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龙图腾网获悉广东蓝鲲海洋科技有限公司申请的专利基于多模型耦合的风暴潮智能预警方法、系统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：CN120745504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511187981.X，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于多模型耦合的风暴潮智能预警方法、系统及介质是由邓斌;莫敏玲;张峻萍;黄鑫鸿;康耀祖;王焱龙;张宇晖设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模型耦合的风暴潮智能预警方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模型耦合的风暴潮智能预警方法、系统及介质，涉及灾害预警技术领域。所述方法包括：建立基础数据集；获取实时气象数据、海洋数据，进行模糊路径拟合，建立拟合结果；利用基础数据集和拟合结果进行区域网格分割，建立网格分割结果；将实时数据和基础数据输入仿真单元，执行仿真操作，建立节点仿真数据；获取节点预设安全响应措施，依据响应措施和仿真数据进行联合预警识别，报出预警信号，以解决现有风暴潮预警方法因为经验预报主观性强、单一模型的固有误差导致模拟精度不足、预警时效性与精细化程度不足的技术问题，达到通过进行模糊路径拟合与多模型耦合仿真操作，提高风暴潮预警的准确性、时效性和精细化程度的技术效果。

本发明授权基于多模型耦合的风暴潮智能预警方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于多模型耦合的风暴潮智能预警方法，其特征在于，所述方法包括： 采集获取地理空间数据、人口与基础设施数据，建立基础数据集； 获取实时气象数据、实时海洋数据，根据所述实时气象数据、实时海洋数据进行模糊路径拟合，建立模糊路径拟合结果； 利用所述基础数据集、所述模糊路径拟合结果进行区域网格分割，建立关注网格分割结果； 将所述实时气象数据、所述实时海洋数据、所述基础数据集输入至多模型耦合仿真单元，执行基于关注网格分割结果的多模型耦合仿真单元仿真操作，建立关注网格分割结果的节点仿真数据； 获取关注网格分割结果中节点的预设安全响应措施，根据所述预设安全响应措施、所述节点仿真数据进行联合预警识别，报出预警信号； 所述执行基于关注网格分割结果的多模型耦合仿真单元仿真操作，建立关注网格分割结果的节点仿真数据，包括： 对所述关注网格分割结果进行网格粒度相似聚类，建立聚类结果，对所述聚类结果进行精度等级标识； 按照精度等级由高到低的顺序执行聚类结果的多模型耦合仿真单元仿真操作，其中，多模型耦合仿真单元的处理尺度基于精度等级设定，所述多模型耦合仿真单元包括ADCIRC+SWAN耦合模型； 配置联动仿真规则，所述联动仿真规则为高精度节点仿真数据作为低精度节点仿真数据的数据关联补偿规则，利用所述联动仿真规则进行仿真操作的仿真补偿，建立节点仿真数据； 所述对所述关注网格分割结果进行网格粒度相似聚类，建立聚类结果，包括： 执行仿真历史数据调用，根据调用结果进行空间距离影响下的仿真边界割裂识别，建立标定空间距离阈值； 利用所述标定空间距离阈值设置空间连续性约束； 在执行网格粒度相似聚类过程中，通过所述空间连续性约束进行聚类约束，以建立聚类结果； 所述按照精度等级由高到低的顺序执行聚类结果的多模型耦合仿真单元仿真操作，包括： 根据所述实时气象数据、所述实时海洋数据进行天气演化趋势预测，建立演化趋势等级； 执行多模型耦合仿真单元的负载识别，根据负载识别结果、所述演化趋势等级设置基础模型处理尺度； 通过精度等级进行基础模型处理尺度的尺度补偿后，按照精度等级由高到低的顺序执行聚类结果的多模型耦合仿真单元仿真操作。

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