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龙图腾网获悉西北大学申请的专利结合机器学习的区域尺度地下水补给机理预测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：CN120319343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510811795.2，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权结合机器学习的区域尺度地下水补给机理预测方法是由向伟;宋进喜;姚毓菲;唐斌设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合机器学习的区域尺度地下水补给机理预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了结合机器学习的区域尺度地下水补给机理预测方法，该方法包括：对目标区域进行定性分析，生成地下水补给机理；分别通过土壤水同位素预测模型、地下水同位素预测模型处理环境因子数据，获得土壤水同位素景观图谱和地下水同位素景观图谱；检索满足土壤水同位素景观图谱、地下水同位素景观图谱和环境因子数据的历史定量分析样本集合，统计一一对应的地下水、基质流预测线性盈余lc‑excess高频值集合；计算获得基质流补给比例集合；当基质流补给比例集合，满足数量占比阈值时，将地下水补给机理和基质流补给比例集合添加进地下水补给机理分析结果。解决了现有技术中区域尺度地下水补给机理预测准确性不高的技术问题。

本发明授权结合机器学习的区域尺度地下水补给机理预测方法在权利要求书中公布了：1.结合机器学习的区域尺度地下水补给机理预测方法，其特征在于，包括： 对目标区域进行定性分析，生成地下水补给机理； 通过土壤水同位素预测模型处理环境因子数据，获得土壤水同位素景观图谱，通过地下水同位素预测模型处理环境因子数据，获得地下水同位素景观图谱，包括： 采集多组数据，其中，所述多组数据的任意一组均包括环境因子记录数据、土壤水同位素记录景观图谱和地下水同位素记录景观图谱； 将所述多组数据等分为k等份，执行k次有放回取样，获得第一重构数据集，以所述土壤水同位素记录景观图谱为监督，以所述环境因子记录数据为输入，训练第一土壤水景观图谱预测决策树和第一地下水景观图谱预测决策树； 直到将所述多组数据等分为k等份，执行k次有放回取样，获得第N重构数据集，以所述土壤水同位素记录景观图谱为监督，以所述环境因子记录数据为输入，训练第N土壤水景观图谱预测决策树和第N地下水景观图谱预测决策树； 合并所述第一土壤水景观图谱预测决策树直到所述第N土壤水景观图谱预测决策树，获得所述土壤水同位素预测模型； 合并所述第一地下水景观图谱预测决策树直到所述第N地下水景观图谱预测决策树，获得所述地下水同位素预测模型； 检索满足所述土壤水同位素景观图谱、所述地下水同位素景观图谱和所述环境因子数据的历史定量分析样本集合，统计一一对应的地下水预测线性盈余lc-excess高频值集合和基质流预测线性盈余lc-excess高频值集合，包括： 提取所述历史定量分析样本集合的一一对应的地下水预测线性盈余lc-excess记录值集合和基质流预测线性盈余lc-excess记录值集合； 以一一对应的地下水预测线性盈余lc-excess记录值集合和基质流预测线性盈余lc-excess记录值集合，构建lc-excess记录值二维坐标集合； 基于所述lc-excess记录值二维坐标集合进行集中趋势分析，获得一一对应的地下水预测线性盈余lc-excess高频值集合和基质流预测线性盈余lc-excess高频值集合； 计算一一对应的所述地下水预测线性盈余lc-excess高频值集合和所述基质流预测线性盈余lc-excess高频值集合的比值，获得基质流补给比例集合； 当所述基质流补给比例集合，与所述目标区域地下水补给机理一致的数量占比大于或等于数量占比阈值，将所述地下水补给机理和所述基质流补给比例集合添加进地下水补给机理预测结果。

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西北大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市太白北路229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”。