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龍圖騰網獲悉北京師范大學申請的專利一種基于PINN神經網絡的蒸散發模擬方法及系統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：CN119759989B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202411898895.5，技術領域涉及：G06F16/2458；該發明授權一種基于PINN神經網絡的蒸散發模擬方法及系統是由王運濤;劉文婷;王國強;薛寶林;阿膺蘭;吳勁設計研發完成，并于2024-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于PINN神經網絡的蒸散發模擬方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于PINN神經網絡的蒸散發模擬方法及系統，屬于蒸散發量計算模擬技術領域。方法包括：獲取研究區域的多源氣象數據以及高分辨率遙感影像數據，并構建輸入數據集；對輸入數據集進行標準化處理，分別生成遙感影像柵格和氣象數據柵格；將柵格輸入到訓練好的PINN模型中，PINN模型利用多層卷積對遙感影像柵格和氣象數據柵格進行特征提取，生成代表蒸散發過程的特征圖；將地表能量平衡方程嵌入損失函數，實現對模型的物理約束；將提取的特征與物理約束結果相結合，生成蒸散發量的時空分布圖。基于GIS技術對時空分布圖進行可視化顯示，獲取研究區域的蒸散發強度圖和變化趨勢圖。解決了傳統方法中缺乏物理一致性的問題，增強了普適性。

本發明授權一種基于PINN神經網絡的蒸散發模擬方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于PINN神經網絡的蒸散發模擬方法，其特征在于，包括： 獲取研究區域的多源氣象數據以及高分辨率遙感影像數據，并構建輸入數據集； 對輸入數據集內的氣象數據和遙感影像數據進行標準化處理，分別生成研究區域的遙感影像柵格和氣象數據柵格； 將遙感影像柵格和氣象數據柵格輸入到訓練好的PINN模型中，利用植被指數的動態變化修正細化蒸散發模擬結果，輸出研究區域蒸散發量的時空分布圖；所述修正細化具體包括：將蒸散發結果與動態植被指數耦合，分析植被類型和動態變化對蒸散發的影響；通過區域分區模擬，實現不同植被覆蓋類型下蒸散發特性的細化估算； 基于GIS技術對蒸散發量的時空分布圖進行可視化顯示，獲取研究區域的蒸散發強度圖和變化趨勢圖； 其中，PINN模型利用多層卷積對遙感影像柵格和氣象數據柵格進行特征提取，生成代表蒸散發過程的特征圖； 在對PINN模型訓練過程中，將地表能量平衡方程嵌入損失函數，實現對模型的物理約束，具體為：提取地表能量平衡關鍵變量作為物理約束條件嵌入；其中，地表能量平衡關鍵變量包括：凈輻射通量、感熱通量H、潛熱通量LE和土壤熱通量G；建立能量守恒約束：；物理約束作為輔助訓練目標，增強模型預測的物理一致性； 訓練好的PINN模型通過多層卷積對輸入數據進行特征提取，生成代表蒸散發過程的特征圖；在特征提取過程中，采用共享權值的雙分支網絡，分別提取雙時相輸入數據的深層特征； 將提取的特征與物理約束結果相結合，生成蒸散發量的時空分布圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京師范大學，其通訊地址為：100875 北京市海淀區新街口外大街19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。