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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利一种极端枯水变化归因及枯水资源潜力评估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：CN119377915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510000469.3，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种极端枯水变化归因及枯水资源潜力评估方法是由阮俞理;谢康;王婕;张建云;鲍振鑫;刘翠善;王国庆设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种极端枯水变化归因及枯水资源潜力评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种极端枯水变化归因及枯水资源潜力评估方法，属于水资源计算技术领域，获取研究区径流及其驱动因素的栅格数据，并进行数据预处理，采用非参数核密度估计方法推求每个网格单元径流深的频率分布，统计各年满足保证率径流深阈值的栅格占总栅格的比例，进而确定各保证率下的枯水典型年。采用耦合优化深度学习的非线性回归模拟模型开展不同驱动因子组合下的极度枯水径流深回归模拟研究，并基于回归模拟精度结果挖掘影响枯水径流深变化的关键驱动因子组合，基于归因分析的结果，采用约束线推求技术分析各关键驱动因子对极端枯水的约束效应和可能存在的阈值，评估极端枯水典型年的枯水资源潜力。

本发明授权一种极端枯水变化归因及枯水资源潜力评估方法在权利要求书中公布了：1.一种极端枯水变化归因及枯水资源潜力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取研究区径流及其驱动因素的栅格数据，并进行数据预处理；S2.基于研究区步骤S1对应的径流深栅格数据，采用非参数核密度估计方法推求每个网格单元径流深的频率分布，统计各年满足保证率径流深阈值的栅格占总栅格的比例，进而确定各保证率下的枯水典型年；S3.在获得研究区步骤S2对应的枯水典型年后，提取对应于枯水典型年的径流深栅格数据以及驱动因子栅格数据，结合渔网生成技术和随机森林模型，研判各驱动因子对极端枯水径流深的重要性程度；S4.在驱动因子重要性研判结果的基础上，采用耦合优化深度学习的非线性回归模拟模型开展不同驱动因子组合下的极端枯水径流深的回归模拟分析，基于回归模拟的精度，识别和挖掘影响枯水径流深变化的关键驱动因子组合；S5.基于归因分析的结果，采用约束线推求技术分析各关键驱动因子对极端枯水的约束效应和判断是否存在最佳驱动因子阈值，评估极端枯水典型年的枯水资源潜力。

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水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：210000 江苏省南京市广州路223号；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”。