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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基于极端气候风险的实时协同感知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：CN121144768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511693056.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于极端气候风险的实时协同感知方法是由姬强;张大永;郭琨;孙晓蕾;翟鹏翔;宋宇;马嫣然;赵万里设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于极端气候风险的实时协同感知方法在说明书摘要公布了：本申请属于气候风险感知技术领域，涉及基于极端气候风险的实时协同感知方法，将多源数据按时间、空间和属性组织为三维张量，构建结构化特征矩阵，结合时空注意力机制捕捉不同时空尺度下的关联特征，利用多头注意力网络并行处理多子空间特征以增强对复杂时空关联的提取能力，有效突破传统方法对时空关联刻画不足的局限；其次通过时空注意力机制动态修正特征权重，使关键影响因素获得更高关注度，另一方面预训练基础耦合系数，结合实时数据通过梯度下降算法在线微调并周期性动态更新耦合系数，同时利用反馈数据持续优化特征权重及耦合系数，形成动态分配‑实时调整‑反馈优化的闭环机制，确保核心影响因素权重随实际场景精准适配，避免权重失衡。

本发明授权基于极端气候风险的实时协同感知方法在权利要求书中公布了：1.基于极端气候风险的实时协同感知方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.采集多源数据集，将多源数据统一为JSON格式，得到统一格式的多源数据； S2.对统一格式的多源数据进行异常值和缺失值的处理，得到干净时空数据； S3.基于干净时空数据，按照时间、空间和属性组织为三维张量，形成结构化特征矩阵，引入时空注意力机制修正特征权重，再通过多头注意力网络对三维张量进行降维，得到融合后的时空特征向量； 所述结构化特征矩阵基于如下步骤形成： 基于得到的干净时空数据，在时间维度采用滑动时间窗口划分，窗口大小和步长根据极端气候类型进行自适应调整，形成对应数量的时间片；在空间维度将评估区域按经纬度网格划分，其中城市区域的分辨率高于山区，得到固定数量的空间网格；在属性维度整合三类关键风险驱动因素，包括多项气象动态属性、地理静态属性和人文半动态属性，将整合后的数据转换为结构化的时空属性张量，并对每个属性按历史均值和标准差进行标准化处理，得到结构化特征矩阵； 所述时空注意力机制如下： 时间注意力计算：针对每个时间片的所有空间网格的属性特征取平均值，得到反应全局时间趋势的向量，再通过线性变换分别生成对应时间片的时间注意力的查询、键和值向量；再计算时间注意力权重时，考虑不同时刻之间的依赖关系和历史相似模式，并引入突变增强项，通过计算关键气象属性的时间导数，并结合突变敏感系数，放大趋势突变时刻的权重；最后基于计算得到的时间注意力权重，对每个空间网格在各时间片的属性特征进行加权求和，得到时间融合特征； 空间注意力计算：针对每个空间网格，基于时间融合特征通过线性变换生成空间注意力的查询、键和值向量，计算空间注意力权重时，引入由历史风险指数和地理风险指数加权得到的风险增强项；再采用空间注意力权重对时间融合特征进行加权求和，输出时空融合特征； 按属性类型将多项属性划分为气象动态属性、地理静态属性和人文半动态属性注意力头，每个注意力头独立执行时间注意力和空间注意力计算，得到各属性对应的子融合特征，再将三个头的子融合特征进行拼接，形成完整的融合特征集合，再通过线性投影层进行降维，得到初步融合特征向量； S4.基于历史灾害案例预训练基础耦合系数，再结合实时数据通过梯度下降算法在线微调耦合系数，且耦合系数基于预定的周期进行动态更新，将动态的耦合系数与融合后的时空特征向量输入到LSTM网络，得到风险值及不确定性区间； 所述耦合系数基于如下步骤得到： 结合风险形成机理筛选核心影响因素，再通过互信息分析量化各因素间的协同作用强度，筛选出协同效应显著的因素对，形成因素对集合； 将因素对中两个因素的乘积作为回归模型的输入，以灾害结果为输出目标，求解回归模型的回归系数，将回归系数作为各因素对的基础耦合系数； 设定双重更新触发机制，在预定的时间内执行微调，并在关键因素变化速率超过阈值时，立即触发更新，得到动态耦合系数，其中动态耦合系数基于基础耦合系数与实时调整项叠加得到，其中调整项为1加调整系数与归一化调整量的乘积，其中调整量基于关键因素的差异计算得到； S5.基于风险值划分风险等级，按照风险等级启动相应的应急推送机制，并基于反馈数据优化特征权重及耦合系数。

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