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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利一种多产流机制并行的精细化洪水预报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：CN121481356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610019347.3，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种多产流机制并行的精细化洪水预报方法是由马啸赞;马昱斐;鞠琴;王国庆;刘翠善;金君良设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多产流机制并行的精细化洪水预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多产流机制并行的精细化洪水预报方法，包括：收集整理研究流域的基础水文气象数据和遥感数据；构建新安江模型，对所有洪水事件子流域径流过程进行率定模拟，构建洪水过程样本库；通过径流曲线数和径流系数对样本库中的子流域洪水过程进行产流机制标记；从收集的数据中，选择影响产流机制的特征因子，构建随机森林产流机制分类预测模型；构建多产流机制并行的时空分异混合水文模型，通过分类预测模型预测的子流域产流机制结果进行产流策略组合；基于改进的SCE‑UA优化算法对模型进行参数率定，最终对洪水事件进行模拟计算。本发明提高了模型对事件尺度差异与空间下垫面变化的适应能力，实现了更加稳定可靠的洪水预报性能。

本发明授权一种多产流机制并行的精细化洪水预报方法在权利要求书中公布了：1.一种多产流机制并行的精细化洪水预报方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集整理研究流域的基础水文气象数据，收集并预处理高程DEM、ERA5-Land土壤含水量、归一化植被指数NDVI三类遥感数据； 基于收集的数据构建新安江模型，对所有洪水事件子流域径流过程进行率定模拟，构建洪水过程样本库； 针对洪水过程样本库，通过径流曲线数CN和径流系数C对样本库中的子流域洪水过程进行产流机制标记； 从收集的数据中，选择影响产流机制的特征因子，包括降雨量、短期降雨指标、初始土壤含水量和归一化植被指数，构建随机森林产流机制分类预测模型；包括： 将所有洪水事件按时间顺序分为训练集和测试集两部分，对应为后续模型率定的率定期和验证期； 统计若干个潜在影响产流机制的特征作为输入特征，输入特征包括：所有洪水事件各子流域的总降雨量、最大1小时平均雨强、最大3小时平均雨强、最大6小时降雨量占比、平均雨强、雨前7天降雨量、雨前遥感浅层土壤含水量、遥感深层土壤含水量变异系数、日尺度新安江模型提供的初始土壤含水量以及归一化植被指数； 基于输入特征构建随机森林产流机制分类预测模型，模型采用SMOTEENN采样策略解决类别不平衡问题，同时加入预设的物理约束用于处理模型边界处的样本，用于极端气候条件； 通过构建的随机森林分类预测模型对测试集洪水事件进行子流域产流机制预测，并与基于径流系数C和径流曲线数CN的判定结果比较，确保准确率； 构建多产流机制并行的时空分异混合水文模型，通过随机森林产流机制分类预测模型预测的子流域产流机制结果进行产流策略组合； 以纳什效率系数、Kling-Gupta效率系数、洪峰误差及峰现时间误差为评价指标，基于改进的SCE-UA优化算法对模型进行参数率定，最终对洪水事件进行模拟计算。

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水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：210029 江苏省南京市广州路223号；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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