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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种多源数据气候变化复合趋势特征及强度诊断聚类分析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：CN117034049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310922002.5，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种多源数据气候变化复合趋势特征及强度诊断聚类分析方法是由刘娣;孙佳倩;余钟波;吕海深;朱永华设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源数据气候变化复合趋势特征及强度诊断聚类分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多源数据气候变化复合趋势特征及强度诊断聚类分析方法，包括：选取研究区域，确定研究对象，利用大数据技术获取多源数据；采用Sen斜率估计方法分析各数据源研究对象的变化趋势；采用Mann‑Kendall检验评估各数据源研究对象变化趋势的可信度；根据是否通过可信度检验选定研究对象的复合变化趋势评估指标；区分不同条件下各数据源中研究对象的变化趋势特征，分类汇总研究对象的复合变化趋势特征，计算研究对象的复合变化趋势特征比率，诊断研究对象的复合变化趋势特征及强度。该方法基于聚类分析理论，采用多数据源判定特定条件下水文气象要素的复合变化趋势，可直接应用于水文气象领域气候变化的复合诊断。

本发明授权一种多源数据气候变化复合趋势特征及强度诊断聚类分析方法在权利要求书中公布了：1.一种多源数据气候变化复合趋势特征及强度诊断聚类分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，确定研究区域，选取代表区域气候变化的水文气象要素作为研究对象，获取选定研究对象的数据源； 步骤2，采用Sen斜率估计方法得到各数据源各格点研究对象的变化趋势； 步骤3，采用Mann-Kendall检验评估各数据源各格点研究对象变化趋势的可信度； 步骤4，根据是否通过可信度检验选定研究对象的复合变化趋势评估指标，具体包括： 1若不考虑可信度检验，则使用各数据源各格点的Sen斜率评估研究对象的复合变化趋势特征及强度； 若研究对象X在第q个数据源第p个格点的Sen斜率βXp,q0表示研究对象在研究时段内呈正增长趋势，反之呈负增长趋势；βXp,q的量值大小代表增长的幅度，即变化趋势强度； 2若考虑可信度检验，则综合使用各数据源各格点的Sen斜率和Mann-Kendall可信度检验指标评估研究对象的复合变化趋势特征及强度； 选定置信水平α，若研究对象X在第q个数据源第p个格点的Sen斜率βXp,q0且|ZSXp,q|Z1-α2，则表明第q个数据源第p个格点的研究对象X在研究时段内呈显著正增长趋势，其中，ZSXp,q为研究对象X在第q个数据源第p个格点变化趋势的可信度检验指标，Z1-α2为置信水平取值α时的量值； 若βXp,q0但|ZSXp,q|≤Z1-α2，则表明第q个数据源第p个格点的研究对象X在研究时段内呈不显著正增长趋势； 若βXp,q0且|ZSXp,q|Z1-α2，则表明第q个数据源第p个格点的研究对象X在研究时段内呈显著负增长趋势； 若βXp,q0但|ZSXp,q|Z1-α2，则表明第q个数据源第p个格点的研究对象X在研究时段内呈不显著负增长趋势； βXp,q的量值大小代表增长的幅度，即变化趋势强度；若βXp,q＝0，则表明第q个数据源第p个格点的研究对象X在研究时段内无趋势变化； 步骤5，区分不同条件下各数据源中研究对象的变化趋势特征； 步骤6，分类汇总各格点研究对象的复合变化趋势特征； 步骤7，通过聚类分析方法计算各格点研究对象的复合变化趋势特征比率； 步骤8，通过聚类分析方法计算各格点研究对象的复合变化趋势特征及强度指标； 步骤9，根据研究对象的复合变化趋势特征及强度指标诊断研究区域气候变化特征。

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