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龙图腾网获悉中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所)申请的专利一种引入日变化波动特征的台风强度变化预测方法及系统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：CN121234300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511385923.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种引入日变化波动特征的台风强度变化预测方法及系统是由张心言;鲍旭炜;郭闪设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种引入日变化波动特征的台风强度变化预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其是一种引入日变化波动特征的台风强度变化预测方法及系统，所述方法包括如下步骤：采集红外云顶亮温数据，基于所述红外云顶亮温数据识别日变化波动事件以获得日变化波动特征；获取气象分析数据，结合所述气象分析数据和所述红外云顶亮温数据计算反映台风多尺度物理特征的预测因子；依据所述日变化波动特征将所述预测因子整合为时间序列；构建多任务学习模型，将所述时间序列输入至所述多任务学习模型得到台风强度变化预测结果。本发明引入日变化波动特征作为物理约束，利用多任务学习模型，同时进行台风增强速率预测和快速增强概率预测并协同优化，提高热带气旋快速增强等剧烈强度变化的预测准确性与可靠性。

本发明授权一种引入日变化波动特征的台风强度变化预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种引入日变化波动特征的台风强度变化预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集红外云顶亮温数据，基于所述红外云顶亮温数据识别日变化波动事件以获得日变化波动特征； 获取气象分析数据，结合所述气象分析数据和所述红外云顶亮温数据计算反映台风多尺度物理特征的预测因子； 依据所述日变化波动特征将所述预测因子整合为时间序列； 构建多任务学习模型，将所述时间序列输入至所述多任务学习模型得到台风强度变化预测结果； 所述采集红外云顶亮温数据，基于所述红外云顶亮温数据识别日变化波动事件以获得日变化波动特征，包括： 利用多卫星网格化数据融合获得所述红外云顶亮温数据； 根据所述红外云顶亮温数据计算得到红外亮温趋势场； 对所述红外亮温趋势场进行方位平均得到台风生命周期的时间-半径分布； 基于所述时间-半径分布建立经验累积分布函数，利用所述经验累积分布函数得到显著云顶冷却格点； 将所述显著云顶冷却格点进行聚类以识别所述日变化波动事件； 依据所述日变化波动事件得到云顶冷却信号的传播路径，并获取日变化波动的持续时间和振幅作为所述日变化波动特征。

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