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龙图腾网获悉广东省水文局韶关水文分局申请的专利一种评估水体发生藻类水华风险的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：CN120561751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511067834.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种评估水体发生藻类水华风险的方法是由冉东辉;谢理丽;唐洪波;黄子聪;郑素琴;凌悦琪;韦伊设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种评估水体发生藻类水华风险的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水环境风险监测技术领域，尤其涉及一种评估水体发生藻类水华风险的方法。所述方法包括以下步骤：收集待评估水体的历史监测数据，包括蓝藻丰度数据、水质数据和水文数据；分析蓝藻丰度或叶绿素a浓度与待评估水体的水质、水文数据的相关性；筛选出与蓝藻丰度或叶绿素a浓度相关性最高的水文、水质参数；取待评估水体的水文、水质参数为预测变量，蓝藻丰度或叶绿素a浓度为响应变量以构建贝叶斯网络模型；计算贝叶斯网络模型中各个参数的权重，并根据上述权重计算给定参数条件下蓝藻丰度超过特定阈值的水华风险概率。本发明通过双分支贝叶斯网络模型实现稳定期与动态期的分情景概率推演，以提高藻类水华风险评估的精准度与时效性。

本发明授权一种评估水体发生藻类水华风险的方法在权利要求书中公布了：1.一种评估水体发生藻类水华风险的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集待评估水体的历史时序监测数据；根据历史时序监测数据识别水文情势时段，而后进行稳定情势时段索引‑动态情势时段索引处理，生成水体监测标签索引数据； 其中，历史时序监测数据包括蓝藻丰度数据、水质数据和水文数据； 步骤S2：根据水体监测标签索引数据筛选水华爆发的水华期因子样本数据；将水华期因子样本数据中的蓝藻丰度数据作为响应变量，水质数据和水文数据作为预测变量；根据响应变量以及预测变量进行结构方程模拟，筛选并排序得到核心水华影响因子； 步骤S3：根据水体监测标签索引数据和核心水华影响因子分别构建稳定期网络结构数据以及动态期网络结构数据；将稳定期网络结构数据以及动态期网络结构数据作为两个并行的条件概率计算分支，并通过水体监测标签索引数据进行选择性网络激活，以构建贝叶斯水华风险网络模型； 步骤S4：获取实时水体观测数据；对贝叶斯水华风险网络模型进行节点间参数权重估计，而后将实时水体观测数据输入至贝叶斯水华风险网络模型进行分情景风险概率推演，生成逐日水华风险概率数据； 步骤S5：根据逐日水华风险概率数据进行水华风险等级判别，而后识别风险等级跃迁模式，以生成水体水华风险预警信号。

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广东省水文局韶关水文分局，其通讯地址为：512000 广东省韶关市武江区芙蓉北四路8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”。

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