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龙图腾网获悉东海实验室申请的专利近海海底原位观测反演海洋垂向温度结构的方法及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：CN121389540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511964102.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权近海海底原位观测反演海洋垂向温度结构的方法及系统是由王雪竹;李萌;郭卜瑜设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本近海海底原位观测反演海洋垂向温度结构的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了近海海底原位观测反演海洋垂向温度结构的方法及系统，通过构建物理机制的机器学习模型，进行基于机器学习与物理信息约束的海洋垂直温度剖面反演，实现从海底单点原位观测数据到全水深温度剖面的高精度、高效映射，不仅提升了建模精度和鲁棒性，还扩展了现有反演技术的应用范围，能够直接应用于近海海洋环境智能监测、海洋牧场数字化管理、水下作业保障和海洋科学研究等领域，具有重要的科研和工程应用价值。本发明还解决了由海表观测映射海洋垂向温度的方法在近海海域存在的适用性、实时性和准确性方面的技术瓶颈，在反演精度、适用范围、模型灵活性及工程应用便利性等方面均优于现有统计回归技术，具有重要的应用前景和推广价值。

本发明授权近海海底原位观测反演海洋垂向温度结构的方法及系统在权利要求书中公布了：1.近海海底原位观测反演海洋垂向温度结构的方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：获取近海观测站点海底时间尺度上的原位观测温度时间序列，所述近海观测站点包括但不限于近海牧场区域、近海环境监测站点、海洋风电和石油平台中的一项或多项； 步骤2：构建神经网络模型，从近海观测站点的原位观测温度时间序列与位置信息及匹配的邻近观测点信息中，提取历史海底长时间序列温度数据，按时间段划分，为观测站点建立海底温度与垂直温度剖面间的非线性映射关系，以获取各时间段最优权重，采用均方误差与温度梯度物理约束相结合的复合损失函数，对神经网络模型进行训练，得到优化后的神经网络模型；所述复合损失函数包括数据损失项和物理损失项，数据损失项计算神经网络模型的温度预测值与温度真实值之间的均方误差，物理损失项通过构建惩罚项以惩罚不符合物理规律的温度分布；所述物理损失项是在垂直方向的梯度下，神经网络模型预测温度的温度梯度值与温度扩散系数的乘积的平方，在深度层面上求取均值得到； 步骤3：获取待预测的近海观测站点的海底原位观测温度时间序列与位置信息及匹配的邻近观测点信息，通过优化后的神经网络模型，预测待预测的近海观测站点海底垂向温度剖面模型。

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