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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种径流再分析数据模拟精度影响要素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：CN119557850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411705010.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种径流再分析数据模拟精度影响要素评估方法及系统是由赵铜铁钢;丁新军;张树鹏;张树磊;涂铜壁;蔡华阳;刘智勇设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种径流再分析数据模拟精度影响要素评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水文分析技术领域，提出一种径流再分析数据模拟精度影响要素评估方法及系统，其中包括以下步骤：获取径流再分析数据、观测径流数据和目标流域属性，并基于克林‑古普塔效率系数对所述径流再分析数据进行模拟效果评估；构建随机森林回归模型；其中，所述随机森林回归模型根据径流再分析数据的模拟效果评估结果和目标流域属性的特征构建非线性关系，通过递归消除方法提取流域属性重要特征，得到径流再分析数据模拟精度影响要素；利用可解释机器学习方法对所述随机森林回归模型进行解释，得到径流再分析数据模拟精度影响要素评估结果。

本发明授权一种径流再分析数据模拟精度影响要素评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种径流再分析数据模拟精度影响要素评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取径流再分析数据、观测径流数据和目标流域属性，并基于克林-古普塔效率系数对所述径流再分析数据进行模拟效果评估； 所述基于克林-古普塔效率系数对所述径流再分析数据进行模拟效果评估，包括以下步骤： 根据水文站点的经纬度坐标，提取得到各个站点的径流再分析模拟数据； 计算观测径流数据与径流再分析模拟数据之间的相关性、径流再分析数据的平均误差及变异误差，进一步用于计算克林-古普塔效率系数KGE；其表达式为： 其中，为皮尔逊线性相关系数，表示观测径流数据与径流再分析数据之间的相关性；为平均误差，用于量化径流再分析数据模拟水量平衡的能力；为变异误差，用于量化径流再分析数据复现实测径流变率的能力；表示t时刻的径流再分析数据，表示t时刻的观测径流数据；表示径流再分析数据平均值，表示观测径流数据平均值；表示径流再分析数据标准差，表示观测径流数据标准差； 构建随机森林回归模型；其中，所述随机森林回归模型根据径流再分析数据的模拟效果评估结果和目标流域属性的特征构建非线性关系，通过递归消除方法提取流域属性重要特征，得到径流再分析数据模拟精度影响要素； 所述构建随机森林回归模型，包括以下步骤： 从目标流域属性中筛选预测因子； 将径流再分析数据模拟效果评估结果作为因变量，将归一化后的预测因子作为预测变量，构建随机森林回归模型； 计算每个预测因子的重要性分数，并通过递归消除方法选取影响模型预测准确性的预测因子作为流域属性重要特征； 利用可解释机器学习方法对所述随机森林回归模型进行解释，得到径流再分析数据模拟精度影响要素评估结果；所述利用可解释机器学习方法对所述随机森林回归模型进行解释，包括以下步骤： 计算所述随机森林回归模型中选取的重要特征的SHAP值； 根据SHAP值的大小进行降序排序，得到各重要特征的重要性排序； 利用部分依赖图将所述重要特征对克林-古普塔效率系数的SHAP重要性进行可视化，并通过散点参数回归拟合图中的非线性趋势，得到径流再分析数据模拟精度影响要素评估结果； 所述方法还包括： 对各重要特征的SHAP值应用自组织映射聚类，用轮廓系数确定聚类数，得到驱动因素的空间分布图，并作为径流再分析数据模拟精度影响要素评估结果输出。

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