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龙图腾网恭喜山东师范大学申请的专利一种基于时间尺度的海洋有害藻华复杂性分析方法与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：CN119338875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411896073.3，技术领域涉及：G06T7/48；该发明授权一种基于时间尺度的海洋有害藻华复杂性分析方法与系统是由王玉品;李晓迪;徐莹;张焕君设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间尺度的海洋有害藻华复杂性分析方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于时间尺度的海洋有害藻华复杂性分析方法与系统，涉及海洋有害藻华模拟的数据处理技术领域，针对的问题是：现有模拟预测中存在对非线性条件下藻类行为描述不足的问题，导致无法对海洋有害藻华进行准确的复杂特征分析，进而影响模拟和预测的稳定性和准确性。该方法通过构建时间尺度分数阶藻华模型，更准确地描述海洋环境中藻类生长的复杂性和动态性；利用对称指数和计盒维数等方法，对构建的分数阶集进行复杂性分析，基于模型的分析结果对有害藻华的发生时间、范围和强度进行模拟。本发明解决了对非线性条件下藻类行为描述不足的问题，实现了对海洋有害藻华进行准确的复杂特征分析和有效预测，提高了模拟和预测准确性。

本发明授权一种基于时间尺度的海洋有害藻华复杂性分析方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间尺度的海洋有害藻华复杂性分析方法，其特征在于，包括：获取海洋有害藻华监测数据，所述海洋有害藻华监测数据至少包括引发海洋有害藻华的浮游植物的生物量和营养盐的浓度；对所述海洋有害藻华监测数据进行预处理，得到预处理后的数据；将预处理后的数据输入至时间尺度分数阶藻华模型中，进行海洋有害藻华的复杂性分析；其中，海洋有害藻华的复杂性分析，具体过程为：将预处理后的数据输入至时间尺度分数阶藻华模型中，确定模型参数；根据模型参数，确定当前分数阶集；根据当前分数阶集，计算指标参数；将指标参数与时间尺度分数阶藻华模型的指标参数阈值范围进行比较，得到分数阶集复杂性分析结果；根据分数阶集复杂性分析结果，对海洋有害藻华进行模拟与预警；时间尺度分数阶藻华模型，构建过程具体为：基于营养-浮游植物种群演化模型，得到传统分数阶集的生成系统；基于传统分数阶集的生成系统和时间尺度，构建时间尺度分数阶藻华模型；引入时间尺度和分数阶参数，构建时间尺度分数阶藻华模型，公式为： ；其中，为海洋有害藻华状态变量，为阶Riemann-Liouville型分数阶q,h-差分算子，定义为： ，；参数表示为表征系统的记忆性，参数表示为表征系统的几何尺度，参数表示为表征系统的代数尺度，为次分数阶后跳算子，为次分数阶前跳算子，，而即为不小于的最小正整数。

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