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龙图腾网获悉中国科学院西北生态环境资源研究院申请的专利一种基于多源数据的热融灾害预测方法及装置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：CN117252103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311277070.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多源数据的热融灾害预测方法及装置是由尹国安;罗京设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的热融灾害预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据的热融灾害预测方法及装置，包括如下步骤：步骤1：收集气象数据、地质数据、冻土监测数据，对收集的数据机进行预处理；步骤2：构建用于预测的特征，包括：使用气象数据，计算冻土地区的温度变化趋势；利用地质和冻土监测数据，分析冻土层的变化；步骤3：使用地热学的方程建立模型以模拟冻土的热响应，包括以下方程：热传导方程；热融化方程；土壤水分方程；步骤4：将不同数据源的信息整合到模型中，以综合评估冻土地区的热融灾害风险；步骤5：基于建立的模型，进行实时或未来的热融灾害预测。本方法具有较高的可靠性和实用性，有助于提高对冻土地区热融灾害的预测和管理能力。

本发明授权一种基于多源数据的热融灾害预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的热融灾害预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：收集气象数据、地质数据、冻土监测数据，对收集的数据进行预处理； 步骤2：构建用于预测的特征，包括： 使用气象数据，计算冻土地区的温度变化趋势； 利用地质和冻土监测数据，分析冻土层的变化； 步骤3：使用地热学的方程建立模型以模拟冻土的热响应，包括以下方程： 热传导方程：描述热量在土壤中的传导过程； 热融化方程：描述冰层的融化和冷凝过程； 土壤水分方程：考虑土壤中的水分变化，对热传导的影响； 步骤4：将不同数据源的信息整合到模型中，以综合评估冻土地区的热融灾害风险； 步骤5：基于建立的模型，进行实时或未来的热融灾害预测； 所述步骤2包括： 步骤2.1温度变化趋势分析： 使用线性回归来拟合温度时间序列模型，假设温度观测值T=[T1,T2,...,Tn]对应于时间点t=[t1,t2,...,tn]，其中n是观测数量，线性回归模型表示为： 其中，Ti是温度观测值，β0和β1是回归系数，εi是误差项； 步骤2.2冻土层变化： 冻土深度变化：使用地下温度监测数据，计算冻土深度的变化，通过冻土热传导方程来实现，如下所示： 其中，T是温度，z是深度，k是土壤的导热系数，ρ是土壤密度，c是土壤比热容； 土壤湿度变化：使用土壤湿度监测数据，计算土壤湿度的时空变化，通过土壤水分传导方程来实现，如下所示： 其中，θ是土壤湿度，t是时间，D是土壤水分扩散系数，S是水分源汇； 所述步骤3包括： 热传导方程： 热传导方程用于描述热量在土壤中的传导过程，一维形式如下： 其中，T是温度，t是时间，x是深度，α是热传导率； 热融化方程： 热融化方程用于描述冰层的融化和冷凝过程，一维形式如下： 其中，ρi是冰的密度，r是距离； 土壤水分方程： 土壤水分方程，一维形式如下： 其中，θ是土壤湿度，t是时间，D是土壤水分扩散系数，S是水分源汇； 将上述方程耦合在一起，以模拟整个冻土地区的热响应和融化过程； 所述步骤4包括： 数据融合：整合来自不同数据源的信息，确保数据具有一致的时间和空间参考框架； 空间插值：对于不均匀分布的地理数据，使用插值方法来生成完整的空间数据图层，以便与模型匹配； 时间同步：确保不同数据源的时间戳同步，以便在模型中进行一致的时间分析； 与地面观测数据进行比较，比较模型预测与实际观测数据，以评估模型的准确性，使用以下公式来计算模型的误差指标： 其中，Oi是观测值，Pi是模型预测值，n是数据点数量； 所述步骤5包括： 预测过程： 时间步进：使用数值模型，对时间进行步进，模拟未来一段时间内的热融化过程； 初始条件：在模型中设置适当的初始条件，包括土壤温度、冻土的初始状态； 模型求解：使用数值方法求解模型方程，模拟热融化、冻结和土壤湿度的时空变化； 预测结果：获取模型的输出，包括未来时间点的土壤温度、冻土状态； 实时监测： 气象数据：实时获取气象数据，包括温度、降水、风速，这些数据将用于驱动模型，提供实时输入； 监测数据：利用现场监测站点或卫星遥感来获取实时冻土和土壤湿度数据。

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