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龙图腾网获悉长江水利委员会水文局申请的专利一种基于气象要素优势分析的融雪径流计算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：CN120337182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510827626.8，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于气象要素优势分析的融雪径流计算方法是由陈瑜彬;邢雯慧;马艺铭;王乐;邱辉;李春龙;董轩;訾丽;张晶;曾明;童冰星;崔震;杨欣玥;胡葵;张馨月设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于气象要素优势分析的融雪径流计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于气象要素优势分析的融雪径流计算方法，包括具体如下步骤：获取目标水文站径流数据；基于目标水文站径流数据，构建得到目标影响月因子矩阵；构建多模型，并计算得到不同模型中各目标影响因子对径流的贡献率；计算融雪径流量。本发明利用偏相关法剔除其他影响因子对目标水文站径流数据的影响，并针对不同月份的径流量考虑不同的影响因子；构建逐月回归方程组子模型与多种目标机器学习模型的多模型组，利用不同模型的拟合效果提出加权平均的多模型集成贡献率计算方式得到各目标影响因子对径流的贡献率，有效克服单一模型上影响因子贡献率的非普适性，增强目前融雪径流量计算方法中的科学性和可解释性。

本发明授权一种基于气象要素优势分析的融雪径流计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于气象要素优势分析的融雪径流计算方法，其特征在于，包括具体如下步骤： S1、获取目标水文站径流数据； S2、基于目标水文站径流数据，构建得到目标影响月因子矩阵； S3、构建多模型，并计算得到不同模型中各目标影响因子对径流的贡献率： S31、基于目标水文站径流数据和目标影响月因子矩阵建立包含目标影响因子的逐月回归方程组子模型； S32、基于相对重要性法分析各目标影响因子对于逐月回归方程组子模型的拟合优度，计算得到拟合优度的平均贡献增量； S33、基于拟合优度的平均贡献增量，得到逐月回归方程组子模型中各目标影响因子对径流的贡献度； S34、基于目标水文站径流量与目标影响月因子矩阵，构建得到多种目标机器学习模型； S35、对多种目标机器学习模型进行模型评估得到多种目标机器学习模型的拟合优度； S36、基于多种目标机器学习模型的拟合优度，通过模型可解释性算法计算得到在多种目标机器学习模型中各目标影响因子对径流的贡献度； S37、基于逐月回归方程组子模型和多种目标机器学习模型的拟合效果，赋予不同模型相应的权重； S38、基于赋予的权重，计算得到不同模型中各目标影响因子对径流的贡献率； S4、计算融雪径流量： S41、基于不同模型中各目标影响因子对径流的贡献率，构建得到目标水文站径流量影响因子贡献率矩阵； S42、从目标影响因子中筛选得到与融雪有关的影响因子作为目标融雪影响因子； S43、将目标融雪影响因子所对应的贡献率之和乘以目标水文站的径流数据，得到与融雪有关的径流数据即融雪径流量。

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