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龙图腾网获悉阳江市气象台申请的专利面向镇区的气象灾害风险分级智能评定及推送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：CN120494506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510590496.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权面向镇区的气象灾害风险分级智能评定及推送方法是由黄小丹;吴瑞雅;郑华珠;麦宗天设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向镇区的气象灾害风险分级智能评定及推送方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向镇区的气象灾害风险分级智能评定及推送方法，涉及气象灾害预警技术领域，包括通过获取镇区内多个监测点的气象监测数据，利用时空注意力机制和动态权重机制提取并融合时空特征与地理要素特征，通过双向长短时记忆网络生成气象灾害风险等级；同时基于功能区分布信息构建脆弱性评估模型，将风险等级与脆弱性特征进行动态融合，得到综合风险指数；最后通过分层级联区块链构建分布式存储网络，对预警信息进行加密和分片推送。本发明能够实现镇区气象灾害风险的精准评估和高效预警，提高预警信息的可靠性和时效性。

本发明授权面向镇区的气象灾害风险分级智能评定及推送方法在权利要求书中公布了：1.面向镇区的气象灾害风险分级智能评定及推送方法，其特征在于，包括： 获取镇区内多个监测点的气象监测数据，生成气象监测数据集； 基于气象监测数据集，通过时空注意力机制提取时空特征，基于场景感知的动态权重机制将时空特征与预设的地理要素特征进行自适应融合，得到融合特征向量；通过双向长短时记忆网络对融合特征向量进行处理，生成气象灾害风险等级； 获取镇区内各功能区的分布信息，生成区域分布数据集，构建镇区脆弱性评估模型，计算得到区域脆弱性评估指标； 基于多层级的区域脆弱性评估指标构建图神经网络和时序自适应融合网络，将气象灾害风险等级与区域脆弱性特征进行动态融合，得到综合风险指数，对镇区进行空间约束聚类优化，生成风险分区数据，包括： 根据多层级的区域脆弱性评估指标获取当前时刻的区域脆弱性数据，所述多层级的区域脆弱性评估指标包括人口脆弱性指标、经济脆弱性指标、基础设施脆弱性指标和应急能力指标； 构建图神经网络模型，将所述区域脆弱性数据中的各指标作为图节点特征，基于地理邻接关系构建图的边连接关系；通过图卷积层提取图节点特征之间的空间依赖特征，利用注意力机制对不同尺度的空间依赖特征进行自适应聚合，得到区域脆弱性特征向量； 构建包括门控循环单元和动态校准模块的时序自适应融合网络，将气象灾害风险等级与所述区域脆弱性特征向量输入门控循环单元，捕获时序融合特征；所述动态校准模块基于历史数据分布对时序融合特征进行自适应校准和可信度评估，生成具有置信区间的综合风险指数； 将所述综合风险指数输入空间约束目标函数进行迭代优化得到初始风险分区，基于区域邻接图计算局部密度值和最近高密度距离值识别密度峰值点，以所述密度峰值点优化初始风险分区边界，得到风险分区数据，包括： 接收综合风险指数，包括多个风险样本点的风险数值； 计算多个风险样本点到类别中心点的欧氏距离总和得到类内距离，基于多个风险样本点的地理位置建立空间邻接关系并计算邻接点之间的类别差异值得到空间邻接约束，将所述类内距离和所述空间邻接约束组合构建空间约束目标函数； 将综合风险指数输入空间约束目标函数，通过迭代优化得到类别中心点，基于所述类别中心点对多个风险样本点进行空间约束聚类计算，得到初始风险分区结果； 基于所述初始风险分区结果构建区域邻接图，计算每个风险样本点在预设截断距离内的邻接点数量得到第一局部密度值集合，从第一局部密度值集合中选取目标风险样本点，确定与所述目标风险样本点相邻且局部密度值大于所述目标风险样本点的相邻风险样本点，计算所述目标风险样本点到所述相邻风险样本点的最小距离值，得到最近高密度距离值； 基于所述局部密度值和所述最近高密度距离值识别所述初始风险分区结果中的密度峰值点，以所述密度峰值点为基准对所述初始风险分区结果进行边界优化，得到风险分区数据； 基于分层级联区块链构建分布式存储网络，将风险分区数据加密生成预警信息包，通过双层空间索引计算综合匹配度筛选目标预警终端，基于优先级排序对预警信息包进行分片推送。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人阳江市气象台，其通讯地址为：529500 广东省阳江市江城区高凉路162号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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