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龙图腾网获悉成都大数据产业技术研究院有限公司申请的专利基于多源数据同化与逆向扩散的湖泊污染溯源分析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：CN121412589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511985947.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于多源数据同化与逆向扩散的湖泊污染溯源分析方法是由张青松;张永刚;葛澄;唐国海;陈龙设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据同化与逆向扩散的湖泊污染溯源分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源数据同化与逆向扩散的湖泊污染溯源分析方法，涉及水污染溯源分析，本发明包括湖泊下游监测到化学污染，卡尔曼滤波后导入监测数据到水动力‑水质模型，获取污染物在水体的时空分布数据；基于差分进化马尔可夫链蒙特卡洛方法进行污染源反演，获取污染源参数；正向模拟，通过水动力‑水质模型求解流速场和水深后生成污染物输运模型，利用污染源参数作为输入，基于污染物输运模型使用有限体积法离散控制方程预测污染物浓度时空演变，评估自然衰减下污染持续时间；将实时监测数据与预期效果对比，评估污染溯源分析效果。本发明降低污染源定位误差，污染贡献率计算准确度提高，溯源效率提升，避免试剂过量风险，降低治理成本。

本发明授权基于多源数据同化与逆向扩散的湖泊污染溯源分析方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据同化与逆向扩散的湖泊污染溯源分析方法，其特征在于，包括： 湖泊下游监测到化学污染，卡尔曼滤波后导入监测数据到水动力-水质模型，构建污染物浓度初始场，设置模型边界条件，获取污染物在水体的时空分布数据； 基于差分进化马尔可夫链蒙特卡洛方法进行污染源反演，获取污染源参数，具体包括：基于污染物在水体中的时空分布变化数据更新贝叶斯框架中观测数据，并求解后验分布； 贝叶斯反问题框架： Pθ|D=PD|θPθPD； 其中，θ是包括位置、强度、时间的污染源参数，D是观测数据，Pθ是先验分布，表示在观测之前对参数的了解，PD|θ是似然函数，表示在给定参数下观测到数据的概率，Pθ|D是后验分布，在观测数据后参数的分布； 其中，似然函数： PD|θ=exp-½ΣMθ-D2σ2； 其中，Mθ是正演模型的输出，σ是观测误差的标准差； 正演模型为用于模拟给定污染源参数下的污染物时空分布浓度场的水动力-水质模型； 污染源反演的求解过程： 初始化：设置多个采样的马尔可夫链数量N，N至少是参数维数的两倍，并随机初始化每条链的参数值，参数值从先验分布中抽取； 迭代过程： 对于每一次迭代t=1,2,...,T，对于每一条链i，i=1,2,...,N； 步骤a，差分进化：从马尔可夫链群中随机选择三条不同的链r1、r2、r3且选中链不为i，生成候选参数： θcandidate=θr1+F·θr2-θr3；其中，F是缩放因子，下标r1、r2、r3对应每个马尔可夫链的污染源参数； 步骤b，交叉操作：以交叉概率CR将当前链i的参数与候选参数进行混合，生成最终的候选参数； 步骤c，计算候选参数的后验概率：使用正演模型运行候选参数，计算似然函数和先验概率，得到后验概率； 步骤d，Metropolis-Hastings接受拒绝：比较候选参数和当前参数的后验概率，以概率： A=min1，Pθcandidate|DPθit-1|D接受候选参数作为链i的新状态，否则保持当前状态； 迭代步骤a-步骤d后至所有链的所有迭代样本，并输出作为后验分布的样本，后验分布用于计算污染源参数的均值、标准差、置信区间，获取污染源的位置、释放强度、时间参数的最可能值以及不确定性； 正向模拟，通过水动力-水质模型求解流速场和水深后生成污染物输运模型，利用污染源参数作为输入，基于污染物输运模型使用有限体积法离散控制方程预测污染物浓度时空演变，评估自然衰减下污染持续时间； 将实时监测数据与预期效果对比，评估污染溯源分析效果。

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