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龙图腾网获悉中国科学院西北生态环境资源研究院申请的专利基于稳定同位素示踪的寒区生态水文过程分析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：CN121614806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610147116.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于稳定同位素示踪的寒区生态水文过程分析方法及系统是由李宗省;杜发;桂娟;张百娟;刘晓颖设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稳定同位素示踪的寒区生态水文过程分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生态水文监测与人工智能数据处理领域，提供基于稳定同位素示踪的寒区生态水文过程分析方法及系统，包括：采集高寒山区稳定同位素相关数据，构建多维度协同数据集并进行数据清洗及特征提取，得到包含稳定同位素时空变化、环境因子特征及生态水文过程特征的多维度特征集；构建基于混合时空网络架构的分布式生态水文模型，并进行模型训练；将待分析区域的多维度特征集输入至训练好的分布式生态水文模型中，由特征融合层输出该区域的四类水循环路径的定量贡献系数，包括：大气水汽来源贡献系数、冻土层上水对河流补给比例系数、降水对土壤水补给贡献系数、土壤水对植被用水贡献系数。本发明提高了对高寒山区水循环路径的识别精度与稳定性。

本发明授权基于稳定同位素示踪的寒区生态水文过程分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于稳定同位素示踪的寒区生态水文过程分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集高寒山区关键水文节点及不同生态系统下的多类型水体、土壤及植被样本，同步获取稳定同位素时空变化数据、气象数据、水文数据、生态数据及地形地貌数据，构建多维度协同数据集； 对所述多维度协同数据集进行数据清洗及特征提取，得到包含同位素时空变化、环境因子特征及生态水文过程特征的多维度特征集； 构建基于混合时空LSTM-Transformer网络架构的分布式生态水文模型，并利用所述多维度特征集对其进行训练；其中，所述分布式生态水文模型包含依次连接的特征提取层和特征融合层；所述特征提取层，用于从输入的特征中并行提取全局时空特征、局部动态特征及编码时间周期性特征的时间特征；所述特征融合层，用于对所述全局时空特征、局部动态特征及时间特征进行深度融合，并输出水循环路径的定量贡献系数； 其中，所述特征提取层包括：时空LSTM模块，采用多层堆叠结构及包含时序记忆单元和时空记忆单元的双记忆流机制，用于提取所述全局时空特征；时间嵌入模块，用于对时间周期性与节律性特征进行编码，输出所述时间特征；时空Transformer模块，用于对输入特征进行管块划分，并通过Transformer编码器提取局部时空依赖关系，生成所述局部动态特征；其中，所述全局时空特征、时间特征与局部动态特征的空间维度与时间步长相匹配； 将待分析区域的多维度特征集输入至训练好的所述分布式生态水文模型中，由所述特征融合层输出该区域的四类水循环路径的定量贡献系数，包括：大气水汽来源贡献系数、冻土层上水对河流补给比例系数、降水对土壤水补给贡献系数、土壤水对植被用水贡献系数。

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