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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于决策树分析的湖库水体混合程度及缺氧区评估预测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：CN115953053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211579673.8，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于决策树分析的湖库水体混合程度及缺氧区评估预测方法是由李一平;陈宇;朱雅;魏尧;王璨;鲍航通;王楚尔设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于决策树分析的湖库水体混合程度及缺氧区评估预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于决策树分析的湖库水体混合程度及缺氧区评估预测方法，包括以下步骤：采集目标湖库的水体理化指标及湖库所在地气象因子基本信息；计算水体密度梯度并确定不同热分层时期水体各深度水体密度，评估湖库水体在不同热分层时期混合程度；计算水体缺氧指数并确定不同热分层时期水体缺氧区分布范围，评估湖库水体在不同热分层时期溶解氧分布状态；通过RStudio软件进行决策树代码编写将气象因子与湖库混合层深度及缺氧区进行耦合，分析数值变化评估及发生概率与预测预报。本方法可以系统的评价湖库水体混合程度、缺氧区分布范围数值变化及发生概率并预测预报，为湖库水体水动力改善和水体热分层而导致水质恶化治理提供依据应对参考指标。

本发明授权一种基于决策树分析的湖库水体混合程度及缺氧区评估预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于决策树分析的湖库水体混合程度及缺氧区评估预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集目标湖库的水体理化指标及湖库所在地气象因子基本信息； S2、基于目标湖库的理化指标信息，计算水体密度梯度并确定不同热分层时期水体各深度水体密度，评估湖库水体在不同热分层时期混合程度； S3、基于目标湖库的理化指标信息，计算水体缺氧指数并确定不同热分层时期水体缺氧区分布范围，评估湖库水体在不同热分层时期溶解氧分布状态； S4、通过RStudio软件进行决策树代码编写将气象因子与湖库混合层深度及缺氧区进行耦合，进而分析数值变化评估及发生概率与预测预报； S2具体采用如下方法进行评估： 式中，ρi是湖库水体不同深度处的密度，单位为kgm3；Ti是湖库水体不同深度处的温度，单位为℃；由各水深处的Ti便可求出此处的ρi，从而得到密度梯度，δmin结合实际监测数据及当地气候状况选取，单位为kgm3m；Zi是第i层对应水深；Ze是混合层深度，单位为m； 通过水体混合层深度，包括水体密度、水体密度梯度确定，若水体内部存在密度梯度突变区，则水体存在热分层现象，水体混合程度差；混合层深度越大水体混合程度越好，混合层深度越小水体混合程度越差，当混合层深度接近水深最大值时，水体处于完全混合状态； S3具体采用如下方法进行评估： 式中，Hanoxic为某监测垂线中溶解氧浓度低于XmgL的水深，m；Hw为监测点位的总水深，m； 水体缺氧区由缺氧指数进行衡量，当AI＝0时，水体内无缺氧区；当AI0时，水体内存在缺氧区；同时可以根据AI指数的大小来对水体缺氧程度进行比较，AI指数越高说明水体缺氧程度越严重。

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