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龙图腾网获悉自然资源部第二海洋研究所申请的专利一种海洋灾害风险防控预警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：CN121073229B 。

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：202511624274.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种海洋灾害风险防控预警系统是由唐泓淏;陈培雄;周鑫;蔡家新;段鹏琳;李冬;栗子丰设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海洋灾害风险防控预警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及灾害预警技术领域，具体为一种海洋灾害风险防控预警系统。包括：数据融合模块，用于从多种渠道实时采集数据，并进行标准化预处理与融合；风险预测模块，基于融合后的数据，利用其包含的时空图神经网络组件、物理信息神经网络组件和分层深度神经网络组件，预测风暴潮风险；风险评估模块，接收生成的风暴潮风险预测数据，并结合承灾体的脆弱性信息，评估灾害风险严重程度，确定对应的风险等级；预警发布模块，基于确定的风险等级，生成对应的预警信息，并通过多渠道进行发布。本系统将高保真度的预测结果转化为可操作的风险评估，并自动生成和发布风暴潮预警，克服了现有技术在风暴潮预测精度、物理真实性和长期稳定性方面的局限。

本发明授权一种海洋灾害风险防控预警系统在权利要求书中公布了：1.一种海洋灾害风险防控预警系统，其特征在于，包括数据融合模块、风险预测模块、风险评估模块和预警发布模块； 所述数据融合模块用于采集气象数据、海洋观测数据、海底地形数据以及用于获取风暴参数的遥感数据，并进行标准化预处理与融合； 所述风险预测模块与所述数据融合模块相连，用于基于融合后的数据，利用其包含的时空图神经网络组件、物理信息神经网络组件和分层深度神经网络组件，预测风暴潮风险； 其中，所述时空图神经网络用于模拟近岸风暴潮淹没过程，所述物理信息神经网络用于确保风暴潮预测结果物理一致性，所述分层深度神经网络用于对大范围风暴潮进行长时效稳定预测； 所述物理信息神经网络用于确保风暴潮预测结果物理一致性，具体通过将物理控制方程整合到用于时空图神经网络模型训练的损失函数中来实现，整合公式具体为： ； 式中，为整合后的损失函数，为模型的数据损失，Lphysics为物理损失，为权重因子，用于平衡数据驱动的误差和物理驱动的误差； 所述分层深度神经网络用于对大范围风暴潮进行长时效稳定预测，具体包括： 利用卷积自编码器的编码器部分，将高维度的历史风暴潮空间场数据压缩为能够捕捉其主要空间模态的低维度潜在向量； 训练一组并行的、分别对应不同预测时间步长的分层深度神经网络，用于学习从关键的风暴参数到所述低维度潜在向量的映射关系； 在预测阶段，首先使用具有最大时间步长的网络，根据当前风暴参数直接预测最远时刻的潜在向量，然后，逐级使用具有较小时间步长的网络，将较大尺度预测的结果作为输入，对中间时刻进行插值和精细化预测，从而生成一个完整的、高时间分辨率的未来潜在向量时间序列； 利用所述卷积自编码器的解码器部分，将所述未来潜在向量时间序列逐帧重建为高维度的、动态演化的风暴潮空间场预测结果； 所述风险评估模块用于接收所述风险预测模块生成的风暴潮空间场预测数据，并结合承灾体的脆弱性信息，评估灾害风险严重程度，确定对应的风险等级； 所述预警发布模块用于基于所述风险评估模块确定的风险等级，生成对应的预警信息，并通过多渠道进行发布。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人自然资源部第二海洋研究所，其通讯地址为：310012 浙江省杭州市西湖区保俶北路36号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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