买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中科宇图科技股份有限公司申请的专利一种流域水环境智慧化管理方法及系统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：CN121258736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511832193.1，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种流域水环境智慧化管理方法及系统是由王海玲设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流域水环境智慧化管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种流域水环境智慧化管理方法及系统，属于环境监测与水资源管理技术领域，通过获取多源异质水环境数据，融合构建多模态污染感知图谱；基于图谱提取污染异常扩散源点的时间突变向量与空间偏移路径，生成污染传播敏感权重图；将敏感权重图与历史气候扰动数据进行跨时空匹配，利用深度因果学习模型生成污染因果链路径图谱，识别潜在隐伏污染源分布单元，并预测其对未来水质变化的响应趋势，形成多场景污染演化模拟结果；最终构建污染响应优先级索引图，并联合流域管理数据库生成治理资源最优调配序列与干预策略；本发明可实现对复杂污染扩散行为的智能识别与动态治理优化，提升水环境管理的科学性与时效性。

本发明授权一种流域水环境智慧化管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种流域水环境智慧化管理方法，其特征在于：包括： 获取目标流域内多源异质水环境数据，包括地表水体实时水质传感数据、地下水位监测数据、遥感影像中的色散系数矩阵及历史污染事件标签，融合形成多模态污染感知图谱； 基于所述多模态污染感知图谱，采用空间信息压缩编码构建潜在污染扩散特征矩阵，特征矩阵用于提取污染异常扩散源点的时间序列突变向量与空间偏移路径集； 依据所述污染异常扩散源点的空间偏移路径集，建立微型水文-地貌耦合模拟模型，对流域内多级子支流网络进行节点能耗传播计算，输出各支流段的污染传播敏感权重图； 其中，所述依据所述污染异常扩散源点的空间偏移路径集，建立微型水文-地貌耦合模拟模型，包括： 基于偏移路径集中的地理节点，提取对应地块的高分辨率地形数据与水文因子参数，构建局部数字高程模型DEM； 在DEM基础上融合土壤类型、坡面径流曲率与降雨强度，建立微尺度水动力学方程组，模拟污染扩散过程中的面源汇流行为； 将污染物扩散粒子作为输入，采用拉格朗日粒子追踪法模拟其沿地貌路径的迁移轨迹； 根据模拟轨迹与历史观测数据进行拟合校准，输出子流域尺度的污染响应影响因子矩阵； 所述对流域内多级子支流网络进行节点能耗传播计算，输出各支流段的污染传播敏感权重图，包括： 基于DEM及水文分区数据，构建流域多级子支流网络拓扑图，节点表示汇流点或交汇区，边表示水体通道，赋予初始流速与水深参数； 将污染迁移模拟轨迹映射至支流网络路径中，统计各节点单位时间内接收的污染粒子数，计算节点污染累积量； 定义能耗传播函数为节点单位污染负载对下游节点水力梯度所引起的传输阻力，并通过最短阻抗路径算法传播至全网络； 汇总各支流段的累积能耗值，归一化处理后生成污染传播敏感权重图，标识高敏段用于治理资源优先配置； 将所述污染传播敏感权重图与流域历史气候扰动数据进行跨时空特征匹配，利用深度因果学习模型生成潜在污染因果链路径图谱，识别出潜在隐伏污染源分布单元； 其中，所述识别出潜在隐伏污染源分布单元，包括： 构建包含历史气候扰动数据集，并以子流域为单位进行空间网格化重构； 将各子流域对应的污染传播敏感权重与同期气候扰动因子建立时序对齐关系，构建多变量跨时空联合特征序列； 采用图注意力机制与结构嵌入编码的深度因果学习模型，对联合特征序列进行训练，生成污染因果链路径图谱，刻画污染扩散因果关系； 基于因果路径图中高置信度闭环区域，识别潜在隐伏污染源分布单元，并输出其地理边界与源强概率估计值； 基于所述污染因果链路径图谱中各隐伏污染源分布单元的聚集特征，计算其对未来固定时间窗口内流域水质指标波动趋势的响应函数，生成多场景污染演化模拟结果； 根据所述多场景污染演化模拟结果，构建污染响应优先级索引图，并与流域管理数据库进行联合解析，生成对应的治理资源最优调配序列与干预策略执行方案。

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中科宇图科技股份有限公司，其通讯地址为：100029 北京市朝阳区安翔北里甲11号B座2层；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。