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龙图腾网获悉四川省生态环境科学研究院申请的专利气候变化下的流域水文评估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：CN119990745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510038209.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权气候变化下的流域水文评估方法及系统是由倪蔚佳;刘源月;郑歆蕾;吕晓彤;武斌;刘虹;荣思睿;罗薇;赵心玥设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本气候变化下的流域水文评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水文评估与环境科学技术领域，尤其涉及气候变化下的流域水文评估方法及系统，其方法包括：采集多源异构数据并通过多模态融合生成融合特征数据和因果路径数据；基于强化学习优化流域水文网络结构，利用增强型水文模型进行径流模拟并生成优化后的径流预测数据；结合径流预测数据和游程理论提取干旱特征数据，通过路径约束型生成对抗网络生成描述极端情景的情景数据；基于情景数据构建干旱特征的动态联合分布模型，并开展多情景风险评估。本发明实现了复杂气候情景下流域干旱特征的精准建模和风险量化，显著提高了水文评估的精度和适用性，为流域水资源管理提供了科学依据。

本发明授权气候变化下的流域水文评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种气候变化下的流域水文评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集气象数据、地理数据、地下水动态数据、植被覆盖动态数据和社会用水行为数据，对采集的数据进行清洗、标准化处理，并通过多模态融合模型生成融合特征数据和因果路径数据，所述因果路径数据反映气象、水文和生态变量之间的因果关系及动态关联； 基于融合特征数据和因果路径数据，构建流域水文网络的有向图结构，结合强化学习优化有向图中节点和边权重，生成优化后的流域水文网络数据，并输入增强型水文模型进行径流模拟，通过动态调整模型参数，对径流模拟结果进行校正，生成优化后的径流预测数据； 构建流域水文网络的有向图结构的步骤包括：将因果路径数据中的气象变量、水文变量和生态变量定义为网络节点；通过强化学习智能体调整网络中边的权重以优化节点间的联系强度；输出优化后的流域水文网络数据，用于后续径流模拟； 基于优化后的径流预测数据，通过标准化径流指数量化干旱烈度和干旱历时，结合游程理论提取干旱事件特征，生成干旱特征数据，并结合干旱特征数据和优化后的径流预测数据，通过路径约束型生成对抗网络生成描述极端情景的情景数据； 通过路径约束型生成对抗网络生成情景数据的步骤包括：生成器结合流域水文网络的节点和边权重生成符合约束的极端情景数据；判别器通过最优传输理论对生成情景数据的可信度进行验证，确保情景数据的物理一致性； 基于情景数据，构建干旱特征的动态联合分布模型，结合动态联合分布模型对情景数据进行多情景风险评估，基于评估结果生成用于评估干旱特征和流域内水文状况综合响应的流域水文评估数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省生态环境科学研究院，其通讯地址为：610046 四川省成都市人民南路四段18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。