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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于水热异常特征的干旱影响预测方法及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：CN119577641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411632232.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于水热异常特征的干旱影响预测方法及系统是由刘懿;张林齐;杨子锐;任立良;李一平;卫林勇;史锐光;张欣雨设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于水热异常特征的干旱影响预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于水热异常特征的干旱影响预测方法及系统，该方法包括：提取计算研究区域气象数据的时间序列，并对降水量和蒸散发量进行标准化处理；计算土壤含水量分位数识别干旱，完成干旱时段划分，获得水热异常特征值与干旱形成速率；构建土壤水恢复力指数；使用随机森林模拟干旱速率；对干旱影响进行评估。本发明能够提高对骤发干旱事件的发生与影响预估的精确度。

本发明授权一种基于水热异常特征的干旱影响预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于水热异常特征的干旱影响预测方法，其特征在于，该方法包括：根据气象数据的时间序列，计算平均降水量、蒸散发量和平均土壤含水量，对平均降水量、蒸散发量进行标准化，得到标准化后的平均降水量和蒸散发量，对平均土壤含水量转换为分位数值，得到平均土壤含水量分位数；根据平均土壤含水量分位数识别干旱事件，针对各干旱事件，根据标准化后的平均降水量和蒸散发量，计算水热异常特征与干旱形成速率；根据平均土壤含水量分位数计算土壤水恢复力指数，通过自然断点法划分土壤水恢复力指数的等级；根据水热异常特征和干旱形成速率，训练随机森林模型得到干旱预测模型；根据水热异常特征，使用训练好的干旱预测模型，得到干旱形成速率预测值，并根据干旱形成速率预测值计算对应的土壤水恢复力指数预测值；根据土壤水恢复力指数预测值、预测前的土壤水恢复力指数和土壤水恢复力指数的等级，判断未来干旱影响； 计算水热异常特征包括：在干旱初始时段下，计算标准化降水负异常累积值∑SP、标准化蒸散发量正异常累积值∑SE、降水负异常历时ΣTP与蒸散发量正异常历时ΣTE；土壤水含水量分位数第一次下降至设定阈值时为干旱开始时刻T0，干旱开始时刻T0之前的若干周至干旱开始时刻T0定义为干旱初始时段； 负异常指异常值小于0的状态，正异常指异常值大于0的状态，标准化降水负异常累积值∑SP与标准化蒸散发量正异常累积值∑SE分别为降水负异常和蒸散发正异常标准化值的累和；异常历时指表现出异常状态的历时总和。

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