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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于配对年分析的水库旱涝急转事件识别与评估方法及系统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：CN121561834B 。

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：202610091286.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于配对年分析的水库旱涝急转事件识别与评估方法及系统是由黄一帆;刘丙军;傅健宇;谭学进;梁晓丹;陶乐;郑美玲设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于配对年分析的水库旱涝急转事件识别与评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于配对年分析的水库旱涝急转事件识别与评估方法及系统，解决了现有的水库旱涝急转事件识别与评估方法中，旱涝急转事件的独立影响被气候差异混淆，最终导致评估效果欠佳的技术问题。方法包括获取研究区域内多个目标水库的基础属性数据和气象水文数据并预处理，输出目标基础属性数据和目标气象水文数据；再采用伽马分布基于逐日降水序列数据集识别各水库多个目标时段的旱涝急转事件；按预定义气象相似条件及历史非事件年份选取最终配对年份，结合最终配对年份、事件信息、逐日入流蓄水量序列数据集及目标基础属性数据，完成各水库旱涝急转事件影响程度分级；基于分级结果开展影响评估，生成一体化旱涝急转事件影响评估报告。

本发明授权一种基于配对年分析的水库旱涝急转事件识别与评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于配对年分析的水库旱涝急转事件识别与评估方法，其特征在于，包括： 获取研究区域中多个目标水库的基础属性数据和气象水文数据，并对各所述目标水库的基础属性数据和气象水文数据进行预处理，输出各所述目标水库的目标基础属性数据和目标气象水文数据； 采用伽马分布根据各所述目标水库的目标气象水文数据中的逐日降水序列数据集进行旱涝急转事件识别，输出各所述目标水库对应的多个目标时段的旱涝急转事件，包括： 采用所述伽马分布对各所述目标水库的目标气象水文数据中的逐日降水序列数据集，得到各所述目标水库对应的多个日期的标准化降水指数； 基于各所述目标水库对应的多个日期的标准化降水指数，确定各所述目标水库对应的多个时段的旱涝状态标签和旱涝起止日期； 基于各所述目标水库对应的多个时段的旱涝状态标签和旱涝起止日期对各所述目标水库对应的各个时段进行旱涝急转事件识别，输出各所述目标水库对应的多个目标时段的旱涝急转事件； 基于预定义的气象相似条件和所述目标水库对应的多个历史非事件年份，根据各所述目标水库对应的多个目标时段的旱涝急转事件以及所述逐日降水序列数据集进行配对年份选取，输出各所述目标水库对应的最终配对年份； 根据各所述目标水库对应的最终配对年份、多个目标时段的旱涝急转事件、所述目标气象水文数据中的逐日入流量序列数据集和逐日蓄水量序列数据集以及目标基础属性数据，对各所述目标水库进行旱涝急转事件影响程度分级，输出各所述目标水库的旱涝急转事件影响程度分级结果，包括： 基于各所述目标水库对应的多个目标时段的旱涝急转事件的转折日，在对应的最终配对年份中设定对应的虚拟转折日； 以各所述目标水库对应的虚拟转折日为起点并进行延伸，得到各所述目标水库对应的划定统一的指标计算观测窗口； 基于各所述目标水库对应的逐日入流量序列数据集和逐日蓄水量序列数据集，计算各所述目标水库对应的逐日标准化距平序列； 基于各所述目标水库对应的逐日入流量序列数据集和逐日蓄水量序列数据集，统计得到各所述目标水库对应的入流量分位数和蓄水量分位数； 根据各所述目标水库对应的逐日标准化距平序列、入流量分位数、蓄水量分位数、所述划定统一的指标计算观测窗口的总天数，分别计算各所述目标水库对应的平均绝对标准化距平和正常区间天数占比； 基于各所述目标水库对应的平均绝对标准化距平和正常区间天数占比，计算各所述目标水库对应的差值指标； 基于各所述目标水库对应的差值指标、各个目标时段的旱涝急转事件的事件类型以及目标基础属性数据，对对应的目标水库进行旱涝急转事件影响程度分级，输出各所述目标水库的旱涝急转事件影响程度分级结果； 基于各所述目标水库的旱涝急转事件影响程度分级结果进行旱涝急转事件影响评估，生成一体化旱涝急转事件影响评估报告。

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