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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利厄尔尼诺-南方涛动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：CN120373150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510855584.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权厄尔尼诺-南方涛动预测方法及装置是由孙正雅;张轲俊;宋超;樊冠豪;王志宇;魏志强;聂婕设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本厄尔尼诺-南方涛动预测方法及装置在说明书摘要公布了：公开了一种厄尔尼诺‑南方涛动预测方法及装置，所述方法包括：将目标海域在目标历史时间段的气象特征序列输入自适应多尺度空间超图模块，得到中间特征序列，其中，中间特征序列包含多个超图结构中每个超图结构的节点之间的空间依赖关系，每个超图结构基于所述气象特征序列在多个网格尺度中的对应的网格尺度下的特征序列来得到；基于中间特征序列，得到目标历史时间段的海洋尼诺指数；将目标历史时间段的海洋尼诺指数和目标未来时间段输入频域多尺度时间编解码模块，得到目标海域在目标未来时间段的海洋尼诺指数，其中，目标未来时间段的海洋尼诺指数表征目标未来时间段出现厄尔尼诺‑南方涛动现象的程度。

本发明授权厄尔尼诺-南方涛动预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种厄尔尼诺-南方涛动预测方法，其特征在于，包括： 将目标海域在目标历史时间段的气象特征序列输入自适应多尺度空间超图模块，得到中间特征序列，其中，所述目标历史时间段为当前时刻前第一预定时长的时间段，所述中间特征序列包含多个超图结构中每个超图结构的节点之间的空间依赖关系，每个超图结构基于所述气象特征序列在多个网格尺度中的对应的网格尺度下的特征序列来得到； 基于所述中间特征序列，得到所述目标历史时间段的海洋尼诺指数； 将所述目标历史时间段的海洋尼诺指数和目标未来时间段输入频域多尺度时间编解码模块，得到目标海域在目标未来时间段的海洋尼诺指数，其中，所述目标未来时间段为所述当前时刻后第二预定时长的时间段，所述目标未来时间段的海洋尼诺指数表征所述目标未来时间段出现厄尔尼诺-南方涛动现象的程度； 其中，所述自适应多尺度空间超图模块包括多尺度数据处理单元和多个并行的网络块，所述多个网格尺度与所述多个并行的网络块一一对应，所述将目标海域在目标历史时间段的气象特征序列输入自适应多尺度空间超图模块，得到中间特征序列，包括： 将所述目标历史时间段的气象特征序列输入多尺度数据处理单元，得到所述气象特征序列在多个网格尺度下的特征序列； 对于所述多个网格尺度中每个网格尺度下的特征序列，将当前特征序列输入与所述当前特征序列相应的网络块，得到所述当前特征序列的隐藏特征，其中，所述隐藏特征包含所述当前特征序列的超图结构中节点之间的空间依赖关系； 将所述多个网格尺度下的特征序列的隐藏特征，确定为所述中间特征序列； 其中，所述频域多尺度时间编解码模块包括频域嵌入单元、频域编码单元、频域解码单元和频域融合单元，所述将所述目标历史时间段的海洋尼诺指数和目标未来时间段输入频域多尺度时间编解码模块，得到目标海域在目标未来时间段的海洋尼诺指数，包括： 将所述目标历史时间段的海洋尼诺指数输入频域嵌入单元，得到不同频率段的时间特征； 将所述不同频率段的时间特征输入频域编码单元，得到编码特征； 将所述编码特征和所述目标未来时间段输入频域解码单元，得到未来频率段的预测特征； 将所述未来频率段的预测特征输入频域融合单元，得到所述目标海域在目标未来时间段的海洋尼诺指数。

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