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龙图腾网获悉北京弘象科技有限公司申请的专利一种融合多源数据与时空感知的渐进式风速场深度降尺度方法、装置及电子设备、存储介质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：CN121479246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610025334.7，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种融合多源数据与时空感知的渐进式风速场深度降尺度方法、装置及电子设备、存储介质是由张一明;柴文涛;戴啸威;续广智;王相浩;邢武杰;林超;薛洪斌设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多源数据与时空感知的渐进式风速场深度降尺度方法、装置及电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及气象数据处理技术领域，尤其是涉及一种融合多源数据与时空感知的渐进式风速场深度降尺度方法、装置及电子设备、存储介质，本申请通过引入多尺度地形特征并进行自适应融合，提升了在复杂地形区域的风场重建精度；采用渐进式多级降尺度网络架构，有效实现了从公里级到百米级的大倍数稳定降尺度，控制了误差累积；利用通过物理约束损失训练的网络进行重建，确保了输出风场在散度与涡度上符合大气动力学规律，增强了结果的物理合理性与科学可信度，从而获取高分辨率、高物理可信度的近地面风场提供了高效解决方案。

本发明授权一种融合多源数据与时空感知的渐进式风速场深度降尺度方法、装置及电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合多源数据与时空感知的渐进式风速场深度降尺度方法，其特征在于，包括： 获取第一空间分辨率的格点风速数据、站点观测数据以及DEM数据； 对所述DEM数据进行地形特征提取，得到多尺度地形特征； 基于所述第一空间分辨率的格点风速数据、所述站点观测数据以及所述多尺度地形特征，输入至训练完成的渐进式多级降尺度网络进行迭代重建，输出第二空间分辨率风速场； 其中，所述渐进式多级降尺度网络是通过最小化包含物理约束损失项的复合损失函数训练得到，所述物理约束损失项用于约束重建风场在水平方向上的散度和垂直方向上的涡度；所述第二空间分辨率高于所述第一空间分辨率； 所述渐进式多级降尺度网络的每个降尺度阶段包括地形感知残差密集网络；所述地形感知残差密集网络包括地形-风速耦合注意力模块；基于所述第一空间分辨率的格点风速数据、所述站点观测数据以及所述多尺度地形特征，输入至训练完成的渐进式多级降尺度网络进行迭代重建，输出第二空间分辨率风速场的步骤，包括： 接收连续多个时次的所述第一空间分辨率的格点风速数据作为输入，并通过时间注意力模块对多个所述时次对应的特征图进行时间维度的加权融合，得到融合特征； 通过自适应融合模块，对源自所述格点风速数据的特征和源自所述站点观测数据的特征进行加权融合，生成当前阶段的多源风速特征； 将所述多源风速特征与当前阶段对应的所述多尺度地形特征，输入至该阶段的地形感知残差密集网络，通过其地形-风速耦合注意力模块进行特征调制，输出经地形信息增强的风速特征； 对所述经地形信息增强的风速特征进行亚像素卷积上采样，生成当前阶段输出的第二空间分辨率风速场； 其中，当前降尺度阶段的输入为前个降尺度阶段输出的风速场、前个降尺度阶段网络内部提取的中间特征、以及在当前降尺度阶段分辨率下的地形特征。

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