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龙图腾网获悉天津市水利科学研究院;天津市水务工程运行调度中心(天津市防汛物资管理中心);中国水利水电科学研究院申请的专利一种高密度建成区自动化降雨采样方法及装置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：CN121276015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511843061.9，技术领域涉及：G01N33/18；该发明授权一种高密度建成区自动化降雨采样方法及装置是由王松庆;常素云;刘曼;刘战友;赵英虎;孙甲岚;王哲;王焱霖;王琦;李匡;冯潇慧;李敏;李志诚;阚光远设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高密度建成区自动化降雨采样方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及降雨污染检测领域，具体为一种高密度建成区自动化降雨采样方法及装置；采集高密度建成区的地理信息参数、降雨动态参数；对获取的多源数据进行格式统一、时空对齐及归一化处理，构建标准化多维特征数据集；将标准化多维特征数据集输入污染风险预测模型，动态计算并输出降雨事件的污染风险等级以及关键污染阶段的时间窗口；并基于污染风险等级和时间窗口生成复合式动态采样策略；根据复合式动态采样策略，执行水样的采集、存储，并利用集成的水质传感器对所采集的水样进行初步分析，生成实测浓度数据；利用高密度建成区的地理信息参数，对生成的实测浓度数据进行加权补偿，计算出代表高密度建成区综合污染水平的等效污染浓度。

本发明授权一种高密度建成区自动化降雨采样方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种高密度建成区自动化降雨采样方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集表征高密度建成区内各地块单元静态空间异质性特征的地理信息参数，以及表征环境动态变化的降雨动态参数； S2.对获取的多源数据进行格式统一、时空对齐及归一化处理，构建得到标准化多维特征数据集； S3.将所述标准化多维特征数据集输入至预先基于历史监测数据训练构建的污染风险预测模型，动态计算并输出降雨事件的污染风险等级以及关键污染阶段的时间窗口；并基于所述污染风险等级和时间窗口生成复合式动态采样策略； 所述污染风险预测模型的构建过程包括：利用包含历史降雨事件多源数据及对应实际污染物浓度监测结果的历史监测数据，作为训练样本进行离线训练； 在实际应用中，将地下雨水管网拓扑网络、降雨前晴天累积时长、预测降雨强度峰值、预测降雨持续时间以及降雨前预设时间窗口内的平均交通流量，作为输入特征，通过内部的非线性映射关系，输出量化分类的污染风险等级；同时基于地下雨水管网预估的传输延迟时间，预测出首冲效应污染峰值出现的时间窗口，作为关键污染阶段的时间窗口； 在实际运行时，控制器将实时获取的动态参数输入该模型，模型则在毫秒级时间内输出一个具体的风险等级，包括高、中、低，以及一个预测的首冲效应时间窗口； 当所述模型输出的污染风险等级为高时，所生成的复合式动态采样策略具体为一种高频动态首冲捕捉策略：远程终端会根据预测的降雨开始时间，提前30至60分钟向现场采样装置发送预备指令，使其完成系统自检并进入待命状态；一旦装置的起泵传感器检测到初始径流形成，采样系统立即启动，并进入高频采样模式，以极短的时间间隔连续采集水样；与此同时，装置内置的高精度浊度或电导率传感器以秒级频率实时监测水质的快速变化，并将数据反馈给控制器；控制器持续计算水质参数的变化率，当该变化率由峰值正值转为负值并连续一段时间低于预设阈值时，结合关键污染阶段的时间窗口判定首冲效应污染峰值阶段结束，随即自动将采样频率降低至中等风险水平，实现对关键污染过程的精确捕捉并优化样品存储资源； S4.根据复合式动态采样策略，执行各地块单元的水样采集、存储，并利用集成的水质传感器对所采集的水样进行初步分析，生成实测浓度数据； S5.利用高密度建成区内各地块单元的地理信息参数，对生成的实测浓度数据进行加权补偿，计算出代表高密度建成区综合污染的等效污染浓度。

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天津市水利科学研究院;天津市水务工程运行调度中心(天津市防汛物资管理中心);中国水利水电科学研究院，其通讯地址为：300200 天津市河西区友谊路60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”。

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