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龙图腾网获悉苏州国溯科技有限公司申请的专利水污染事件指标筛选方法、装置、电子设备和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：CN121032340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511559261.1，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权水污染事件指标筛选方法、装置、电子设备和存储介质是由毛锦涛;冯亮;柴一获;王士峰;刘传旸;张毅;冷晓婷;郝志涛设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本水污染事件指标筛选方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水污染事件指标筛选方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括采集水体的历史监测数据集和实时监测流数据并对数据进行预处理；计算各监测指标的初始熵权，并根据预设阈值筛选出高敏感性的候选指标集合；对候选指标集合中的污染物，融合其急性毒性与生物富集风险，构建毒性系数并进行归一化处理，基于毒性系数划分毒性等级；度量初始熵权排序与所述归一化毒性权重排序的关联强度，结合基于风险阈值的基准毒性贡献阈值以及基于水体国标限值计算的水体功能修正因子，计算各候选指标的自适应综合权重；验证所述综合权重与所述实际风险熵的决定系数，以筛选出最终的预警感知指标。本发明无经验参数、结果可复现，适配多种水体。

本发明授权水污染事件指标筛选方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水污染事件指标筛选方法，其特征在于，所述方法包括： 采集水体的历史监测数据集和实时监测流数据并对数据进行预处理；所述历史监测数据集为，包括个样本，个指标，所述实时监测流数据为；所述数据的预处理包括采用滑动窗口动态标准化，动态捕捉突发污染物的瞬时峰值，将每个指标的值转换到区间得到标准化后的数据值； 基于所述预处理的数据，计算各监测指标的初始熵权，并根据预设阈值筛选出高敏感性的候选指标集合；所述高敏感性候选指标集合的筛选步骤包括： 基于预处理后的数据计算各指标的标准化比值； 根据标准化比值通过熵权法计算熵值，熵值越小，该指标数据离散度越高，信息贡献越大； 根据熵值计算该指标的初始熵权以表征该指标的敏感性权重，生成候选指标集，所述候选指标集中对应指标的初始熵权均大于预设阈值； 对候选指标集合中的污染物，融合其急性毒性与生物富集风险，构建毒性系数并进行归一化处理，基于毒性系数划分毒性等级；所述方法还包括： 基于半效应浓度与生物浓缩因子构建毒性系数，，为第个污染物对水生生物的半效应浓度，单位为mgL；为第个污染物的生物浓缩因子； 基于候选指标集对毒性系数进行归一化处理，得到在区间内的标准化的毒性系数； 根据标准化后的毒性系数和预设标准划分毒性等级； 度量所述初始熵权排序与归一化毒性权重排序的关联强度，结合基于风险阈值的基准毒性贡献阈值以及基于水体国标限值计算的水体功能修正因子，计算各候选指标的自适应综合权重；根据所述自适应综合权重，基于实时监测数据计算实际风险熵，并验证所述综合权重与所述实际风险熵的决定系数，以筛选出最终的预警感知指标； 所述各候选指标的自适应综合权重的计算步骤包括： 定义自适应融合与综合权重计算过程中的核心参数，至少包括Kendalltau系数、基准毒性贡献阈值以及水体功能修正因子； 基于上述核心参数计算自适应综合权重，包括： 其中，为熵权贡献，越大占比越高；为毒性贡献，越小占比越高，二者确保关联关系主导分配；确保熵权贡献不低于，极高毒指标权重不被压低；按照国标限值差异放大缩小权重，适配不同水体的风险需求；所述Kendalltau系数，其中：为一致对数量即两个指标的熵权排序与毒性排序相同的对数；为不一致对数量即两个指标的熵权排序与毒性排序相反的对数；=候选集的指标数量； 所述基准毒性贡献阈值，其中，基准风险熵=0.1，为候选集最大归一化毒性系数； 所述水体功能修正因子，其中：基准水体限值，目标水体限值。

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