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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利将河流物质通量时间降尺度的计算方法及装置、电子设备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：CN118747279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410752080.X，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权将河流物质通量时间降尺度的计算方法及装置、电子设备是由高伟;程浩;杜青平;张远;蔡宴朋设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本将河流物质通量时间降尺度的计算方法及装置、电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种将河流物质通量时间降尺度的计算方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：采集河流的水质数据、水文数据和气象数据；根据所述数据，计算河流物质日尺度通量并设为响应变量；根据所述日尺度通量累加计算月尺度通量，并与水文数据、气象数据组成模型的预测变量；根据所述响应变量和预测变量构建随机森林，计算预测变量特征重要性；根据所述预测变量特征重要性结果优选预测变量；根据所述优选后的预测变量重新训练随机森林模型，拟合日尺度物质通量，与响应变量值线性相关结果评定整体性能；将新的河流月尺度通量及水文数据、气象数据输入所述随机森林预测模型中，估算出河流物质日尺度通量的预测值，完成物质通量降尺度。

本发明授权将河流物质通量时间降尺度的计算方法及装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种将河流物质通量时间降尺度的计算方法，其特征在于，包括： 采集河流的水质数据、水文数据和气象数据； 基于所述水质数据和水文数据计算河流物质日尺度通量，将河流物质日尺度通量设为模型的响应变量； 基于所述日尺度通量计算月尺度通量，所述月尺度通量、水文数据及气象数据设置为模型的预测变量； 基于所述响应变量和预测变量，建立响应变量与预测变量随机森林模型； 基于所述随机森林模型中预测变量特征重要性结果优选预测变量； 基于优选的预测变量重新训练随机森林模型，将新预测变量输入到重新训练随机森林模型，将河流通量降尺度到日尺度； 其中，通过下式计算河流物质日尺度通量： ； 式中，L是河流物质日尺度通量，单位为kgd,C为监测断面的物质浓度，单位为mgL；Q为监测断面的径流量,单位为m3s； 基于所述日尺度通量计算月尺度通量，所述月尺度通量为日尺度通量通过累加以获得； 以日尺度通量为响应变量，以月尺度通量、日径流量、年积日、逐日降雨数据、前三日降雨积累量、前七日降雨积累量和逐日地表气温值作为预测变量，建立响应变量与预测变量随机森林模型； 基于所述随机森林模型中预测变量特征重要性结果优选预测变量；包括： 通过随机森林模型计算所述预测变量特征重要性，在随机森林模型中，每棵决策树的每个分裂节点都会根据该节点的基尼系数来评估特征的重要性，将所有决策树中相同特征的重要性累积并计算平均值，得到的平均值为称为基尼重要性也为该预测变量的特征重要性； 基于随机森林模型性能数据以及预测变量在随机森林中的重要性得分优选预测变量，提高随机森林模型预测能力； 基于优选的预测变量重新训练随机森林模型，得到降尺度模型和降尺度模型的性能，所述新预测变量包括新的需降尺度的月尺度通量，以及与月尺度通量对应的水文数据和气象数据，模型结果输出预测的日尺度通量。

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