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龙图腾网获悉北京市地质灾害防治研究所申请的专利一种区域性地质灾害风险性智能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：CN119647935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411507974.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种区域性地质灾害风险性智能评估方法及系统是由冉淑红;郝春燕;徐尚智;贺瑾瑞;郑艺龙;于兆林;吴家悦;程素珍设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区域性地质灾害风险性智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种区域性地质灾害风险性智能评估方法及系统，涉及智能评估技术领域，该系统运行中，通过集成实时传感器和卫星遥感数据，采集与泥石流相关的多种实时数据，对原始数据进行预处理，并将其存储到数据存储系统中，基于采集的数据，构建物理模型和机器学习模型，计算后获取：泥石流灾害风险指数MRI、降雨强度系数RIC、地质脆弱性系数GVC和水动力压力系数HPC，预测泥石流发生的概率，根据模型输出结果，通过泥石流灾害风险指数MRI与预设第一安全阈值M和第二安全阈值N进行对比，评估泥石流发生的风险等级，并对不同区域进行分类管理，根据实时监测数据和风险评估结果，发出泥石流预警，支持自动化应急响应措施。

本发明授权一种区域性地质灾害风险性智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种区域性地质灾害风险性智能评估系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、泥石流模型构建分析模块、风险评估模块、预警应急响应模块、模型优化模块； 所述数据采集模块用于通过集成实时传感器和卫星遥感数据，采集与泥石流相关的多种实时数据，包括气象数据、地质数据和水文数据； 所述数据预处理模块用于对原始数据进行清洗、格式化和降噪，并对缺失数据进行补全，去除异常数据，并将其存储到数据存储系统中； 所述泥石流模型构建分析模块用于基于采集的数据，构建物理模型和机器学习模型，计算后获取：泥石流灾害风险指数MRI、降雨强度系数RIC、地质脆弱性系数GVC和水动力压力系数HPC，预测泥石流发生的概率，模型将结合地形、降雨量以及土壤含水量的关键参数进行分析； 所述泥石流模型构建分析模块包括物理模型构建单元、机器学习模型构建单元和风险系数计算单元； 所述物理模型构建单元用于基于地形、降雨量和土壤含水量参数，构建用于泥石流分析的物理模型，包括水土流失模型和坡度稳定性模型； 所述机器学习模型构建单元用于基于历史数据和实时采集数据，构建用于泥石流概率预测的机器学习模型，包括神经网络和随机森林模型； 所述风险系数计算单元用于通过模型计算泥石流灾害风险指数MRI及其三个关键系数：降雨强度系数RIC、地质脆弱性系数GVC和水动力压力系数HPC，从而预测泥石流发生的概率； 所述泥石流灾害风险指数MRI通过以下公式计算获取： MRI＝α*RIC+β*GVC+γ*HPC； 式中，RIC表示降雨强度系数，GVC表示地质脆弱性系数，HPC表示水动力压力系数，α、β和γ分别表示降雨强度系数RIC、地质脆弱性系数GVC和水动力压力系数HPC的权重系数； 所述降雨强度系数RIC通过以下公式计算获取： 式中，Pt表示降雨总量，Ir表示降雨强度，Pth表示累积降雨量阈值，Tr表示降雨持续时间，wt表示时间权重因子，Tmax表示参考降雨时间上限； 所述地质脆弱性系数GVC通过以下公式计算获取： 式中，S表示坡度，Ws表示土壤含水量，Rf表示岩石破碎度，Vc表示植被覆盖率，Bg表示基岩脆弱性影响泥石流的发生概率，η、ν和θ分别表示坡度S、土壤含水量Ws和植被覆盖率Vc的权重值； 所述水动力压力系数HPC通过以下公式计算获取： 式中，Q表示地表径流流量，D表示水深，Se表示坡度效应、，Af表示河流流域面积，Amax表示流域面积标准化因子； 所述风险评估模块用于根据模型输出结果，通过泥石流灾害风险指数MRI与预设第一安全阈值M和第二安全阈值N进行对比，评估泥石流发生的风险等级，并对不同区域进行分类管理； 所述预警应急响应模块用于根据实时监测数据和风险评估结果，发出泥石流预警，预警信息通过短信、警铃和应用通知的方式传递给相关部门和公众，支持自动化应急响应措施，包括封闭道路和疏散人员； 所述模型优化模块用于利用历史数据、实时反馈对泥石流预测模型进行自我调整和优化。

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