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龍圖騰網恭喜北京英特利為環境科技有限公司申請的專利一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119558549B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510131585.9，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法是由馬文靜;王巧云;任婷玉;鄒銳設計研發完成，并于2025-02-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，包括如下步驟：構建建模數據集，構造小流域基礎底座模型，分別依據土地利用類型、農作物種植結構和庫塘濕地分布數據細化分割水文響應單元，篩選出最優選分割方案所對應的小流域基礎底座模型，生成小流域深度底座模型；構建庫塘濕地模擬模塊；耦合小流域深度底座模型與庫塘濕地模擬模塊，形成小流域水文水質預警模型，并優化；滾動生成用于短期預測的熱啟動文件；構建未來短期氣象增強預報模型；驅動小流域水文水質預警模型運行，滾動計算未來的水量與負荷產生量，輸出水文水質結果；校準更新小流域水文水質預警模型。本發明顯著提升小型流域水文水質預測的精度和時效性。

本發明授權一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法在權利要求書中公布了：1.一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，包括如下步驟：（1）收集研究區的靜態數據和動態數據，并進行預處理，構建建模數據集；靜態數據包括土壤數據、高程DEM數據、農作物數據、土地利用類型數據和庫塘濕地分布數據，動態數據包括歷史氣象數據、歷史水文水質監測數據和土壤墑情數據；（2）基于建模數據集，構造小流域基礎底座模型；（3）分別依據土地利用類型、農作物種植結構和庫塘濕地分布數據細化分割水文響應單元，生成不同的水文響應單元分割方案，針對每種分割方案運行小流域基礎底座模型，記錄分割前后的模擬結果，比較分割前后的模擬結果的差異；依次進行模型顯著性、模型穩定性、模型物理參數和模型計算效率對比分析，篩選出最優選分割方案所對應的小流域基礎底座模型，成為小流域深度底座模型；（4）構建庫塘濕地模擬模塊，進行庫塘濕地的截留過程與降解過程的模擬計算，動態表征庫塘濕地對小尺度流域微觀水文水質過程的影響；（5）耦合小流域深度底座模型與庫塘濕地模擬模塊，形成小流域水文水質預警模型；利用小流域深度底座模型計算庫塘濕地上游區域的產水量與負荷量，作為庫塘濕地模擬模塊的進水量與負荷，庫塘濕地模擬模塊計算庫塘濕地的出水量與負荷，作為小流域深度底座模型的庫塘濕地下游區域的進水量與負荷，再利用小流域深度底座模型計算流域最終的出水量與負荷；（6）將獲取的歷史水文水質監測數據分為訓練數據集和驗證數據集，將小流域水文水質預警模型的模型參數進行編碼處理，基于歷史水文水質監測數據的訓練數據集，利用遺傳算法逐步篩選出最優的模型參數組合；最后用歷史水文水質監測數據的驗證數據集進行驗證，得到優化后的小流域水文水質預警模型；（7）基于小流域水文水質預警模型每日滾動輸出的模擬結果和實時自動監測數據，運用數據同化算法每日滾動生成用于短期預測的熱啟動文件，為小流域水文水質預警模型提供動態調整的初始條件；（8）構建未來短期氣象增強預報模型，將歷史降雨預報數據與實測降雨數據之間的差異映射到未來氣象預報的修正量，輸出未來氣象增強預報結果；（9）基于最新的熱啟動文件和未來氣象增強預報結果構建氣象邊界條件，并驅動小流域水文水質預警模型的運行，滾動計算未來的水量與負荷產生量，輸出水文水質結果，并可視化；（10）每天自動收集實際監測數據，對比小流域水文水質預警模型的輸出結果與實際監測數據，計算誤差率，若誤差率超過預設的閾值，則觸發自動校準模塊，自動校準模塊以小流域水文水質預警模型敏感參數作為關鍵決策變量，將誤差指數設定為優化目標函數，通過遺傳算法，優化得到誤差最小的參數組合，對小流域水文水質預警模型進行參數更新，得到更新后的小流域水文水質預警模型，反饋至步驟（9）。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京英特利為環境科技有限公司，其通訊地址為：100083 北京市海淀區花園東路30號花園飯店5號樓3層5310室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。