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龙图腾网获悉泰山学院申请的专利一种涡旋-上升流协同调控叶绿素-a浓度变异性的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：CN120894706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511394034.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种涡旋-上升流协同调控叶绿素-a浓度变异性的方法是由杨萌萌;房桦;钱艺设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种涡旋-上升流协同调控叶绿素-a浓度变异性的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种涡旋‑上升流协同调控叶绿素‑a浓度变异性的方法，涉及海洋遥感与环境监测技术领域，获取多源卫星与再分析数据集，构建平稳时间序列；识别叶绿素‑a浓度、海表温度和海面高度异常中的主导变异周期，提取月度异常值序列；对海面高度异常应用复经验正交函数分析，提取其主导空间变异模态，识别涡旋分布位置与形态；按涡旋类型与季节分类筛选目标涡旋，对叶绿素‑a浓度进行归一化处理并对齐至涡旋中心，分析涡旋与叶绿素‑a浓度的空间响应关系；结合表层叶绿素‑a浓度与海面高度异常以及垂向Argo浮标数据，绘制密度时间‑深度剖面图与CHL‑SLA复合图，分析涡旋‑上升流对叶绿素‑a水平分布的影响机制。

本发明授权一种涡旋-上升流协同调控叶绿素-a浓度变异性的方法在权利要求书中公布了：1.一种涡旋-上升流协同调控叶绿素-a浓度变异性的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取多源卫星与再分析数据集，包括叶绿素-a浓度、海表温度、海面高度异常、风速及Argo浮标数据，对叶绿素-a浓度、海表温度和海面高度异常的每日数据进行时间融合，生成月平均数据，构建平稳时间序列； 2对所述平稳时间序列进行连续小波变换，识别叶绿素-a浓度、海表温度和海面高度异常中的主导变异周期，利用多重季节-趋势分解方法分离长期趋势、季节周期与残差成分，提取月度异常值序列； 3对海面高度异常应用复经验正交函数分析，提取其主导空间变异模态，识别涡旋分布位置与形态； 复经验正交函数分析同时解析海面高度异常变化的幅值与相位信息，并识别中尺度涡旋结构； 识别中尺度气旋与反气旋涡旋结构时，通过计算海面高度异常的梯度与Hessian矩阵判定涡旋中心及极性，通过寻找最大闭合等值线确定涡旋边界，计算涡旋的等效半径； 通过海面高度异常等值线识别气旋和反气旋，并提取涡旋极性、中心位置和半径，包括如下步骤： ①极性判断： ； 表示涡旋中心点的SLA标量场，表示局部极值，H表示Hessian矩阵，detH表示行列式； 极性判断：当H的迹trH0时，局部极大，为反气旋；当H的迹trH0时，局部极小，为气旋； ②构建闭合等值线： 设S为鞍点集合，鞍点s为边界等值线的极值，；为与涡旋中心点连通的相关鞍点s的SLA标量场； 反气旋中心的边界等值为：； 气旋中心的边界等值为：； 涡旋边界为闭合等值线： ； 为内部连通域，表示边界等值，为闭合等值线上的点的SLA标量场； ③计算涡旋中心点： ； ④计算闭合域面积A与周长L： ，； 其中，a表示内部连通域的面积元，表示闭合等值线上的单位长度； 使用等面积半径作为涡旋半径： ； 4按涡旋类型与季节分类筛选目标涡旋，对叶绿素-a浓度进行归一化处理并对齐至涡旋中心，分析涡旋与叶绿素-a浓度的空间响应关系； 5结合表层叶绿素-a浓度与海面高度异常以及垂向Argo浮标数据，绘制密度时间-深度剖面图与CHL-SLA复合图，分析涡旋-上升流对叶绿素-a水平分布的影响机制。

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