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龙图腾网获悉中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司申请的专利基于时空图卷积网络的网格化径流预报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：CN121503538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610036633.0，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权基于时空图卷积网络的网格化径流预报方法是由余春涛;王涛;任逍迪;李铭;王维;万民;段乐;刘家旺;包苑村;艾家棋设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空图卷积网络的网格化径流预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时空图卷积网络的网格化径流预报方法，具体涉及径流预报技术领域；本发明首先基于地形地貌与水文响应单元对目标流域进行网格划分，构建空间图结构；结合历史降雨、径流及遥感气象数据，构建时空输入特征序列；利用图卷积网络提取空间依赖关系，结合长短时记忆网络提取时间演化特征，生成融合时空特征的节点表示；通过全连接神经网络输出多时间步的径流预测结果；针对强降雨事件，可实时更新输入特征与空间结构，实现对缺失数据的动态补全与局部图结构重构，最终生成未来时段内的网格化径流分布图；该方法具备高精度、高时效性与高适应性，适用于复杂地形及突发性强降雨场景下的径流智能预测。

本发明授权基于时空图卷积网络的网格化径流预报方法在权利要求书中公布了：1.基于时空图卷积网络的网格化径流预报方法，其特征在于：包括： S1、获取目标流域的降雨数据、历史径流观测数据以及坡度、土壤类型数据，对目标流域进行网格划分，构建空间图结构G=V,E，其中，V表示网格节点集合，E表示相邻网格之间的空间连接关系； S2、基于所述空间图结构，结合历史降雨-径流序列数据，构建时空序列样本数据集； S3、利用图卷积网络提取节点间空间特征依赖关系，构建每一时刻的空间特征图谱Fst； S4、基于长短时记忆网络提取序列中的时间特征，对Fst进行时间维度建模，得到融合时空特征表示DFst； S5、将时空特征表示DFst输入至全连接神经网络中，输出对应网格单元的未来多个时刻径流预报值； S6、针对存在观测空缺的网格单元，通过图结构中的邻接节点特征传播机制进行动态插值补全； S7、若目标区域出现突发性强降雨事件，根据实时雷达降雨数据动态调整输入特征序列，并实时更新空间图结构G，重新执行S3至S6，具体包括： 接收并解析目标区域的实时雷达降雨数据，生成动态降雨强度分布图； 对比历史统计阈值，若任一网格单元的雷达降雨强度超过设定阈值，则标记为强降雨单元； 对被标记区域对应节点的输入特征序列进行插入更新，将新增的高频降雨数据与最新土壤湿度反演值组合构成扩展输入序列； 同时重新计算强降雨区域节点间的地势流向与连接关系，动态重构区域内的空间图结构子图并替换原图中对应子图区域，形成更新后的空间图结构； S8、输出整个目标流域在未来设定时段内的高分辨率网格化径流分布图，对流域级和城市级径流过程进行预报。

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