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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种水库-湖泊-河道系统极端洪水模拟与防洪风险评估方法、系统、设备及存储介质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：CN120197400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510678806.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种水库-湖泊-河道系统极端洪水模拟与防洪风险评估方法、系统、设备及存储介质是由徐斌;王慧丽;覃馨漫;杨雪松;朱非林;莫然;蒋佳怡设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水库-湖泊-河道系统极端洪水模拟与防洪风险评估方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水库‑湖泊‑河道系统极端洪水模拟与防洪风险评估方法、系统、设备及存储介质，该方法首先识别历史极端洪水事件的风险源因子，并利用VineCopula函数刻画其空间分布不确定性，通过拉丁超立方抽样生成风险源因子样本；随后基于NeuralGas算法对样本进行缩减，构建风险源因子场景树；结合历史洪水数据并采用同倍比缩放方法，生成极端洪水过程线场景；然后构建联合防洪优化调度模型，评估水库和湖泊的防洪风险，并分析评估效果。本发明结构简单，风险评估准确稳定，不仅有助于洪涝灾害高发区域的精细化风险评估，还能为缺资料地区提供极端洪涝风险评估的理论支持。

本发明授权一种水库-湖泊-河道系统极端洪水模拟与防洪风险评估方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水库-湖泊-河道系统极端洪水模拟与防洪风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集水库-湖泊-河道系统的历史洪水数据及防洪工程数据，统计历史极端洪水事件，识别导致历史极端洪水事件发生的风险源因子，风险源因子包括上游入库洪量、区间入湖洪量和外河最高水位，采用年最大值法计算每年的历史洪水数据中每类风险源因子； S2、为每类风险源因子拟合边缘分布函数，构建相应的二维Copula函数和条件Copula函数，生成VineCopula函数，通过拉丁超立方抽样方法生成风险源因子概率样本，计算每组风险源因子概率样本的联合概率，筛选出联合概率低于极端洪水事件概率阈值的风险源因子概率样本，利用边缘分布函数对其进行逆变换生成风险源因子样本； S3、采用K-Means方法将风险源因子样本聚类成不同的群组，采用NeuralGas算法为每个群组构建风险源因子场景树，计算极端洪水场景概率，采用同倍比缩放方法耦合历史洪水数据生成极端洪水过程线场景；采用NeuralGas算法构建风险源因子场景树的具体方法为： S32a、根据NeuralGas算法，预定义场景树的结构，场景树的根节点、中间节点及叶子节点通过矩阵进行表示，则第个群组产生的第棵场景树表示为： ， 其中，矩阵的列对应不同的节点，每列节点对应一类风险源因子，矩阵的行数对应场景树叶子节点的数量，即每行代表一个场景，代表第棵场景树，代表第棵场景树的第个场景，为第棵场景树的节点值，为场景树中场景的数量，为每个场景包含的节点数量； S32b、在第个群组中，随机选取风险源因子样本作为场景树的初始节点值，公式为： ， 其中，是从第个群组的风险源因子样本中随机选取的样本，，，为第个群组中包含的风险源因子样本数； 步骤S32c、计算场景树的节点值到风险源因子样本的欧式距离，公式为： ， 其中，为风险源因子样本的索引，，将欧式距离按降序排列，并将排序后的欧式距离序列记录在数组中，用于后续的节点值更新； 步骤S32d、基于NeuralGas算法迭代更新场景树的节点值； ， 其中，为场景树的节点值在一次迭代过程中的调整量，为步长函数，和为步长参数，为当前迭代次数，，为最大迭代次数，为局部步长函数，决定单棵场景树的节点值变化的步长，和为适应参数，为适应函数，为场景树中场景的总数； 在迭代次数为时，场景树的节点值根据进行更新，更新公式为： ， 其中，为第次迭代的第棵场景树的节点值，为第次迭代的第棵场景树的节点值； 重复步骤S32c和步骤S32d，在每次迭代中，根据这些公式调整场景树的节点值，直至达到最大迭代次数； 步骤S32e、基于距离每个场景最近的风险源因子样本数量和群组中风险源因子样本总数量的比值计算场景树中每个场景的概率，计算公式为： ， 其中，为第棵场景树的场景的概率，为计数函数，计算满足条件的的数量； S4、以最小化整个调度期内湖泊的平均超额洪量为目标函数构建水库-湖泊-河道系统联合防洪优化调度模型，将极端洪水过程线场景作为该模型的输入数据，模拟极端洪水联合防洪调度方案，分析极端洪水联合防洪调度方案中超出水库和湖泊安全蓄量阈值的情况，评估水库防洪风险和湖泊防洪风险，采用连续排序概率评分CRPS对水库防洪风险和湖泊防洪风险的结果进行评价。

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