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龙图腾网获悉北京新宏高科信息技术有限公司;珠海光恒科技有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的低空航空气象服务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：CN120874001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510986898.2，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权一种基于多源数据融合的低空航空气象服务方法及系统是由时新德;赵德平;任丽颖;汪烨;韩增良;张一松;邹永乐;周乐松设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的低空航空气象服务方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及多源数据融合领域，尤其涉及一种基于多源数据融合的低空航空气象服务方法及系统，该方法包括：将存储的气象数据通过STGNN和LSTM网络架构，进行嵌入气压梯度门控的气象预测，以生成预测气象特征；将存储的站点风场数据、高程地理图像和预测气象特征通过进行风场气象分解、气象动力计算和湍流建模，以生成预测风速场；将所述预测风速场显示于所述高程地理图像上，以生成全低空空域风速标注图。本发明通过STGNN和LSTM，捕捉气象数据的长时序依赖关系和空间关联性，将小波分解、气温差浮力原理、湍流生成规律嵌入神经网络，避免了物理矛盾，更精准刻画地形的湍流强度分布规律，为可视化的低空航空气象服务提供依据。

本发明授权一种基于多源数据融合的低空航空气象服务方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的低空航空气象服务方法，其特征在于，包括： 将存储的气象数据通过基于STGNN和LSTM网络架构的气象时序预测模型，进行嵌入气压梯度门控的气象预测，以生成预测气象特征； 将存储的站点风场数据、高程地理图像和所述预测气象特征通过气象物理引导模型，进行风场气象分解、气象动力计算和湍流建模，以生成预测风速场，其中，风场气象分解用于对所述站点风场数据进行小波分解，基于气温差浮力原理进行气象动力计算，湍流建模基于纳维斯托克斯流体方程进行神经网络建模原理构建； 将所述预测风速场显示于所述高程地理图像上，以生成全低空空域风速标注图； 生成预测风速场的过程包括： 将所述站点风场数据进行基于可学习小波变换的风场气象分解，以生成低频的风向分量和高频的湍流分量； 将所述湍流分量和所述预测气象特征进行拟合湍流建模，以生成湍流预测值； 将气温数据基于阿基米德气温差浮力原理计算日周期的热力浮力预测值； 将所述热力浮力预测值和基于高程地理图像得出的山谷高度梯度、海岸线长度和城市热岛梯度值进行加权计算生成预测热风值； 将所述湍流预测值、所述风向分量和所述预测热风值相加，以生成所述预测风速场； 其中，所述气象数据包括所述气温数据。

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