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龙图腾网获悉贵州省水利水电勘测设计研究院股份有限公司申请的专利变化环境下耦合GAMLSS和BMA模型的设计洪水推求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：CN120724869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511227278.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权变化环境下耦合GAMLSS和BMA模型的设计洪水推求方法是由董立俊;文磊;李成;梁林设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本变化环境下耦合GAMLSS和BMA模型的设计洪水推求方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种变化环境下耦合GAMLSS和BMA模型的设计洪水推求方法，涉及水文响应及其影响评估技术领域，本发明首先通过定量识别未来变化环境下的气象水文要素变化情况，进而根据其分布特征和变化规律进行非一致性频率分析。然后基于不同全球气候模式得到的非一致性频率分析结果，通过BMA模型进行设计洪水集成，有效避免了直接对径流序列应用BMA方法，因输入数据的不确定性导致集合模拟结果出现均化，进而导致设计洪水分析成果产生较大偏差的情况，解决了当前常规方法面临的不确定性和非一致性问题。

本发明授权变化环境下耦合GAMLSS和BMA模型的设计洪水推求方法在权利要求书中公布了：1.一种变化环境下耦合GAMLSS和BMA模型的设计洪水推求方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、根据拟分析水库代表站点，收集所在流域特征数据，建立流域水文模型，并根据历史时期实测径流数据对水文模型进行率定； S200、选取全球气候模式，根据流域实测气象数据和全球气候模式输出的历史期大尺度气象数据对SDSM降尺度模型进行率定，并将其输出的未来大尺度气象因子数据降尺度到所在流域，获得流域气象数据，同步对降水数据进行偏差修正； S300、驱动率定好的水文模型进行历史期径流模拟，得到历史时期的年最大日流量系列，根据模拟得到的年最大日流量系列和历史时期的实测系列进行常规频率分析，获得常规频率分析结果； S400、将降尺度获得的流域气象数据输入率定好的水文模型，选取代表站点进行预测期径流模拟； S500、基于年最大值取样法完成预测期洪水系列抽样，通过GAMLSS模型基于多分布优选进行非一致性设计洪水频率分析； S500具体为，基于率定好的历史期频率曲线BMA集成模型和未来变化环境下基于不同全球气候模式数据的频率曲线，对未来变化环境下的设计洪水频率分析结果进行BMA集成，集成过程中获得不同频率对应的设计洪水值，还获得相应的置信区间； S600、基于不同全球气候模式得到的非一致性设计洪水频率分析结果，通过BMA模型进行集成，获得不同频率对应的设计洪水值； 基于S300常规频率分析结果，采用BMA方法对基于全球气候模式的常规频率分析结果进行集成得到历史期BMA频率曲线集成模型； 在使用BMA模型对未来变化环境下的设计洪水进行集成之前，先基于历史期模拟结果和实测结果对BMA模型进行训练和率定，BMA模型进行训练和率定的具体步骤为： S610、基于S300获得的历史期频率分析结果建立BMA模型，其中基于全球气候模式模拟得到的频率分析结果为模型预报集合，基于实测系列得到的频率分析结果为期望输出结果； S620、采用期望最大化算法对BMA模型进行训练和率定，获得各单个模型权重、模型预报误差参数； BMA集合预报计算公式为： ； 式中：为BMA模型集合预报值，为第K个模型权重，为第K个模型的预报值； S630采用蒙特卡罗抽样法获得预报值的置信区间，具体为：随机生成0~K之间的整数k，表示随机选择第k个模型，依据第k个模型在t时刻的概率分布随机产生一个流量，表示均值为，方差为的正态分布，重复上述步骤1000次，获得BMA集合预报在时刻t的1000个样本，将它们从小到大排序，5%和95%分位数之间的部分即为90%置信区间。

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