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龙图腾网获悉浙大城市学院申请的专利一种适用于县域资源环境的风险评估预测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：CN119721730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510238230.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种适用于县域资源环境的风险评估预测方法及系统是由鲍海君;徐向瑞;关涛;金艳花;叶扬;王梦婧设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于县域资源环境的风险评估预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种适用于县域资源环境的风险评估预测方法及系统。属于资源环境风险评估技术领域；所述方法包括：获取县域内的多源数据，所述多源数据包括气象数据、水质数据、土壤数据、遥感影像以及人口统计数据，并对获取到的多源数据进行预处理；通过基于机器学习的数据融合算法，对预处理后的多源数据进行融合，构建县域资源环境综合数据库，并通过特征工程，从综合数据库中进行关键特征提取。通过整合来自不同领域的多源数据，并通过机器学习算法进行数据融合，使得可以全面考虑多维度的因素，充分利用不同数据源的信息，从而提高风险评估的准确性和全面性。

本发明授权一种适用于县域资源环境的风险评估预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于县域资源环境的风险评估预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取县域内的多源数据，所述多源数据包括气象数据、水质数据、土壤数据、遥感影像以及人口统计数据，并对获取到的多源数据进行预处理； S2、通过基于机器学习的数据融合算法，对预处理后的多源数据进行融合，构建县域资源环境综合数据库，并通过特征工程，从综合数据库中进行关键特征提取； S3、基于深度学习框架，构建卷积神经网络模型，通过历史数据对卷积神经网络模型进行训练； S4、通过GIS技术，将县域划分为若干网格单元，将训练好的模型应用于每个网格单元，计算其资源环境风险得分，基于时间序列分析，对未来一段时间内的县域资源环境风险进行预测； S5、通过ArcGIS工具，将风险评估和预测结果以地图形式展示，并生成风险评估与预测报告； 所述S4，包括： S41、基于GIS技术，将县域划分为若干网格单元，每个网格单元作为风险评估的基本单位； S42、将训练好的卷积神经网络模型应用于每个网格单元，计算其资源环境风险得分；同时，结合时空特征分析，对风险得分进行时空分布分析；所述资源环境风险得分通过如下公式进行计算： 其中，RS表示资源环境风险得分；表示第i个网格单元的卷积神经网络模型输出的风险概率；表示第i个网格单元的环境敏感度；α和β表示调节时间特征和空间特征权重的参数；和分别表示第i个网格单元的时间特征权重和空间特征权重；和分别表示所有网格单元中最大特征权重和最大空间特征权重；表示第i个网格单元的社会经济影响因子；表示第i个网格单元的风险缓解措施效果；表示第i个网格单元的风险概率随时间的变化率；N表示总网格单元数； S43、基于时间序列分析算法，构建时间序列预测模型，结合历史风险数据和当前环境状况对未来一段时间内的县域资源环境风险进行预测。

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