基于深度学习融合的海洋水文气象数据的融合处理方法

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于深度学习融合的海洋水文气象数据的融合处理方法，包括以下步骤：S1，数据采集：通过分布式海洋监测网络对海洋水文气象数据进行监测；S2，区域协同融合网络构建；S3，时空一致性优化：引入多尺度时空注意力机制，捕捉数据中同时存在的局部短期变化和全局长期趋势，动态调节不同时间尺度的权重；结合海洋物理特性作为约束条件对数据融合结果进行优化，海洋物理特性包括潮汐以及洋流周期性规律。本发明，通过引入多尺度时空注意力机制，在全局融合数据的基础上实现了对短期动态变化和长期趋势的精准捕捉，通过动态时间窗口调整机制，能够适应不同时间尺度的变化特性。