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龙图腾网恭喜北京英特利为环境科技有限公司申请的专利一种小型流域水文产流与污染负荷短期预测精细化方法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：CN119558549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510131585.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种小型流域水文产流与污染负荷短期预测精细化方法是由马文静;王巧云;任婷玉;邹锐设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小型流域水文产流与污染负荷短期预测精细化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小型流域水文产流与污染负荷短期预测精细化方法，包括如下步骤：构建建模数据集，构造小流域基础底座模型，分别依据土地利用类型、农作物种植结构和库塘湿地分布数据细化分割水文响应单元，筛选出最优选分割方案所对应的小流域基础底座模型，生成小流域深度底座模型；构建库塘湿地模拟模块；耦合小流域深度底座模型与库塘湿地模拟模块，形成小流域水文水质预警模型，并优化；滚动生成用于短期预测的热启动文件；构建未来短期气象增强预报模型；驱动小流域水文水质预警模型运行，滚动计算未来的水量与负荷产生量，输出水文水质结果；校准更新小流域水文水质预警模型。本发明显著提升小型流域水文水质预测的精度和时效性。

本发明授权一种小型流域水文产流与污染负荷短期预测精细化方法在权利要求书中公布了：1.一种小型流域水文产流与污染负荷短期预测精细化方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）收集研究区的静态数据和动态数据，并进行预处理，构建建模数据集；静态数据包括土壤数据、高程DEM数据、农作物数据、土地利用类型数据和库塘湿地分布数据，动态数据包括历史气象数据、历史水文水质监测数据和土壤墒情数据；（2）基于建模数据集，构造小流域基础底座模型；（3）分别依据土地利用类型、农作物种植结构和库塘湿地分布数据细化分割水文响应单元，生成不同的水文响应单元分割方案，针对每种分割方案运行小流域基础底座模型，记录分割前后的模拟结果，比较分割前后的模拟结果的差异；依次进行模型显著性、模型稳定性、模型物理参数和模型计算效率对比分析，筛选出最优选分割方案所对应的小流域基础底座模型，成为小流域深度底座模型；（4）构建库塘湿地模拟模块，进行库塘湿地的截留过程与降解过程的模拟计算，动态表征库塘湿地对小尺度流域微观水文水质过程的影响；（5）耦合小流域深度底座模型与库塘湿地模拟模块，形成小流域水文水质预警模型；利用小流域深度底座模型计算库塘湿地上游区域的产水量与负荷量，作为库塘湿地模拟模块的进水量与负荷，库塘湿地模拟模块计算库塘湿地的出水量与负荷，作为小流域深度底座模型的库塘湿地下游区域的进水量与负荷，再利用小流域深度底座模型计算流域最终的出水量与负荷；（6）将获取的历史水文水质监测数据分为训练数据集和验证数据集，将小流域水文水质预警模型的模型参数进行编码处理，基于历史水文水质监测数据的训练数据集，利用遗传算法逐步筛选出最优的模型参数组合；最后用历史水文水质监测数据的验证数据集进行验证，得到优化后的小流域水文水质预警模型；（7）基于小流域水文水质预警模型每日滚动输出的模拟结果和实时自动监测数据，运用数据同化算法每日滚动生成用于短期预测的热启动文件，为小流域水文水质预警模型提供动态调整的初始条件；（8）构建未来短期气象增强预报模型，将历史降雨预报数据与实测降雨数据之间的差异映射到未来气象预报的修正量，输出未来气象增强预报结果；（9）基于最新的热启动文件和未来气象增强预报结果构建气象边界条件，并驱动小流域水文水质预警模型的运行，滚动计算未来的水量与负荷产生量，输出水文水质结果，并可视化；（10）每天自动收集实际监测数据，对比小流域水文水质预警模型的输出结果与实际监测数据，计算误差率，若误差率超过预设的阈值，则触发自动校准模块，自动校准模块以小流域水文水质预警模型敏感参数作为关键决策变量，将误差指数设定为优化目标函数，通过遗传算法，优化得到误差最小的参数组合，对小流域水文水质预警模型进行参数更新，得到更新后的小流域水文水质预警模型，反馈至步骤（9）。

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