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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于野外监测和实时建模的洪水预报方法、装置及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：CN120805783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511264302.4，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于野外监测和实时建模的洪水预报方法、装置及设备是由田富强;童瑞;倪广恒设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于野外监测和实时建模的洪水预报方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及洪水预报技术领域，特别涉及一种基于野外监测和实时建模的洪水预报方法、装置及设备，其中，方法包括：采集目标区域的地形数据文件和地表数据文本，以构建亚米级DEM数字高程模型；获取目标区域的雷达实时基数据、雷达和地面降雨历史观测数据、亮温数据和地理坐标信息，以求解实际雷达实时基数据、阵雨短期预报数据、土壤水分数据，进而利用上述数据对预设水文模型进行运算，得到山洪沟流域分布式水文模型结果；根据亚米级DEM数字高程模型和山洪沟流域分布式水文模型结果建立水文‑水动力学耦合模型，以预报当前洪水状态和未来洪水状态。由此，解决了现有山区水文模型不能完全反映流域当前状态、水动力学模型的模拟误差大等问题。

本发明授权基于野外监测和实时建模的洪水预报方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于野外监测和实时建模的洪水预报方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标区域的地形数据文件和地表数据文本，并根据所述地形数据文件和所述地表数据文本构建亚米级DEM数字高程模型，其中，所述采集目标区域的地形数据文件和地表数据文本，包括： 控制搭载激光雷达的无人机在所述目标区域上执行预设航线和预设飞行次数，以得到轨迹数据集； 对所述轨迹数据集进行轨迹解算和点云解算，以得到航带图； 对所述航带图对进行数据滤波，以生成所述地形数据文件和所述地表数据文本； 获取所述目标区域的雷达实时基数据、雷达和地面降雨历史观测数据，并根据所述雷达实时基数据、所述雷达和地面降雨历史观测数据求解实际雷达实时基数据和阵雨短期预报数据，包括： 获取所述目标区域的雷达实时基数据、雷达和地面降雨历史观测数据、历史多源气象数据； 根据所述雷达实时基数据与所述地形数据文件确定混合仰角数据； 对所述混合仰角数据进行雷达质量控制，以得到分辨率组网拼图； 利用所述雷达和地面降雨历史观测数据对预先构建的基于多层感知器的雷达降雨反演模型进行训练，得到训练后的雷达降雨反演模型； 将所述分辨率组网拼图输入至所述训练后的雷达降雨反演模型中，以反演当前时刻降雨强度，并根据所述当前时刻降雨强度对所述雷达实时基数据进行修正，得到实际雷达实时基数据； 利用预先构建的基于自编码器的雷达降雨场降尺度模型将所述分辨率组网拼图转换为低分辨率组网拼图； 利用所述历史多源气象数据、所述雷达和地面降雨历史观测数据对预先构建的深度时空表征增强的山区降雨短临预报模型进行训练，得到训练后的山区降雨短临预报模型； 将所述低分辨率组网拼图输入至所述训练后的山区降雨短临预报模型中，以预测未来降雨强度，并将所述未来降雨强度作为所述阵雨短期预报数据； 采集所述目标区域的亮温数据和地理坐标信息，以根据所述亮温数据和所述地理坐标信息求解土壤水分数据，包括： 利用搭载微波辐射计的无人机采集所述目标区域的亮温数据和地理坐标信息； 根据所述地理坐标信息向预先构建的辅助数据库中提取辅助参数数据； 将所述辅助参数数据、所述亮温数据输入至预先构建的土壤水分反演模型中，以生成所述土壤水分数据； 向所述地形数据文件中提取自然子流域、河网和几何参数，并向所述自然子流域中嵌入预设产流模块，得到新自然子流域，向所述河网中嵌入预设汇流模块，得到新河网，根据所述新自然子流域、所述新河网和所述几何参数构建初始水文模型； 利用所述实际雷达实时基数据、所述阵雨短期预报数据和所述土壤水分数据对所述初始水文模型进行运算，以得到山洪沟流域分布式水文模型结果； 根据所述亚米级DEM数字高程模型和所述山洪沟流域分布式水文模型结果建立水文-水动力学耦合模型，包括： 根据所述亚米级DEM数字高程模型构建所述目标区域的山洪沟二维精细化地形模型； 提取所述山洪沟三维精细化地形模型中的地形数据、水文数据和水动力数据； 基于CPU和GPU异构并行加速算法，根据所述地形数据、所述水文数据和所述水动力数据构建水文水动力学模型； 将所述水文水动力学模型和所述山洪沟流域分布式水文模型结果进行耦合，以得到所述水文-水动力学耦合模型； 根据所述水文-水动力学耦合模型预报所述目标区域的当前洪水状态和未来洪水状态。

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