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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于火灾气溶胶沉降过程对冰雪消融量化作用的人工智能算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：CN120745421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511136574.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于火灾气溶胶沉降过程对冰雪消融量化作用的人工智能算法是由王鑫;邢宇轩;金宏春设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于火灾气溶胶沉降过程对冰雪消融量化作用的人工智能算法在说明书摘要公布了：本发明属于计算技术领域，公开了一种基于火灾气溶胶沉降过程对冰雪消融量化作用的人工智能算法。本发明通过卫星观测和再分析数据获取目标区域的积雪特性、污染物排放、气象数据以及其他相关辅助变量；设计基于多模态时空Transformer架构的深度学习算法，利用团队收集的全球积雪中黑碳含量进行建模，构建积雪中黑碳反演算法；使用中分辨率卫星MODIS识别火灾事件，利用上述算法反演火灾气溶胶沉降导致的雪中黑碳含量；将能量‑温度指数模型与雪、冰、气溶胶辐射模型动态耦合，量化火灾气溶胶沉降导致的反照率降低对冰雪消融的作用。

本发明授权一种基于火灾气溶胶沉降过程对冰雪消融量化作用的人工智能算法在权利要求书中公布了：1.一种基于火灾气溶胶沉降过程对冰雪消融量化作用的人工智能算法，其特征在于，步骤如下： 1通过卫星观测数据和再分析数据获取目标区域的积雪特性、污染物排放、气象场数据以及辅助变量； 2设计基于多模态时空Transformer模型的人工智能算法，利用收集的积雪中黑碳含量进行建模，构建积雪中黑碳含量反演模型； 步骤2的具体实现过程如下： 以收集的积雪中黑碳含量为目标，将气溶胶光学厚度、地表反射率和污染物排放作为主要预测因子； 结合影响积雪中黑碳含量的特征变量，包括地表温度、每日积雪覆盖率、气象场数据、归一化植被指数、夜间灯光、海拔、坡度坡向及人口构建特征变量； 将上述特征变量输入多模态时空Transformer模型，构建积雪中黑碳含量反演模型； 采用时空交叉验证方法，通过空间分块和时间分段相结合的策略验证模型可靠性； 3使用中分辨率卫星MODIS识别火灾事件，利用基于多模态时空Transformer模型的人工智能算法反演火灾气溶胶沉降导致的积雪中黑碳含量； 4将能量-温度指数模型与雪、冰、气溶胶辐射模型动态耦合，量化火灾气溶胶沉降导致的反照率降低对冰雪消融的作用。

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