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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于WRF自适应嵌套与机器学习的台风灾害评估方法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：CN121456613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202512043475.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于WRF自适应嵌套与机器学习的台风灾害评估方法是由张一鸣;刘耀胜;范龙文;颜煜炜;汪子颜;王浩设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于WRF自适应嵌套与机器学习的台风灾害评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WRF自适应嵌套与机器学习的台风灾害评估方法：选取研究区域典型台风个例，收集并预处理台风期间气象、灾害损失及暴露数据；在既有台风灾害风速阈值约束下评估多候选阈值，择优确定致灾阈值；构建多层WRF嵌套对风场降尺度，按所定致灾阈值沿台风路径识别超阈值区域，并在其中进行高分辨率加密求解，复选超阈值区域并获取区域最大风速；将超阈值区域与暴露数据空间匹配形成暴露度，以区域最大风速和暴露度为输入、历史损失率为输出，从而建立脆弱性量化的损失率智能预测模型；综合灾害强度、暴露度和脆弱性计算台风灾害风险。本发明可有效提升台风灾害风险评估的准确性，并为分级预警与应急决策提供可靠依据。

本发明授权基于WRF自适应嵌套与机器学习的台风灾害评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WRF自适应嵌套与机器学习的台风灾害评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，选取研究区域典型台风个例，收集台风期间研究区域的气象数据、灾害损失数据与对应区域内的人口GDP暴露数据，并进行坐标与分辨率的统一预处理，得到历史样本； S2，在现有台风灾害风速阈值约束下，利用步骤S1中采集的历史样本对多候选风速阈值开展系统评估，确定致灾风速阈值； S3，构建多层嵌套的数值天气预报模式WRF降尺度风场，按步骤S2所确定的致灾风速阈值沿台风路径识别超阈值范围，并在该范围内进行更高分辨率细网格加密求解，据此复选超阈值范围并获取最大风速，记为灾害强度； S4，将步骤S3复选得到的超阈值范围与步骤S1收集的人口GDP暴露数据进行空间匹配，形成暴露度，根据灾害损失数据与暴露度计算历史损失率，以最大风速与暴露度为输入、历史损失率为输出构建样本集，划分训练集与测试集，采用机器学习训练得到损失率预测模型，预测输出的损失率即为脆弱性的量化结果； S5，依据步骤S3得到的灾害强度、步骤S1收集并经步骤S4空间匹配的暴露度，以及步骤S4中预测得到的损失率即脆弱性量化结果，综合计算台风灾害风险； 具体的，所述步骤S3包括如下步骤： S31，在研究区范围内建立固定三层嵌套，即最外层d01、中间层d02、内层d03，设定最外层d01、中间层d02、内层d03的水平分辨率为1：3：3，其中中间层d02为最外层d01的子域，内层d03为中间层d02的子域；边界与初始场由步骤S1收集到的气象数据提供；WRF的计算起止时间覆盖目标台风全过程； S32，基于致灾风速阈值，用S31得到的内层d03模拟10m高度极值风速结果判定超阈值区域；基于S31得到的内层d03风场，在任一输出时刻，格点的10m极值风速为，i为格点在东西方向的索引，j为格点在南北方向的索引，t为任一时刻，此时超阈值的区域表达如下： ；1 其中，为超阈值区域集合；为在超阈值区域上开展更高分辨率模拟，将式1得到的超阈值格点集合转换为与内层d03格线对齐的多个矩形计算域；以各个矩形计算域为目标，在内层d03的模拟范围内布设多个对应的内层嵌套d04，每个内层嵌套d04的水平网格规模固定为东西向100个格点、南北向100个格点，并通过调整内层嵌套d04的位置，使其一方面整体落在内层d03的模拟范围之内，另一方面在物理空间上将对应的超阈值区域完整包裹在内层嵌套d04的计算范围内，内层d03与内层嵌套d04的水平网格分辨率比为1∶3；在内层嵌套d04计算域内进行高分辨率加密求解，得到10m高度风速场；随后，对内层嵌套d04模拟结果重新进行阈值判定，复选超阈值区域，其空间定义为： ；2 式中，为复选得到的超阈值区域；表示细化网格点在时间的10m高度处的极值风速值，为步骤S2确定的致灾风速阈值；台风全过程中各时刻复选得到的风速总超阈值区域记为； 最终，对复选得到的超阈值区域内各格点时间序列的取极值，获得该格点的最大风速： ；3 其中，复选得到的超阈值区域只占内层嵌套d04的一部分，为便于表述，将表示为复选超阈值区域内格点在东西方向的索引，为复选区域格点在南北方向的索引。

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