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龙图腾网获悉自然资源部北海预报减灾中心(自然资源部青岛海洋中心)申请的专利用于海洋预报减灾大模型的地理要素时空拓扑建立方法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：CN121502263B 。

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：202610030774.1，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权用于海洋预报减灾大模型的地理要素时空拓扑建立方法是由黄娟;钱程程;高松;于梦超;高静;钟山;於乐;黄蕊;刘清容;董琳;孙静宜设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于海洋预报减灾大模型的地理要素时空拓扑建立方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于海洋预报减灾大模型的地理要素时空拓扑建立方法，属于海洋观测预报技术领域，本发明通过对多源异构海洋数据进行实时融合与清洗，利用温盐流协同插值模型与图神经网络实现物理约束的稀疏数据补全，基于四叉树Z曲线编码建立空间索引并通过GPU双层子线程网格并行执行主辅过滤器实现毫秒级查询响应，采用空间分块与事件驱动机制对拓扑关系进行局部增量更新，引入贝叶斯克里金插值与蒙特卡洛模拟为拓扑节点附加置信度标签量化不确定性，最终输出标准化的时空拓扑关系数据，解决了海洋预报减灾大模型难以理解并高效构建观测预报数据条件下的地理要素时空拓扑关系的技术问题。

本发明授权用于海洋预报减灾大模型的地理要素时空拓扑建立方法在权利要求书中公布了：1.用于海洋预报减灾大模型的地理要素时空拓扑建立方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、多源异构数据融合集成：采用统一数据标准对卫星遥感数据、浮标观测数据和预报数据进行格式化处理，通过数据清洗、格式转换、时空配准确保数据可比性，利用降噪、插值、特征提取方法对原始数据预处理，通过时空对齐、语义关联技术将多源数据映射到统一坐标系中建立数据间的逻辑关系，输出标准化海洋数据集； S2、地理信息转码与标准化处理：利用分词器和地址成分解析将所述标准化海洋数据集中文字描述的语义信息转换为结构化的标准格式，基于地球椭球体数学模型和全球定位系统通过三角定位法将所述结构化的标准格式转换为精确的经纬度坐标，采用空间数据库标准对所述经纬度坐标进行规范化存储和管理形成空间位置数据； S3、时空索引与拓扑关系构建：建立所述空间位置数据的高效索引机制，采用四叉树结合Z曲线编码进行空间降维，利用B+树索引时间维度，通过主过滤器快速筛选候选集再经辅助过滤器进行精确几何计算，启动GPU的最大数量的CUDA流，每个CUDA流内启动两层子线程网格包括第一层子线程网格和第二层子线程网格，所述第一层子线程网格执行主过滤器的最小外接矩形快速排除运算，所述第二层子线程网格执行辅助过滤器的精确几何相交判断运算，将查询响应时间从秒级降至毫秒级，输出时空索引结果； S4、拓扑关系推理与动态过程对象化建模：基于所述时空索引结果构建三维空间对象的几何与语义关联网络支持相邻关系、相交关系、包含关系计算，基于面向对象的数据模型将风暴潮漫堤抽象为动态线对象并与周边海岸线建立拓扑邻接关系，将时间序列数据封装为具有生命周期属性的时空对象通过版本管理机制追踪所述时空对象的演变特征，输出初始拓扑关系网络； S5、拓扑关系动态维护与增量更新：采用空间分块技术将所述初始拓扑关系网络划分为独立子区域，仅对受影响区域进行局部重建，结合事件驱动机制触发更新，利用消息队列和分布式缓存技术实现异步并行处理，当某独立子区域观测数据变化超过预设阈值时触发局部拓扑重建流程降低计算负载和响应延迟，输出更新后拓扑关系网络； S6、稀疏观测数据插值不确定性量化：采用贝叶斯克里金插值方法结合历史统计数据建立先验概率分布，通过变差函数分析量化空间相关性，利用蒙特卡洛模拟评估插值不确定性范围，在所述更新后拓扑关系网络中附加置信度标签为下游决策提供风险评估依据，输出带置信度的拓扑关系网络； S7、空间拓扑关系输出：通过标准化抽象将所述带置信度的拓扑关系网络中的地理要素转化为节点与边结构，为所述节点赋予参数属性，利用图论方法编码空间拓扑关系为邻接矩阵或边列表，融合衰减率动态规则调整网络权重，适配为JSON或CSV格式输入确保节点ID、连接关系及量化特征字段完整，输出标准化拓扑关系数据供海洋预报减灾大模型使用。

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北海预报减灾中心(自然资源部青岛海洋中心)，其通讯地址为：266000 山东省青岛市崂山区云岭路27号办公楼13-16层；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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