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龙图腾网获悉中国科学院大气物理研究所申请的专利全球-区域模式双向耦合优化方法、装置、设备及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：CN119180388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411677168.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权全球-区域模式双向耦合优化方法、装置、设备及介质是由靳江波;郭润;何卷雄;高欣;张东凌设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本全球-区域模式双向耦合优化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种全球‑区域模式双向耦合优化方法、装置、设备及介质，该方法包括：构建全球气候模式和区域海气耦合模式；获取目标区域在全球气候模式中的目标位置；获取全球气候模式的气候信息，根据全球气候模式的气候信息和目标位置，得到目标区域在全球气候模式中的目标气候信息；通过区域海气耦合模式，利用目标区域的边界场信息和初始场信息，计算得到目标区域的未来气候信息；利用目标区域的未来气候信息，通过升尺度方式对全球气候模式中的目标气候信息进行调整优化；重复执行前述步骤，以使全球气候模式与区域海气耦合模式相互耦合。本发明可以通过全球气候和区域气候的双向耦合，提高气候预测精度和模拟能力。

本发明授权全球-区域模式双向耦合优化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.全球-区域模式双向耦合优化方法，其特征在于，包括： 步骤S101、构建全球气候模式和区域海气耦合模式； 步骤S102、获取目标区域在全球气候模式中的地理位置信息，根据所述地理位置信息确定所述目标区域的边界场在所述全球气候模式中的目标位置； 步骤S103、获取所述全球气候模式的气候信息，根据所述全球气候模式的气候信息和所述目标位置，得到所述目标区域在所述全球气候模式中的目标气候信息；所述目标气候信息包括边界场信息和初始场信息； 步骤S104、通过所述区域海气耦合模式，利用所述目标区域的边界场信息和初始场信息，计算得到目标区域的未来气候信息； 步骤S105、利用所述目标区域的未来气候信息，通过升尺度方式对所述全球气候模式中的所述目标气候信息进行调整优化； 步骤S106、重复执行所述步骤S102至所述步骤S105，以使所述全球气候模式与所述区域海气耦合模式相互耦合； 所述据所述全球气候模式的气候信息和所述目标位置，得到所述目标区域在所述全球气候模式中的目标气候信息，包括： 获取全球气候模拟信息，根据所述全球气候模拟信息进行数值积分预报，得到预报数据，所述预报数据包括全球大气、海洋、海冰和陆面信息； 将所述预报数据水平插值到所述目标区域对应的网格中，得到插值数据，根据所述插值数据获取所述目标气候信息； 设为全球气候模式第k个网格的变量值，为全球气候模式网格所覆盖的区域海气耦合模式第n个网格的变量值，是全球气候模式网格所覆盖的区域海气耦合模式第n个网格变量值的随纬度偏导，是全球气候模式网格所覆盖的区域海气耦合模式第n个网格变量值的随经度偏导，θ是纬度，φ是经度，则： 其中，A为格点面积，w1nk为面积占比，w2nk为经向梯度，w3nk为纬向梯度； 所述利用所述目标区域的边界场信息和初始场信息，计算得到目标区域的未来气候信息，包括： 利用所述目标区域的初始场信息和所述边界场信息，计算所述目标区域的未来气象要素信息和未来海洋要素信息； 根据所述目标区域的未来气象要素信息和所述未来海洋要素信息，生成所述目标区域的未来气候信息； 所述利用所述目标区域的未来气候信息，通过升尺度方式对所述全球气候模式中的所述目标气候信息进行调整优化，包括： 对所述目标区域的未来气象要素信息和所述目标区域的未来海洋要素信息分别进行升尺度处理，得到升尺度数据； 利用所述升尺度数据对所述全球气候模式中目标区域对应的大气信息和海洋信息进行调整； 升尺度方式包括：区域海气耦合模式存储全球气候模式状态量Ψt经过Δt积分得到Ψ't+Δt以及趋势项ΔΘ'，区域海气耦合模式在得到全球气候模式的Ψt和Ψ't+ΔT给区域海气耦合模式模式提供侧边界或者初值后，积分依次得到状态量趋势项dxt1，……，dθt+tn，其中，对趋势项累积dθ＝dθt1+dθt2+dθt3+dθt4+dθt+tn，Ψ't+ΔT，利用ΔΘ'和dθ更新全球气候模式，得到Ψt+ΔT和ΔΘ，如此循环，直至积分结束； 在全球气候模式和区域海气耦合模式重叠区域设置缓冲区，减缓区域海气耦合模式反馈带给全球气候模式的冲击，在缓冲区用张弛迭代，也就是IAP变量ψ′和区域海气耦合模式在IAP格点插值得到量得到upscaling后IAP的变量而在内部区域，区域海气耦合模式积分得到的状态量和趋势量替代IAPAGCM对应的状态量和趋势量；对于趋势量除了插值，还需要耦合周期内的累积。

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