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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高寒内流区生态质量观测定位方法及系统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：CN121614808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610150201.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种高寒内流区生态质量观测定位方法及系统是由李宗省;杜发;韩江哲;陈沛源;何炳毅设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高寒内流区生态质量观测定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生态环境监测与智能数据分析技术领域，公开一种高寒内流区生态质量观测定位方法及系统，包括：在目标高寒内流区布设立体观测网络并进行分层分类的连续数据采集，形成多生态系统协同监测数据集并进行标准化处理，构建结构化的标准数据库；将标准数据库中的时序监测数据输入预先训练的关联分析模型，分别提取观测场节点间的动态空间关联特征、时序数据的多尺度周期特征、以及非线性趋势特征并进行自适应融合，生成各观测场节点的综合特征向量；同时输出表征不同观测场节点间协同关系的量化结果；利用预测模型对核心生态指标进行短期、中期及长期的趋势预测。实现了高寒内流区多生态系统核心生态指标的多周期、带置信区间的精准预测。

本发明授权一种高寒内流区生态质量观测定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高寒内流区生态质量观测定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 在目标高寒内流区布设包含综合观测场、蒸散发观测场、气象观测场、水文观测场及多种生态类型观测场的立体观测网络，并在各观测场内布设覆盖水文、土壤、气象、生态要素的采样点与监测仪器，按照预设策略进行分层分类的连续数据采集，形成多生态系统协同监测数据集； 对所述多生态系统协同监测数据集进行格式化与量纲归一化处理，构建结构化的高寒内流区生态质量观测标准数据库； 将所述标准数据库中的时序监测数据输入预先训练的基于自适应时空图注意力网络的关联分析模型，通过所述关联分析模型分别提取观测场节点间的动态空间关联特征、时序数据中的多尺度周期特征以及非线性趋势特征，并将所述动态空间关联特征、多尺度周期特征及非线性趋势特征进行自适应融合，生成各观测场节点的综合特征向量；同时，基于所述模型的学习结果，输出表征不同观测场节点间协同关系的量化结果； 其中，所述自适应时空图注意力网络至少包括：自适应空间图编码器，用于提取观测场节点间的动态空间关联特征，输出空间特征向量；季节捕获模块，用于提取输入时序数据中的多尺度周期特征，输出季节特征向量；频域分解模块，用于提取输入时序数据中的非线性频域特征，输出频域特征向量；特征融合层，用于将所述空间特征向量、季节特征向量与频域特征向量进行自适应融合，生成用于表征观测场节点状态及节点间潜在关联的综合特征向量； 将所述综合特征向量和或所述标准数据库中的时序监测数据输入基于时序注意力门控单元构建的预测模型，对冻土活动层厚度、植被覆盖变化率、水文径流量中的至少一种核心生态指标进行短期、中期及长期的趋势预测，并输出带有置信区间的预测结果； 其中，所述基于时序注意力门控单元构建的预测模型，采用编码器-解码器架构，并至少包括： 位置编码层，用于为输入的时序数据嵌入位置信息； 编码器，由4层时序注意力门控单元堆叠而成，用于对经位置编码的输入序列进行编码，提取深层特征； 解码器，由2层时序注意力门控单元堆叠而成，用于基于编码特征进行解码，生成预测序列的隐状态表示； 输出层，用于将所述解码器输出的隐状态表示映射为最终的生态指标预测值； 其中，所述时序注意力门控单元融合了门控循环单元与多头自注意力机制，以协同捕捉时序数据中的局部短期依赖与全局长期依赖。

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