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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于多种水环境指标优化融合的河口藻华风险评估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：CN119863036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510341296.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于多种水环境指标优化融合的河口藻华风险评估方法是由徐志豪;刘育良;范文杰;杨志峰;杨盼;张思波设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多种水环境指标优化融合的河口藻华风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于多种水环境指标优化融合的河口藻华风险评估方法，包括：首先确定目标河口区域的各种水环境关键指标的反演算法，然后根据目标河口区域的水环境特性，结合目标河口区域的历史藻华事件、地方标准和优势藻类生长特性，分别确定各种水环境关键指标对藻华的影响函数，并以此建立多种水环境关键指标融合的藻华风险评估模型，接着使用各种水环境关键指标的反演算法对目标河口区域在发生藻华事件时的各种水环境关键指标进行反演，并基于反演结果使用遗传算法对藻华风险评估模型进行结构形式与权重参数优化，得到目标藻华风险评估模型，进而基于该模型对目标河口区域进行藻华风险的精确评估，有效地提高藻华风险评估效果。

本发明授权基于多种水环境指标优化融合的河口藻华风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多种水环境指标优化融合的河口藻华风险评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标河口区域的历史遥感影像数据； 对所述历史遥感影像数据进行预处理，得到所述目标河口区域的历史水体遥感影像数据； 针对所述目标河口区域影响藻华的任意一种水环境关键指标，若所述水环境关键指标存在已知的反演算法，则获取所述水环境关键指标的反演算法，否则，根据所述历史水体遥感影像数据及其对应的所述水环境关键指标的历史实测数据进行反演，得到所述水环境关键指标的反演算法； 根据所述目标河口区域的水环境特性，结合所述目标河口区域的历史藻华事件、地方标准和优势藻类生长特性，分别确定各种水环境关键指标对藻华的影响函数； 根据各种水环境关键指标对藻华的影响函数，建立多种水环境关键指标融合的藻华风险评估模型； 使用各种水环境关键指标的反演算法对所述目标河口区域在发生藻华事件时的各种水环境关键指标进行反演，并基于反演结果使用遗传算法对所述藻华风险评估模型进行结构形式与权重参数优化，得到目标藻华风险评估模型；其中，优化时采用的目标函数是利用藻华事件的面积构建的，用于量化预测藻华面积与实际观测面积之间的误差，也即遗传算法的优化目标是预测藻华面积与实测藻华面积之间的误差最小化； 使用所述目标藻华风险评估模型对所述目标河口区域进行藻华风险评估； 所述水环境关键指标分别为叶绿素-a浓度、溶解无机氮浓度、溶解无机磷浓度、水面温度、盐度； 所述叶绿素-a浓度对藻华的影响函数通过以下步骤确定： 采用所述目标河口区域的地方标准轻度藻华时的最小叶绿素-a浓度作为影响函数最大值，所述目标河口区域无藻华时的最大叶绿素-a浓度作为影响函数最小值，并采用线性插值法，把影响函数值定义在[0,1]之间，从而得到叶绿素-a浓度对藻华的影响函数；具体如以下公式所示： Ci＝c2×C+c3Cmin≤C≤Cmax Ci＝1CCmax Ci＝0CCmin 式中，C为叶绿素-a浓度；Ci为叶绿素-a浓度对藻华的影响函数值；Cmin为目标河口区域的地方标准轻度藻华时的最小叶绿素-a浓度；Cmax为目标河口区域无藻华时的最大叶绿素-a浓度；c2、c3为待定常数； 所述溶解无机氮浓度对藻华的影响函数通过以下步骤确定： 采用所述目标河口区域在典型藻华事件时的溶解无机氮浓度的平均值作为影响函数最小值，所述目标河口区域在典型藻华事件时的溶解无机氮浓度的最大值作为影响函数最大值，并采用线性插值法，把影响函数值定义在[0,1]之间，从而得到溶解无机氮浓度对藻华的影响函数；具体如以下公式所示： Di＝d3×D+d4Davg≤D≤Dmax Di＝1DDmax Di＝0DDavg 式中，D为溶解无机氮浓度；Di为溶解无机氮浓度对藻华的影响函数值；Davg为目标河口区域在典型藻华事件时的溶解无机氮浓度的平均值；Dmax为目标河口区域在典型藻华事件时的溶解无机氮浓度的最大值；d3、d4为待定常数； 所述溶解无机磷浓度对藻华的影响函数通过以下步骤确定： 采用所述目标河口区域在典型藻华事件时的溶解无机磷浓度的平均值作为影响函数最小值，所述目标河口区域在典型藻华事件时的溶解无机磷浓度的最大值作为影响函数最大值，并采用线性插值法，把影响函数值定义在[0,1]之间，从而得到溶解无机磷浓度对藻华的影响函数；具体如以下公式所示： Pi＝p1×P+p2Pavg≤P≤Pmax Pi＝1PPmax Pi＝0PPavg 式中，P为溶解无机磷浓度；Pi为溶解无机磷浓度对藻华的影响函数值；Pavg为目标河口区域在典型藻华事件时的溶解无机磷浓度的平均值；Pmax为目标河口区域在典型藻华事件时的溶解无机磷浓度的最大值；p1、p2为待定常数； 所述水面温度对藻华的影响函数通过以下步骤确定： 根据所述目标河口区域在过去发生藻华事件时水体中的优势藻类在不同水面温度的生长速率，拟合出优势藻类的生长曲线，并对生长曲线归一化，从而得到水面温度对藻华的影响函数；具体如以下公式所示： Ti＝0T0℃或T40℃ 式中，T为水面温度；Ti为水面温度对藻华的影响函数值；t1、t2为待定常数，通过多项式拟合优势藻类在不同水面温度的生长曲线得出； 所述盐度对藻华的影响函数通过以下步骤确定： 根据所述目标河口区域在过去发生藻华事件时水体中的优势藻类在不同盐度的生长速率，拟合出优势藻类的生长曲线，并对生长曲线归一化，从而得到盐度对藻华的影响函数；具体如以下公式所示： Si＝s5×S2+s6×S+s76PSU≤S15PSU Si＝s8×S+s915PSU≤S≤35PSU Si＝0S6PSU或S35PSU 式中，S为盐度；Si为盐度对藻华的影响函数值；s5、s6、s7、s8、s9为待定常数，通过多项式拟合优势藻类在不同盐度的生长曲线得出。

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