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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种风暴潮增水预测方法、装置、电子设备及存储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：CN120873837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511039832.9，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种风暴潮增水预测方法、装置、电子设备及存储介质是由任磊;李整林;周贝诺;肖思成;古丽妮尕尔·艾尔肯;胡青;肖鹏;徐灵基;胡湛;韦骏设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风暴潮增水预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种风暴潮增水预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及海水监测技术领域，方法包括：获取目标海域的多源观测数据，多源观测数据包括卫星遥感数据、近岸监测数据、气象模式数据及流域数据；对多源观测数据进行时空对齐与异常处理，生成标准化时空网格数据；通过物理数据双驱动建模层对标准化时空网格数据进行混合预测建模，得到目标概率增水场；利用实时观测数据对目标概率增水场进行动态修正，得到风暴潮增水预测值。本申请结合物理机理模型与概率生成模型，克服单一模型局限，有效捕捉风暴潮的非线性演变过程；通过时空双驱动架构适配复杂海岸地形与多变气象条件，降低漏报或误报的风险。

本发明授权一种风暴潮增水预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风暴潮增水预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取目标海域的多源观测数据，所述多源观测数据包括卫星遥感数据、近岸监测数据、气象模式数据及流域数据； 对所述多源观测数据进行时空对齐与异常处理，生成标准化时空网格数据； 通过物理数据双驱动建模层对所述标准化时空网格数据进行混合预测建模，得到目标概率增水场； 利用实时观测数据对所述目标概率增水场进行动态修正，得到风暴潮增水预测值； 所述通过物理数据双驱动建模层对所述标准化时空网格数据进行混合预测建模，得到目标概率增水场，包括以下步骤： 基于物理机理的数值模型模拟外海至近岸的风暴潮增水过程数据； 基于所述风暴潮增水过程数据通过概率扩散模型生成目标概率增水场，并量化所述目标概率增水场的不确定性； 构建所述概率扩散模型的步骤，包括以下步骤： 在ERA5再分析数据上预训练扩散过程，构建潜在空间； 通过反向扩散过程生成增水场概率分布； 采用蒙特卡洛Dropout进行不确定性量化，输出预测值的置信区间。

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