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龙图腾网获悉中国环境监测总站申请的专利一种基于机器学习的水生态压力检测方法及装置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：CN119692853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411757445.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于机器学习的水生态压力检测方法及装置是由金小伟;贾世琪;黄灵杰;赵旭;李文攀;王业耀设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的水生态压力检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的水生态压力检测方法及装置，所述方法包括获取水生生物监测数据集，对水生生物监测数据集进行处理获得样点‑物种矩阵；获取样点‑物种矩阵中涉及的水生生物的功能性状和谱系信息，生成与样点‑物种矩阵对应的物种信息矩阵，生成与样点‑物种矩阵对应的样点‑环境因子矩阵；确定研究区域对应的多样性指数，多样性指数包括分类多样性指数、功能多样性指数及谱系多样性指数，生成与样点‑物种矩阵对应的样点‑多样性指数矩阵；构建结构方程模型，按排序确定各个第一待分析影响因子对水生态影响的作用路径；基于各个第一待分析影响因子对水生态影响的作用路径，确定研究区域的水生态压力。

本发明授权一种基于机器学习的水生态压力检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的水生态压力检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1：获取水生生物监测数据集，对所述水生生物监测数据集进行处理获得样点-物种矩阵，所述样点-物种矩阵表征研究区域内监测得到的所有水生生物物种在各采样点的观测数量信息或存在性信息； 步骤S2：获取所述样点-物种矩阵中涉及的水生生物的功能性状和谱系信息，生成与所述样点-物种矩阵对应的物种信息矩阵，所述物种信息矩阵中，每种水生生物均对应有其在形态学、生态学、习性方面的功能性状的数值及林奈生物分类信息；基于所述样点-物种矩阵，确定每个采样点的压力因子，所述压力因子为与人为影响、自然环境、空间距离相关的多个影响因子，生成与所述样点-物种矩阵对应的样点-环境因子矩阵； 步骤S3：基于所述样点-物种矩阵、物种信息矩阵及水生生物监测数据集，确定所述研究区域对应的多样性指数，所述多样性指数包括分类多样性指数、功能多样性指数及谱系多样性指数，生成与所述样点-物种矩阵对应的样点-多样性指数矩阵； 步骤S4：计算所述样点-多样性指数矩阵中每个多样性指数向量及样点-环境因子矩阵中每个压力因子向量的欧几里得距离矩阵，并在两类距离矩阵间进行Mantel分析，确定若干影响程度大于预设阈值的影响因子作为第一待分析影响因子；利用随机森林算法对所述第一待分析影响因子进行重要性排序；构建结构方程模型，按排序确定各个第一待分析影响因子对水生态影响的作用路径； 步骤S5：基于各个第一待分析影响因子对水生态影响的作用路径，确定所述研究区域的水生态压力。

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