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龙图腾网获悉河北地质大学申请的专利一种环境污染风险评估方法、系统、计算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：CN120410219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510614472.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种环境污染风险评估方法、系统、计算设备及存储介质是由赵楠;张瑞雪;卢昶雨设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种环境污染风险评估方法、系统、计算设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种环境污染风险评估方法、系统、计算设备及存储介质。其中，该方法包括：获取目标区域的地理空间数据和环境污染数据；根据环境污染数据，利用目标污染物扩散模型确定第一污染风险分布图和污染物扩散路径；结合地理空间数据和污染物扩散路径，利用预先训练好的图卷积神经网络，生成第二污染风险分布图；根据第一污染风险分布图和第二污染风险分布图进行融合分析，得到目标区域的环境污染风险评估结果。本申请提供的技术方案提高了环境污染风险评估结果的准确性。

本发明授权一种环境污染风险评估方法、系统、计算设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种环境污染风险评估方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的地理空间数据和环境污染数据； 根据所述环境污染数据，利用目标污染物扩散模型确定第一污染风险分布图和污染物扩散路径； 结合所述地理空间数据和所述污染物扩散路径，利用预先训练好的图卷积神经网络，生成第二污染风险分布图； 根据所述第一污染风险分布图和所述第二污染风险分布图进行融合分析，得到目标区域的环境污染风险评估结果； 所述结合所述地理空间数据和所述污染物扩散路径，利用预先训练好的图卷积神经网络，生成第二污染风险分布图，包括： 根据所述地理空间数据和所述污染物扩散路径，构建包含节点和边的图结构，一个节点表示所述目标区域的一个空间网格单元，一个边为一个污染物扩散路径，所述节点的节点特征包括对应网格单元的污染物浓度值，所述边的边特征包括路径权重系数； 将所述图结构输入至预先训练好的图卷积神经网络，通过预先训练好的图卷积神经网络的多层图卷积层迭代更新节点特征，每层图卷积层对应的卷积核的权重矩阵是根据污染物扩散路径的动态扩散方向标识动态调整得到的； 将最后一层图卷积层输出的节点特征映射到预设的污染风险概率空间，生成包含时空关联风险热力图与污染物扩散路径置信度的第二污染风险分布图； 根据污染物扩散路径的动态扩散方向标识动态调整得到多层图卷积层对应的卷积核的权重矩阵，包括： 根据所述污染物扩散路径的动态扩散方向标识，将对应的扩散方向分解为水平方向角和垂直方向角，并通过正弦位置编码生成方向向量； 根据方向向量与节点特征，计算边的注意力系数； 将所述注意力系数与基准权重矩阵项结合，生成动态权重矩阵； 基于所述动态权重矩阵更新各层图卷积层对应的卷积核的权重矩阵。

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