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龍圖騰網獲悉中國科學院地理科學與資源研究所申請的專利一種基于物理約束與機器學習的全球地表最大相對濕度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：CN120337787B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510812211.3，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于物理約束與機器學習的全球地表最大相對濕度反演方法是由姜亞珍;王曉偉;唐榮林;司夢林;李召良設計研發完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于物理約束與機器學習的全球地表最大相對濕度反演方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于物理約束與機器學習的全球地表最大相對濕度反演方法，涉及水文學及計算機科學技術領域。本發明包括以下步驟：構建候選數據集并獲取通量觀測站點的實測潛熱通量及同步氣象要素；將候選數據集與同步氣象要素輸入物理約束模型，計算模擬潛熱通量并選取誤差最小的值確定最優地表最大相對濕度；以最優濕度及同步氣象要素為樣本訓練機器學習反演模型；利用訓練后的模型與遙感地表溫度、地表覆蓋類型和再分析氣象數據融合，推算并輸出全球柵格化結果。此方法實現了全球尺度下的地表最大相對濕度反演，提供量化的新方式。

本發明授權一種基于物理約束與機器學習的全球地表最大相對濕度反演方法在權利要求書中公布了：1.一種基于物理約束與機器學習的全球地表最大相對濕度反演方法，其特征在于，包括： 構建地表最大相對濕度候選數據集；所述地表最大相對濕度候選數據集中包括多個地表最大相對濕度的候選值； 獲取通量觀測站點的實測潛熱通量及同步氣象要素，并獲取遙感地表溫度、地表覆蓋類型和再分析氣象數據； 將所述地表最大相對濕度候選數據集與所述同步氣象要素共同輸入物理約束模型，計算各所述候選值對應的模擬潛熱通量，并將所述模擬潛熱通量與實測潛熱通量比對，以選取對應模擬潛熱通量誤差最小的候選值，并將誤差最小的候選值確定為所述通量觀測站點的最優地表最大相對濕度； 按所述地表覆蓋類型，以所述最優地表最大相對濕度及同步氣象要素為樣本，訓練機器學習反演模型； 利用訓練好的機器學習反演模型與所述遙感地表溫度、所述地表覆蓋類型和所述再分析氣象數據進行融合，進行地表最大相對濕度的推算，并輸出全球柵格化結果； 將所述地表最大相對濕度候選數據集與所述同步氣象要素共同輸入物理約束模型，計算各所述候選值對應的模擬潛熱通量，并將所述模擬潛熱通量與實測潛熱通量比對，以選取對應模擬潛熱通量誤差最小的候選值，并將誤差最小的候選值確定為所述通量觀測站點的最優地表最大相對濕度，包括： 將所述地表最大相對濕度的候選值與所述同步氣象要素進行組合，形成多維輸入特征數組； 將所述多維輸入特征數組輸入到所述物理約束模型中，以利用所述物理約束模型計算各候選值對應的模擬潛熱通量； 對所述模擬潛熱通量與實測潛熱通量進行逐對比對，以計算每個候選值對應模擬潛熱通量的誤差； 選取誤差最小的候選值，并確定為所述通量觀測站點的最優地表最大相對濕度。

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中國科學院地理科學與資源研究所，其通訊地址為：100101 北京市朝陽區大屯路甲11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”。