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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利一种农村因旱人饮困难风险动态评估预警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：CN120875129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510912424.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种农村因旱人饮困难风险动态评估预警方法是由姜田亮;屈艳萍;张学君;王兴旺;王燕云;景兰舒;高辉;苏志诚;韩雨设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农村因旱人饮困难风险动态评估预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种农村因旱人饮困难风险动态评估预警方法，包括多源数据获取与预处理，物理约束关系确定，数据降维与变量结构分析，风险评估模型构建，模型参数率定以及风险时段确定。基于主成分分析法降维处理共线性变量，并行构建线性模型、非线性模型和机器学习模型三类风险评估模型，利用双目标函数筛选最优模型并优化确定风险阈值，应用游程理论识别和合并高风险时段。本发明的核心创新点在于利用年尺度上报风险人口数据对日尺度风险模型进行率定，有效解决了历史数据粒度与预警需求不匹配的难题。通过建立物理约束条件下的变量处理体系和多模型集成评估，显著提高了风险评估的时效性和准确性，实现了从被动灾情统计向主动风险预警的转变。

本发明授权一种农村因旱人饮困难风险动态评估预警方法在权利要求书中公布了：1.一种农村因旱人饮困难风险动态评估预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：多源数据获取与预处理 收集基础数据，包括环境变量数据和逐日输入变量；所述环境变量数据包括人口密度、高程、坡度、历史平均蒸散量及历史平均降水量；所述逐日输入变量包括最高气温、温度距平、土壤含水量、连续高温日数、平均风速、参考作物蒸散量及连续无雨日数，以及多时间尺度的降水距平百分比； 所有数据经过缺测值插补、异常值识别和剔除、标准化处理后，形成时空一致的多源数据集； 步骤2：物理约束关系确定 根据不同输入变量对干旱风险的不同影响，对各输入变量与农村因旱人饮困难风险之间的物理约束关系进行明确定义，具体的： 对于包括最高气温、温度距平、连续无雨日数在内的因子，其数值增加会导致干旱风险上升，标记为正向关系+； 对于包括土壤含水量、连续高温日数、降水距平百分比在内的因子，其数值增加有助于缓解干旱风险，标记为负向关系-； 对于包括平均风速和参考作物蒸散量在内的复杂因子，由于在不同地理环境和气候条件下可能表现出不同的影响机制，标记为未确定关系？； 步骤3：数据降维与变量结构分析 在确定物理约束关系后，针对获取的多源数据集进行数据处理； 采用主成分分析法进行降维处理：将标准化后的环境变量数据和逐日输入变量构建相关性矩阵，计算特征值和特征向量，按照特征值大小依次提取主成分； 主成分提取的关键公式如下： 式中：PCi为第i个主成分；aij为第i个主成分中第j个原始变量的载荷系数；Xj为标准化后的第j个原始变量；m为原始变量总数； 步骤4：风险评估模型构建 并行构建三类不同类型的模型：线性模型、非线性模型及机器学习模型；三类模型均采用降维思想，将步骤3中提取的多个主成分进一步降维，得到一个一维序列作为最终风险值； 1线性模型 线性模型采用主成分的线性组合方式构建，其数学表达式为： 式中：Rlinear为线性模型得到的风险值；wi为第i个主成分的权重系数；PCi为第i个主成分；n为保留的主成分个数； 2非线性模型 非线性模型选用二次函数形式，引入主成分间的交互作用，其表达式为： 式中：Rnonlinear为非线性模型得到的风险值；αi为第i个主成分的一次项系数；βij为第i个主成分与第j个主成分交互项的系数；PCi和PCj分别为第i个和第j个主成分的序列； 3机器学习模型 机器学习模型使用聚类算法，将主成分空间中的样本点聚类，并计算各样本到聚类中心的距离作为风险度量： Rml＝distPCsample,Ck4 式中：Rml为机器学习模型得到的风险值；dist表示距离函数；PCsample为样本点在主成分空间中的坐标；Ck为对应的聚类中心； 步骤5：模型参数率定 基于训练集数据，对步骤4构建的三类模型的参数及风险阈值进行率定，以确定最佳风险判定标准，具体包括： S51：模型参数初始化与优化 线性模型的初始权重系数按照各主成分的方差贡献率比例设定，通过最小二乘法结合梯度下降算法进行迭代优化；非线性模型通过逐步回归方法确定一次项系数和交互项系数；机器学习模型通过K-means聚类确定聚类中心坐标，并对计算得出的风险值序列进行标准化处理，映射到[0,1]区间； S52：风险分布分析与初始阈值设定 对三类模型得到的风险值序列进行概率分布分析，并基于历史数据设定初始风险阈值，作为风险与无风险状态的初始判定边界； S53：双目标函数构建与参数优化 建立双目标函数评价体系，同时考虑两个优化目标：第一，最大化年高风险日数序列与上报风险人口数之间的Pearson相关系数，确保二者变化趋势的一致性；第二，最小化年高风险日数序列与上报风险人口数之间的均方根误差，保证数值上的接近程度； 构建综合评价指标J＝相关系数均方根误差，通过迭代调整模型参数和风险阈值，寻找使J值达到最优的参数组合；通过多轮优化，确定最优模型及其参数设置； S54：模型验证 将优化后的模型应用于测试集数据，统计高风险日数与实际上报风险人口数的相关性，计算综合评价指标，验证模型的泛化能力和预测稳定性； 步骤6：风险时段确定 基于游程理论，通过识别和合并高风险时段，实现对因旱人饮困难风险的精准监测和预警。

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