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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结合物理机制的LSTM模型衡量植被对径流影响的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：CN121278238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511367213.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种结合物理机制的LSTM模型衡量植被对径流影响的方法是由王庆明;姜珊;王丽川;谭伟丽;张丽燕;张子元;李树;牛涛;李琴;郝岩;何凡设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合物理机制的LSTM模型衡量植被对径流影响的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种结合物理机制的LSTM模型衡量植被对径流影响的方法，包括以下步骤：步骤1、收集研究区域基础数据；步骤2、数据处理；步骤3、基于SEM模型分析气象、植被、土壤与径流之间的影响机制；步骤4、基于LSTM模型模拟径流过程以评估植被变化对径流的影响。本发明提供了一种结合物理机制的LSTM模型衡量植被对径流影响的方法，所述方法解析了山区植被变化影响径流的路径并量化了其影响量，解决了植被修复对地表径流衰减影响分析问题，为制定下一步合理的植被修复规划提供科学参考。

本发明授权一种结合物理机制的LSTM模型衡量植被对径流影响的方法在权利要求书中公布了：1.一种结合物理机制的LSTM模型衡量植被对径流影响的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、收集研究区域基础数据：收集研究区域在研究时段的基础数据，包括气象数据、植被数据、土壤数据、径流数据和高程数据；所述气象数据包括降水数据P、潜在蒸散发数据PET及实际蒸散发数据ET；所述植被数据包括植被类型数据和归一化植被指数NDVI；土壤数据包括土壤湿度数据SM；所述径流数据为水文站点的实时监测数据，包括水文站点位置信息和实测径流数据；所述高程数据为海拔高度信息数据； 步骤2、数据处理：首先，对于收集的气象数据、植被数据和土壤数据通过双线性插值的方法统一空间分辨率为0.1度；其次，气象数据、植被数据和土壤数据的时间序列长度保证与径流数据一致即时间分辨率保持一致；对缺失的数据采用临近数据进行插补延长，得到连续数据集；最后，基于水文站点位置信息和高程数据计算各站点控制的集水区面积； 步骤3、基于SEM模型分析气象、植被、土壤与径流之间的影响机制：运用SEM模型分析研究区域内气象、植被、土壤与径流之间的因果影响机制；通过SEM模型影响路径结果识别影响径流的关键影响因素，即土壤湿度和降水；植被是通过土壤湿度影响径流； 步骤4、基于LSTM模型模拟径流过程以评估植被变化对径流的影响：基于关键影响因素变量通过LSTM模型进行真实情景模拟，输出预测径流即模拟径流，模拟真实情景下的径流演变过程，进而确定LSTM模型的参数化方案；然后设置控制实验，首先设置对照组，将研究时段划分为基准期和观察期；其次衡量关键影响因素在观察期的变化量；依据SEM模型分析结果，植被是通过土壤湿度影响径流，衡量区域内植被变化对径流的影响是通过改变土壤湿度状态探究对径流的影响量，因此计算观察期土壤湿度相对于基准期的变化量ΔFactor为： 式中：Factor基准期变量在基准期的多年平均值；Factor观察期变量在观察期的多年平均值； 然后恢复研究区域观察期土壤湿度水平，使观察期土壤湿度多年平均值与基准期保持一致；利用参数化后的LSTM模型计算研究区域观察期在恢复土壤湿度水平之后的径流状况即预测径流QFixed_Factor，并与真实情景模拟径流Qbase对比，进而得到因土壤湿度下降导致的径流衰减量ΔQFactor为： ΔQFactor＝QFixed_Factor-Qbase10 通过弹性系数法分离确定植被是引发土壤湿度下降的主导因素，因此ΔQFactor即为因植被变化引发土壤湿度下降导致的径流衰减量； 其中弹性系数法的公式为： 式中：为弹性系数；ΔSM为土壤湿度的变化百分比；ΔF是某一影响因素的变化百分比。

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