如下： qatt＝ψσ1wxxinput+bx+wgg+bg+bψ α＝σ2qattxinput,g；Θatt σ1xvar＝max0,xvar 其中qatt表示注意力特征層；σ1和σ2分別為ReLU和Sigmoid激活函數(shù)，xvar為自變量，c為常數(shù)；Θatt代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可訓(xùn)練參數(shù)，即ψ,wx,bx,wg和bg；qatt通過sigmoid函數(shù)歸一化以獲得注意力系數(shù)α，注意力機制針對特征層輸入xinput的注意力系數(shù)為g，進一步加權(quán)特征層xinput； 3用像素重組PixelShuffle替換用于上采樣的反卷積層； 步驟3、精度驗證； 步驟4、降水降尺度； 步驟5、降水-徑流模擬。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國科學(xué)院、水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所;中鐵二院工程集團有限責(zé)任公司，其通訊地址為：610000 四川省成都市天府新區(qū)群賢南街189號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。