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龙图腾网获悉中国科学院科技战略咨询研究院申请的专利利用生成对抗网络的极端天气事件与生态风险预测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：CN120144970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510616565.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权利用生成对抗网络的极端天气事件与生态风险预测方法是由姬强;张大永;翟鹏翔;郭琨;翟向阳;马丹丹;宋宇设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用生成对抗网络的极端天气事件与生态风险预测方法在说明书摘要公布了：本申请属于生态风险预测技术领域，涉及利用生成对抗网络的极端天气事件与生态风险预测方法，通过气象生成分支利用3D残差网络与Transformer同步提取气象场的时空特征并预测未来气象状态，而生态生成分支基于气象预测结果和地形数据，通过空洞卷积U‑Net动态生成生态风险图，避免了跨模型插值引起的分辨率与量纲失配；判别器引入物理守恒验证模块和生态关联模块，在对抗训练中联合优化生成器的物理合理性损失与生态逻辑一致性损失，此外，动态反馈机制通过实时观测数据校正生成误差，并利用谱归一化约束模型参数，进一步提升极端事件与生态风险耦合预测的准确性；因此本发明实现了气象与生态场的无缝时空耦合，生成结果兼具物理守恒性与生态关联性。

本发明授权利用生成对抗网络的极端天气事件与生态风险预测方法在权利要求书中公布了：1.利用生成对抗网络的极端天气事件与生态风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据采集：采集原始气象数据、遥感数据、地理数据以及生态基线数据； 数据处理：对采集的原始气象数据、遥感数据、地理数据以及生态基线数据进行时空对齐，再进行融合构建三维特征立方体； 气象动力特征计算：基于所构建的三维特征立方体，计算准地转位涡，提取水汽输入通量，得到物理诊断场； 生态响应建模：构建植被胁迫指数，并生成物种栖息地适宜度图谱； 生成对抗联合训练：构建双分支生成对抗网络，其中生成器包含气象生成分支和生态生成分支，其中气象生成分支基于3D残差网络提取空间特征，结合Transformer捕捉时间依赖关系，输出未来时刻气象场；生态生成分支基于预测气象场和地形数据，利用空洞卷积U-Net模型生成动态风险概率图；判别器分为物理守恒验证模块和生态关联模块，物理守恒验证模块用于验证生成气象场的合理性；生态关联模块通过分析植被指数与气象变量的统计相关性验证生态响应的逻辑一致性；训练过程中，生成器同时优化对抗损失、物理守恒损失和生态关联损失，最终生成气象预测与生态风险无缝耦合的结果； 动态反馈优化：利用判别器的梯度信息定位生成误差的关键区域，结合卫星和浮标站的实时观测数据对生成器输入层进行线性校正，再使用谱归一化限制生成器的参数范围。

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