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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种陆海协同的海湾大气氮沉降时空动态估算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：CN121765355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610244037.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种陆海协同的海湾大气氮沉降时空动态估算方法是由李少斌;陈江如;陈能汪;黄喆晗;李玮晔;吴水平设计研发完成，并于2026-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种陆海协同的海湾大气氮沉降时空动态估算方法在说明书摘要公布了：本发明属于环境数据处理与污染监测技术领域，公开了一种陆海协同的海湾大气氮沉降时空动态估算方法；该方法包括：S1、采集并栅格化处理社会、经济、环境数据；S2、收集大气氮数据集，整合三类数据并与大气氮沉降空间位置匹配；S3、应用CNN‑LSTM模型估算陆地大气氮沉降数据；S4、应用CNN‑LSTM模型估算海洋人为源大气氮沉降数据；S5、应用LSTM模型估算海洋自然源大气氮沉降数据；S6、通过反演权重法整合结果；S7、构建海湾大气氮沉降训练数据集；S8、基于监测站点实测数据开展三维验证；S9、对陆地和海洋模型进行叠层处理，训练模型后输出海湾大气氮沉降数据；本发明提升了海湾大气氮沉降估算精度，为精准治污提供科学依据。

本发明授权一种陆海协同的海湾大气氮沉降时空动态估算方法在权利要求书中公布了：1.一种陆海协同的海湾大气氮沉降时空动态估算方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集海湾区域的社会数据、经济数据和环境数据，并进行栅格化处理； S2、收集大气氮数据集，整合社会数据、经济数据和环境数据，并与大气氮沉降空间位置匹配； S3、输入15维特征，应用CNN-LSTM神经网络模型估算陆地大气氮沉降数据，输出陆地氮沉降通量； S4、输入8维特征，应用CNN-LSTM神经网络模型估算海洋人为源大气氮沉降数据，输出海洋人为源氮沉降通量； S5、输入6维特征，应用长短期记忆网络估算海洋自然源大气氮沉降数据，输出海洋自然源氮沉降通量； S6、通过反演权重法确定海洋人为源氮沉降通量的权重，加权求和计算得到海洋总氮沉降通量； 步骤S6中，海洋总氮沉降通量的计算公式为：，其中，为海洋总氮沉降通量；为海洋人为源氮沉降通量；为海洋自然源氮沉降通量；为海洋人为源氮沉降通量的权重； S7、利用估算得到的陆地大气氮沉降数据、海洋人为源大气氮沉降数据和海洋自然源大气氮沉降数据，根据海湾各网格中的海陆占比加权，构建海湾大气氮沉降训练数据集； 步骤S7的具体过程包括： S71、基于海陆占比，加权得到海湾网格大气氮沉降基础值，计算公式为：，其中，为海湾网格大气氮沉降基础值；为陆地氮沉降通量；为海洋总氮沉降通量；为网格内陆地面积与网格总面积的比值； S72、将海湾网格大气氮沉降基础值与交互调节因子相乘，得到海湾网格大气氮沉降最终值，计算公式为：，其中，为海湾网格大气氮沉降最终值；为交互调节因子，∈[0.8,1.2]； S73、按年-月-网格ID-输入特征集-训练标签格式整理数据，输出CSV格式的土地利用矢量数据属性表和GeoTIFF格式的栅格，用于叠层模型训练； S8、采用海湾沿岸及海域10-20个监测站点的实测数据作为真实值，采用精度、空间和稳定性验证海湾大气氮沉降训练数据集的可靠性； S9、构建海湾氮沉降融合估算模型并利用海湾大气氮沉降训练数据集进行训练，再利用训练后的海湾氮沉降融合估算模型进行海湾大气氮沉降时空动态估算。

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