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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利臭氧预报方法、电子设备及存储介质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：CN121634348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610099997.3，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权臭氧预报方法、电子设备及存储介质是由丁傲;张傲星;傅宗玫设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本臭氧预报方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种臭氧预报方法、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：根据地面观测点的观测臭氧浓度确定插值后的平滑浓度矩阵；根据网格中观测点和气压数据构建网格遮罩矩阵；利用臭氧浓度生成模型对平滑浓度矩阵、网格遮罩矩阵、第一时间编码信息及第一气象集合预报数据生成网格的臭氧浓度预测集合；利用臭氧预报模型对网格的臭氧浓度预测集合、网格遮罩矩阵、第二时间编码信息及第二气象集合预报数据进行臭氧集合预报。本申请实施例通过臭氧浓度生成模型结合实时地面观测数据与气象数据预测臭氧浓度，无需进行数据同化，臭氧预报模型使用预测臭氧浓度和气象集合预报实现臭氧集合预报，提高了臭氧预报的效率和准度。

本发明授权臭氧预报方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种臭氧预报方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标网格在地面观测点的观测点臭氧浓度，并根据所述地面观测点的观测点臭氧浓度，构建观测点浓度矩阵，对所述观测点浓度矩阵进行插值处理，得到平滑浓度矩阵； 对所述观测点浓度矩阵进行观测点遮罩，得到网格观测点遮罩矩阵； 从预设的气象集合预报中获取所述目标网格中的气压数据，并根据所述目标网格中的气压数据构建网格气压遮罩矩阵；其中，所述网格气压遮罩矩阵中的每一元素用于表征气压值与预设气压阈值之间的大小关系； 获取所述目标网格的包含多个集合成员的第一气象集合预报数据及所述第一气象集合预报数据的第一时间编码信息；其中，所述第一气象集合预报数据为历史时间点至当前时间点的气象场数据； 利用预训练的臭氧浓度生成模型对所述平滑浓度矩阵、所述网格观测点遮罩矩阵、所述网格气压遮罩矩阵、所述第一时间编码信息及所述第一气象集合预报数据进行臭氧浓度生成，得到所述目标网格的臭氧浓度预测集合； 获取所述目标网格的包含多个集合成员的第二气象集合预报数据及所述第二气象集合预报数据的第二时间编码信息；其中，所述第二气象集合预报数据为未来时间点的气象场数据； 利用微调后的臭氧预报模型对所述目标网格的臭氧浓度预测集合、所述网格观测点遮罩矩阵、所述网格气压遮罩矩阵、所述第二时间编码信息及所述第二气象集合预报数据进行臭氧集合预报，得到所述目标网格的集合臭氧预报数据； 所述利用预训练的臭氧浓度生成模型对所述平滑浓度矩阵、所述网格观测点遮罩矩阵、所述网格气压遮罩矩阵、所述第一时间编码信息及所述第一气象集合预报数据进行臭氧浓度生成，得到所述目标网格的臭氧浓度预测集合，包括： 将所述平滑浓度矩阵、所述网格观测点遮罩矩阵、所述网格气压遮罩矩阵及所述第一气象集合预报数据进行特征融合，得到目标融合特征； 基于所述臭氧浓度生成模型和所述目标融合特征确定扩散步数； 获取噪声数据，并基于所述扩散步数将所述噪声数据逐步扩散至所述臭氧浓度生成模型中，得到目标含噪特征图； 对所述目标含噪特征图和所述第一时间编码信息进行卷积处理，得到卷积含噪特征图； 基于所述扩散步数对所述目标含噪特征图和所述卷积含噪特征图进行逐步去噪处理，得到所述目标网格的所述臭氧浓度预测集合。

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