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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种融合光学气溶胶遥感图像与地面气象时间序列数据的多模态气象污染物预测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：CN121480877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511729525.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种融合光学气溶胶遥感图像与地面气象时间序列数据的多模态气象污染物预测方法及系统是由刘金铎;卢颐临;冀俊忠设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合光学气溶胶遥感图像与地面气象时间序列数据的多模态气象污染物预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于气候数据分析技术领域，公开了一种融合光学气溶胶遥感图像与地面气象时间序列数据的多模态气象污染物预测方法及系统，通过遥感卫星提供的气溶胶光学厚度时序影像，得到代表该区域大气气溶胶变化的时间序列特征，以及获取地面气象观测的时间序列数据；经STL分解，并经Transformer编码器，分别得到气溶胶模态与气象模态各自的深层表示；构建统一的多模态表示，得到每个气候变量的综合特征表示；通过最大化奖励函数，优化邻接矩阵，从而建立气候因果网络；采用长短期记忆网络对气候变量进行预测。本发明在因果建模与预测任务上表现出显著优势，大气因果发现及目标污染物变量预测任务中具备有效性和实用性。

本发明授权一种融合光学气溶胶遥感图像与地面气象时间序列数据的多模态气象污染物预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合光学气溶胶遥感图像与地面气象时间序列数据的多模态气象污染物预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取遥感卫星提供的气溶胶光学厚度时序影像，通过ROI分析，得到代表区域大气气溶胶变化的时间序列特征，以及获取地面气象观测的时间序列数据； 使用STL分解算法，分离出大气气溶胶变化的时间序列特征和地面气象观测的时间序列数据中混杂的多尺度特征，经Transformer编码器，分别得到气溶胶模态与气象模态各自的深层表示； 对所述气溶胶模态与所述气象模态进行对齐融合，构建统一的多模态表示，得到融合了气象信息的气溶胶模态更新表示，即每个气候变量的综合特征表示； 基于每个气候变量的综合特征表示，生成因果有向图的邻接矩阵，通过最大化奖励函数，优化所述邻接矩阵，从而建立气候因果网络；其中，构建邻接矩阵的方法包括： 通过计算每对变量之间存在因果边的概率，从而给出当前策略下的候选DAG结构，对于任意两个变量和，的计算公式为： ； 其中，、分别表示变量和的特征向量，、为可学习的权重矩阵，为可学习的参数向量，表示Sigmoid激活函数； 然后，定义环境的奖励函数为候选图的AIC评分及其稀疏惩罚： 设候选因果图为，共有个变量节点，第个节点的父集为，以对数似然的本地可分解思想，AIC写为： ； 其中，为在最大似然估计下的本地对数似然，为第个本地模型的参数个数； 为鼓励稀疏结构，引入范数惩罚，于是奖励函数为： ； 其中为邻接矩阵，表示有向边数，控制稀疏度； 基于所述气候因果网络，采用长短期记忆网络对气候变量进行预测，从而实现对未来污染物变量的预测。

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