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龙图腾网获悉南阳师范学院;江苏佑嘉生态环境科技有限公司申请的专利基于SWAT模型的水质水量精准模拟方法、系统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：CN119783371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411939223.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于SWAT模型的水质水量精准模拟方法、系统及存储介质是由李玉英;施建伟;辛小康;陈兆进;徐梦珍;孙卫玲;白凤朋;任学敏;付景保;朱斌斌;代晋国设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SWAT模型的水质水量精准模拟方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于SWAT模型的水质水量精准模拟方法、系统及存储介质。该方法包括：通过双参数趋势检验分析降水与蒸散数据，采用三重配置算法生成标准水文数据；结合地形信息划分子流域，计算水文响应单元；进行水量平衡运算和水源涵养评估；分析污染物扩散并求解扩散方程；实施运行状态监测并设计预警体系；对比校正实测数据，构建分级监控机制。本申请实现了从水文数据采集、水质评估到预警监控的全流程精准化管理，显著提高了水质水量监测的准确性和可靠性。

本发明授权基于SWAT模型的水质水量精准模拟方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于SWAT模型的水质水量精准模拟方法，其特征在于，所述基于SWAT模型的水质水量精准模拟方法包括： 通过双参数趋势检验和斜率评估分析多源降水与蒸散数据的时空特性，获取初始水文数据，采用三重配置算法处理所述初始水文数据，生成标准水文数据集； 依据所述标准水文数据集，结合地形高程信息进行区域水文划分，生成子流域划分数据，根据所述子流域划分数据计算子流域的水文响应单元，构建基础水文计算数据集； 利用所述基础水文计算数据集进行水量平衡运算，提取水源涵养特征数据，将所述水源涵养特征数据与土地利用变化进行数据评估，生成水源涵养评估数据； 基于所述水源涵养评估数据，进行入库水体污染物扩散分析，输出水质变化预测数据，集成所述水质变化预测数据并进行污染物扩散方程求解，建立水质分布数据； 依据所述水质分布数据实施水库运行状态监测，获取污染扩散态势数据；根据所述污染扩散态势数据设计预警指标体系，确定预警阈值数据，包括：将所述水质分布数据按照断面位置划分监测网格，乘以对应的水质参数权重，除以网格总数，计算水质状态指数；对所述水质状态指数进行时间序列采样，得到水质变化序列；针对所述水质变化序列，计算相邻时刻浓度差值，将差值除以时间间隔，乘以扩散系数，得到污染扩散速率；将所述污染扩散速率与水流方向数据叠加，输出扩散方向矢量；以所述扩散方向矢量为基础，提取污染团运移轨迹，将轨迹点坐标与时间序列关联，计算扩散范围变化率；基于所述扩散范围变化率分析污染负荷通量，生成所述污染扩散态势数据；对所述污染扩散态势数据进行分级，计算各级污染物浓度均值与标准差，将浓度均值乘以权重系数，建立分级评价指标；将所述分级评价指标与水质标准比对，输出超标风险系数；利用所述超标风险系数构建预警等级划分标准，将风险系数区间与预警级别对应，计算各级别触发概率，形成预警指标体系；基于所述预警指标体系设定分级响应条件，生成所述预警阈值数据； 将所述预警阈值数据与实测数据进行对比校正，建立精度评估数据，针对所述精度评估数据构建分级监控机制，输出水质水量监测结果，包括：将所述预警阈值数据与实测数据按照时间节点对齐，计算相应时刻的预测偏差值，乘以权重系数，得到加权误差序列；对所述加权误差序列进行统计分析，输出校正系数；利用所述校正系数对预警阈值进行修正，将修正后的数值与实测值计算相关系数，除以样本数量，得到拟合精度值；将所述拟合精度值按照监测断面分类，生成空间精度分布；基于所述空间精度分布，计算各监测断面的预测准确率，将准确率数值乘以断面重要性系数，除以总断面数，输出断面权重系数；将所述断面权重系数与精度阈值比对，建立所述精度评估数据；针对所述精度评估数据进行分级，统计不同精度区间的数据占比，计算各级别的可信度系数，生成分级评价矩阵；将所述分级评价矩阵与监测阈值关联，输出分级监控标准；以所述分级监控标准为基础，计算各监测断面的预警触发条件，将监测值与标准值作差，除以容许偏差，得到预警判别系数；对所述预警判别系数进行分级，确定监控响应级别；将所述监控响应级别与水质类别对应，计算各级别的监测频次要求，生成所述水质水量监测结果。

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南阳师范学院;江苏佑嘉生态环境科技有限公司，其通讯地址为：473061 河南省南阳市卧龙路1638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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