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龙图腾网获悉江西省应急管理科学研究院;江西省生态环境科学研究与规划院申请的专利基于下垫面参数动态修正的山谷型尾矿库洪水径流预测方法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：CN120725245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511221695.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于下垫面参数动态修正的山谷型尾矿库洪水径流预测方法是由刘珮勋;李海港;袁定波;邵彦斌;黄海潮;李佳;袁正平;王清和;陈浩;王久玲设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于下垫面参数动态修正的山谷型尾矿库洪水径流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于下垫面参数动态修正的山谷型尾矿库洪水径流预测方法，包括S1、获取山谷型尾矿库多源数据进行预处理，构建基础数据库；S2、获取山谷型尾矿库下垫面参数，确定各参数初始取值范围；S3、建立下垫面参数动态修正模型，对不同区域设置差异化的产汇流参数，并进行动态修正；S4、构建耦合水文‑水动力模型，模拟径流形成过程及时变特征，输出径流流量、洪峰时间、洪峰水位的预测值，对比卫星遥感影像的历史洪泛区实测值进行验证与校准；S5、将实时数据输入水文‑水动力模型，基于地理空间分析方法，预测洪水径流的淹没范围、淹没时间和淹没程度。本申请实现了山谷型尾矿库此类无径流资料的小流域地区径流预测的时效性与准确性的提升。

本发明授权基于下垫面参数动态修正的山谷型尾矿库洪水径流预测方法在权利要求书中公布了：1.基于下垫面参数动态修正的山谷型尾矿库洪水径流预测方法，其特征在于，包括： S1、获取山谷型尾矿库地形地貌数据、植被和土壤类型、土地利用数据、气象水文数据、尾矿库参数和历史洪水数据，对收集到的多源数据进行预处理，构建基础数据库； S2、获取山谷型尾矿库下垫面参数，包括植被截留参数、植被覆盖指数、土壤类型、土壤饱和导水率以及不透水面积比例，确定下垫面各参数的初始取值范围； S3、通过植被生长因素、土壤湿度和尾矿库的运行状况，对不同区域设置差异化的产汇流参数，建立下垫面参数动态修正模型，基于实时遥感数据的动态更新机制，对初步确定的下垫面参数进行动态修正； S4、构建耦合水文-水动力模型，通过多风险情景洪水模拟流域径流形成过程及时变特征，输出径流流量、洪峰时间和洪峰水位的预测值，通过对比卫星遥感影像的历史洪水事件洪泛区实测值进行验证与校准水文-水动力模型； S5、将实时气象水文数据、地形地貌、土地利用和植被覆盖率数据输入水文-水动力模型，通过地理空间分析方法，依据预测的径流流量、洪峰时间及洪峰水位，预测出洪水径流的淹没范围、淹没时间及淹没程度，实现山谷型尾矿库洪水径流的预测； 所述S3中建立下垫面参数动态修正模型，具体为： 获取尾矿库运行状况综合指标，包括尾矿库水位、尾矿库干滩长度和排洪构筑物泄洪能力；获取植被生长综合指标为，包括植被覆盖度变化率和植被高度生长量；通过多层感知机构建下垫面参数动态修正模型，模型输入为，隐藏层采用LeakyReLU激活函数，公式为：，其中为第层的权重矩阵，为偏置向量，为第层隐藏层经过激活函数处理后的输出结果，公式为：，其中，为激活函数的输入值，为初始输入向量；输出层采用线性激活函数，输出下垫面参数的修正量，公式为：，为网络总层数，为输出层权重矩阵，为输出层偏置向量，为第层输出层的输出结果，通过输出下垫面参数的修正量和原下垫面参数构建下垫面参数动态修正模型，公式为，其中为修正后的下垫面参数，通过不断输入实时的尾矿库运行状况和植被生长数据，计算得到修正量，对下垫面参数进行动态修正。

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江西省应急管理科学研究院;江西省生态环境科学研究与规划院，其通讯地址为：330100 江西省南昌市新建区春台路1519号1栋；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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