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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种数据驱动的ENSO多变量三维场预测方法、设备和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：CN121580870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610105873.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种数据驱动的ENSO多变量三维场预测方法、设备和介质是由周路;张荣华设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的ENSO多变量三维场预测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据驱动的ENSO多变量三维场预测方法、设备和介质，属于人工智能气候预测技术领域，方法包括：获取设定时间段ENSO多变量三维场数据，采用ENSO智能预测模型滚动预测未来时间段的控制预报三维场数据；获取触发强ElNiño的若干正交扰动基模态；判断控制预报三维场数据中海温异常场是否超过设定阈值，若否，则输出控制预报三维场数据，若是，则构建扰动海温场，并以此预测未来时间段三维场数据得到集合预报，将集合预报与控制预报三维场数据输出。本发明将CNOP集合预报方法与ENSO智能预测模型结合，提高极端ENSO事件预测精度并克服现有技术中随机初始扰动不发展和集合成员离散度不足的问题。

本发明授权一种数据驱动的ENSO多变量三维场预测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的ENSO多变量三维场预测方法，其特征在于，包括： 获取起报时间及前序时段的ENSO多变量三维场数据，所述三维场数据包括：海表面纬向风应力异常场、经向风应力异常场以及海表面以内设定深度的海温异常场； 基于预处理后的多变量三维场数据，采用ENSO智能预测模型滚动预测未来时间段的控制预报三维场数据； 针对历史观测的若干强ElNiño事件，采用CNOP方法，获取触发强ElNiño的若干正交扰动基模态； 判断所述控制预报三维场数据中的海温异常场是否超过设定阈值，若未超过，则将控制预报三维场数据作为结果直接输出，若超过，则针对每一个正交扰动基模态，将其添加至起报时间的海温异常场中，得到扰动海温场，并基于扰动海温场预测未来时间段的三维场数据，以得到集合预报，将集合预报与控制预报三维场数据共同作为结果输出； 所述针对历史观测的若干强ElNiño事件，采用CNOP方法，获取触发强ElNiño的若干正交扰动基模态，具体包括： 步骤a：针对每一个历史观测的强ElNiño事件，从气候模式模拟结果中生成若干满足能量约束的初始海温扰动场； 步骤b：在当前扰动空间，采用ENSO智能预测模型分别对各初始海温扰动场进行预测，选择使目标函数值最大的前M个初始海温扰动场，放入扰动待选集合中； 步骤c：通过多次求均且淘汰最小值的方式，不断更新扰动待选集合，并对最后更新的扰动待选集合进行求均，得到当前扰动空间的正交扰动基模态后保存； 步骤d：判断保存的正交扰动基模态中扰动样本数是否达到设定数量，若达到，则停止，同时将保存的所有正交扰动基模态输出，若未达到，则利用施密特投影法扣除初始海温扰动场在正交扰动基模态上的投影，以更新扰动空间，并返回执行步骤b； 所述步骤d中，利用施密特投影法扣除初始海温扰动场在正交扰动基模态上的投影，具体为：采用下式更新初始海温扰动场： ； 其中，为第个初始海温扰动场在扰动空间次更新后的海温扰动场，为第个正交扰动基模态，表示和的内积，表示二范数。

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