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龙图腾网获悉南阳师范学院申请的专利一种基于分布式水文模型的水质水量联合调度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：CN120634142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510742829.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于分布式水文模型的水质水量联合调度方法是由李玉英;李奕璇;徐梦珍;沈东亮;张学治;王荣欣;辛小康;李全宏;王富强;孙卫玲;付嵩涵;丁士明;王大洋;刘韩;王家鸣;马霄航;张红璐;崔岚博设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式水文模型的水质水量联合调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水环境治理技术领域，尤其是涉及一种基于分布式水文模型的水质水量联合调度方法，其包括布设高精度监测设备采集多源数据、构建基础数据集、分析污染物时空分布特征与动态变化规律、设计多层神经网络模型进行训练优化，并生成水质预测结果及调度策略。本发明解决或至少减轻非点源污染模型在描述污染物迁移路径与机理方面的能力限制问题，提供一种基于分布式水文模型的水质水量联合调度方法。该方法通过融合多源数据和动态优化调控策略，实现对复杂水文条件下的污染物精准预测和高效治理。

本发明授权一种基于分布式水文模型的水质水量联合调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式水文模型的水质水量联合调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在目标流域内布设高精度监测设备，用于同步采集降雨量、径流量、污染物浓度及气象数据； S2、在初始阶段记录不同时间段内的水文边界条件、水质参数及空间分布数据，并构建基础数据集； S3、通过基础数据集中实验数据获取降雨强度对径流过程的时空分布特征； S4、基于实验数据通过小波变换将污染物浓度的时间序列信号分解为多尺度分量，提取反映污染物浓度随时间变化主要趋势的动态变化规律； S5、将时空分布特征与动态变化规律进行综合分析，设计多层神经网络模型，融合水文、气象和污染物浓度数据进行训练； S6、根据实际监测数据，采用自适应权重调整机制对多层神经网络模型进行迭代优化，形成预测模型，其中，所述自适应权重调整机制包括：计算输入数据的长期均值和短期波动，提取异常特征，并基于马尔科夫链判断是否需要更新模型权重，当异常特征系数大于设定阈值时触发模型权重调整； S7、将优化后的模型应用于水质预测，生成典型入库支流的时空分布图，并制定相应的调度策略；水质预测过程中，采用多源数据融合技术，将遥感影像气象数据和地面监测数据整合至模型输入层；预测结果以时空分布图形式输出，显示污染物浓度随时间和空间的变化趋势；调度策略制定过程中，根据预测结果识别高风险区域和时段，提出针对性的治理措施。

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