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龙图腾网获悉上海市农业科学院申请的专利一种农田尾水污染负荷解析评价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：CN120338527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510837363.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种农田尾水污染负荷解析评价方法是由乔红霞;刘福兴;付子轼;王俊力设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农田尾水污染负荷解析评价方法在说明书摘要公布了：本发明属于农田尾水污染负荷解析评价技术领域，尤其是一种农田尾水污染负荷解析评价方法，针对现有的监测评估方法在监测点布局、指标覆盖、数据处理和分析深度等方面存在显著不足，无法满足精准、动态的农田尾水污染负荷解析与评估需求，难以有效支撑污染防控决策的问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1:对农田信息数据进行多源采集，并进行融合处理；S2:根据农田信息设置设立固定与移动采样单元；S3:对农田尾水进行样本采集，本发明综合考虑了农田基本信息、农业生产活动数据、气象数据以及水质监测数据等多源数据，通过数据预处理和融合技术，实现了对农田尾水污染负荷的全面、精准量化和评价。

本发明授权一种农田尾水污染负荷解析评价方法在权利要求书中公布了：1.一种农田尾水污染负荷解析评价方法，其特征在于：包括以下步骤： S1:对农田信息数据进行多源采集，并进行融合处理； S2:根据农田信息设置设立固定采样单元与移动采样单元； S3:对农田尾水进行样本采集，并对采集样本进行多维度检测； S4:对检测数据处理，并对检测结果进行多模态解析，多元统计分析运用主成分分析提取主要污染因子，聚类分析识别污染源类型，因子分析确定污染源贡献率，机器学习算法通过随机森林筛选关键特征变量，建立XGBoost预测模型，模拟污染负荷时空变化趋势，水文模型选用SWAT和MikeShe模型，结合农田地形与土壤属性模拟尾水流动与污染物迁移转化过程，基于上述分析构建农田尾水污染负荷的动态时空数据库，存储多源异构数据，并运用NoSQL数据库技术实现高效存储与快速查询； XGBoost通过梯度提升构建集成模型，假设第t次迭代的模型为： 目标函数为： 其中，：第t次迭代的模型，代表第t次迭代时添加的树模型，用于拟合并修正前一轮模型的残差；：第t次迭代的模型对输入样本x的预测值，即树模型在输入x时的输出结果；：表示第t次迭代时的整个集成模型的预测值，由前一轮模型和本次添加的树模型共同构成，：损失函数，衡量模型预测值与真实值之间的差异；表示第t次迭代时的目标函数；正则化项Ω定义为： 其中，γ是树的复杂度参数，T是叶子节点数，λ是正则化参数，w是叶子节点的权重； SWAT模型用于模拟农田尾水流动与污染物迁移转化过程，其核心方程包括水量平衡方程： 其中：ΔS：土壤水存储变化量；P：降水；Q：地表径流；E：蒸发；T：蒸腾；Wgw：地下水流出； 污染物负载计算公式： 其中：H：水文响应单元HRU的数量；：第h个HRU地表流失污染物量；：第h个HRU的壤中流失污染物量；计算污染物负载L的目的：以量化污染负荷为风险评估和防控提供依据； 污染物负载在每个HRU中进一步由以下公式计算： 其中：和：分别为第h个HRU的地表径流量和壤中径流量；：第h个HRU的面积；和：分别为第h个HRU的地表和壤中污染物浓度； MikeShe模型基于有限差分法模拟水流和污染物传输过程，其基本方程为圣维南方程组： 其中：A：过水断面面积；Q：流量；t：时间；x：空间坐标；h：水深；g：重力加速度；Sf：摩擦坡降；τ：剪切应力；ρ：水的密度；：流入流量；：流出流量；：断面流量； 污染物传输方程为： 其中：C：污染物浓度；D：扩散系数；S：源汇项； S5:根据解析结果，构建生态风险评估模型； S6:根据解析与评估结果，制定精准的尾水污染防控策略； S7:构建实时监测体系，跟踪防控效果； S8:对防控措施实施效果进行全面评估，结合反馈优化形成持续改进机制。

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